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公开(公告)号：CN108759790B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810421740.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉和区域特征提取的智能小车二维定位方法，根据从视觉传感器捕获的图像中提取出的特征点坐标信息与视觉传感器的自身参数的三角关系，解决对目标的二维定位。本发明使用区域特征提取技术对图像进行特征点提取，经过平均值计算得到精确的坐标位置，能够有效降低噪点对特征点的干扰。本发明还提供一种坐标系投影算法，能够扩展固定视觉传感器的视角。
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公开(公告)号：CN111914638A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010606907.8
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进长效递归深度卷积模型的人物动作识别方法，先输入一段连续的视频帧，利用光流法根据输入帧构造神经网络输入模型；接着利用长效递归卷积模型求出每个输入序列所对应的特征值；利用字符串Hash的方法，构造CNN编码器，利用CNN编码器计算出该输入可能对应的行为动作yt；然后求出每个可能的行为yt的条件概率；最后将概率最大的yt作为输出；本发明公开的识别方法避免了极值的干扰，提高了准确性；通过字符串Hash的方法对输入序列编码，减少了时间复杂度；通过最大似然估计法以及输入序列和输出序列相结合的方式，解决了极值点影响结果的问题。
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公开(公告)号：CN108710836B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810422275.2
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于级联特征提取的唇部检测及读取方法。该发明首先对输入视频的唇部区域，通过基于哈尔分类器和自适应推进算法的维奥拉琼斯方法实现检测；然后根据唇区色彩特征对检测区域进行阈值二值化以实现唇区提取，通过离散余弦变换将图像信息集中于数据矩阵的角区域，采用阈值筛选法提取数据；然后通过主成分分析法对贡献值最高的多个特征做维度提取，使数据进一步降维；使用样本数据建立用于识别的序列字典树，使用莱文斯坦距离做序列相似度分析和模糊匹配；最后将每帧静态特征与视频动态特征结合，通过动态序列查询完成唇区读取。本发明通过对唇区图像特征的多级提取和降维，能够提升唇读的速度和准确性，具有良好的实施性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111632381A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010468021.1
申请日：2020-05-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多级优先队列的海克斯棋评估方法，包括：获取当前局面所有棋子的位置信息；将当前下棋方分为进攻方和防守方两类；当前下棋方为进攻方时，选择进攻方的5种优先级类别，并设定优先队列的进攻方排序规则；当前下棋方为防守方时，选择防守方的5种优先级类别，依据规定好的相应优先级类别，确定每个棋子的优先级，存入对应优先级的优先队列中棋子的优先级，并设定优先队列的防守方排序规则；最后按优先级从高到低的顺序，依次从各个优先队列中取出队首元素，直到取出的元素满足筛选函数的要求，将此元素信息作为评估的结果；本发明设计了海克斯棋评估函数，同时提高了评估速度，为海克斯棋评估函数的设计提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN111553845A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010356321.0
申请日：2020-04-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化的三维重建的快速图像拼接方法，采用运动恢复结构和多视角立体技术构建拍摄区域的密集点云，通过密集点云来实现影像的拼接；在图像特征点提取中采用优化的特征描述子，进行优化调整，在消除误差积累时，提出如何在初始化完成后选择下一个最佳视图的优化策略，保证点云生成的准确性，减少光束平差法失败的可能性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111274866A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911343204.4
申请日：2019-12-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于子群组划分和动静特征融合的人群行为识别方法，首先利用角点跟踪和背景建模的方法，获取视频图像帧中运动目标的时空信息，利用群体分布的空间区域信息，将空间上相邻近的人群划分为若干子群体；其次在子群体分割的基础上，提取出人群运动三个动量特征，再将其和通过CNN神经网络生成的静态序列利用Cholesky变换相融合，利用GRU神经网络实现视频的分类，最后采用输出函数将特征向量转化为人群行为标签，采用人工标记的方法将训练视频片段根据行为发生主体，行为发生地点，行为本身的不同，标记为不同的描述词汇。
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公开(公告)号：CN107368534B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201710475429.X
申请日：2017-06-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种预测社交网络用户属性的方法，包括以下步骤：步骤1)采集社交网络信息数据，并对数据进行清洗，获得社交网络清洗后的数据，步骤2)定义社交网络图模型；步骤3)对数据进行分析，步骤4)对数据进行特征提取，步骤5)采用局部全局一致性算法预测隐藏属性，步骤6)获得预测结果。本发明提高了社会网络用户的属性的预测准确性，使用通用的半监督学习框架，来推断用户的属性。根据用户的数据类型建立训练模型，使用基于图的协同训练模型，推断用户的属性。本发明能够让社交网络用户拥有更好的使用体验，帮助系统更精准地自动为用户进行分组、内容共享和推荐朋友。
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公开(公告)号：CN107169420B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710256950.4
申请日：2017-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像梯度的眼球中心定位方法。该方法提出一种通过计算人眼区域图像的梯度值，构造并求解以梯度值和像素值为变量的目标函数的最优解，从而定位图像中眼球中心的坐标。本发明方法具有简单易于实现的特点，以几何数学为支撑具有较低的时间复杂度和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107066985B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710265693.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于快速霍夫变换的路口斑马线检测方法。该方法提出一种通过对公路图进行边缘检测，并把检测到的边缘进行快速霍夫变换，从而获取图像中存在的直线的方向和位置。通过进一步判断，得出在一定区域内直线的方向一致且直线数量超过一个阈值，则该区域判定为路口斑马线所在区域，进而能对车辆和行人做出预警。本发明具有稳定性强，准确率高的特点。
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