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公开(公告)号：CN118155055A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410437280.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于掩码一致性的弱监督图像篡改伪造检测方法，本方法通过使用SRM滤波器、Bayar滤波器获得篡改伪造图像中的噪声纹理，使用自注意力机制建立全局依赖，获取更好的篡改伪造图像特征表达；并且引入掩码一致性机制来克服弱监督学习下模型学习缺少有效监督信息的问题。本方法首先对图像进行多视角特征提取，通过SRM滤波器、Bayar滤波器获得不同视角的信息；通过全局一致性学习进一步监督不同区域的信息；根据不同视角的输入信息分别独立进行特征提取，并分别从不同视角对包括掩码在内的图像所有像素点进行预测，通过集成投票获得伪标签作为像素级预测；最终通过自适应池化得到图像级预测。
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公开(公告)号：CN109064444B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810687093.8
申请日：2018-06-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性分析的轨道板病害检测方法，主要包括：(1)、对视频做光照预处理，并融合颜色、亮度、方向特征提取车载视频的空间显著性。(2)一方面对监测期轨道视频做稀疏采样，比较当前监测视频帧与对应的采样视频帧，选取变化较大的视频帧作为可靠帧。另一方面，选取相对上下帧来说，具有突变特征的轨道视频帧，作为可靠帧。(3)、通过融合空间显著性图和时间显著性图得到粗糙的时空显著图处理。对粗糙显著图考虑背景先验、中心先验以及空间紧密度因素，得到改进的时空显著性图。(4)、根据显著图得到轨道病害显著权值，利用权值采用基于显著性加权模型的半监督分类方法对高速铁路轨道病害进行识别分类。本发明可以实时的检测出轨道病害。
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公开(公告)号：CN113298017A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110647905.8
申请日：2021-06-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种针对视频行为检测的行为提议生成方法。在特征提取阶段，使用slow和fast两个通道分别提取视频的空间信息和时间信息；在行为提议生阶段，首先对提取到的空间信息和时间信息使用不同的预处理过程，并在两个不同阶段进行融合，接着，使用PFG layer为每个行为提议进行采样，生成提议特征，并分别输送到TEM和PEM用以预测边界可能性序列和边界匹配置信度图，最后，对预测结果进行置信度融合生成候选行为提议，并使用Soft‑NMS算法进行筛选。本发明能够在原始视频未裁剪的情况下，对未裁剪视频生成行为提议，分割出视频中包含行为的视频片段，定位出行为发生的起始时间和结束时间。
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公开(公告)号：CN113284230A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110638233.4
申请日：2021-06-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种针对图像序列的三维重建方法,针对未知排列的图像序列对，利用局部优化的思想和面片模型方案来改善稀疏重建和稠密重建中存在的问题。稀疏重建时，提出一种局部区域划分的匹配策略，并结合匹配策略使用基于最大生成树思想的增量式稀疏重建方案得出稀疏点云；稠密重建中，提出一种基于立体匹配的面片扩散优化方案进行面片扩散，通过立体匹配中的传播和随机搜索过程寻找到待扩散面片，最终得到高精度的稠密重建模型。本发明能够应对多图像序列下的重建需求，并能有效地提升图像序列的稀疏重建效果和稠密重建效果，生成一个高质量的三维重建模型。
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公开(公告)号：CN112434128A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011286951.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于分层匹配注意力机制的问答文本属性类别分类方法，在构建模型的过程中根据开发集的文本特点设置了循环神经网络的超参数，包括神经网络层数、学习速率、句子个数等首先使用句子切分算法对问答式评论文本中的问题文本和答案文本进行句子切分，并为每条问答式评论文本构建多个（句子，句子）单元。其次，利用问答匹配注意力层对每个（句子，句子）单元进行编码来匹配问题文本和答案文本的各个句子。最后，利用高阶自匹配注意力层来捕捉不同的（句子，句子）单元对于识别属性类别的重要程度。本发训练速度快且预测精度高，具有综合最优结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109029433B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201810686888.7
申请日：2018-06-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动平台上基于视觉和惯导融合SLAM的标定外参和时序的方法，包括初始化阶段：使用松耦合的方法对齐通过相机和IMU估计的两帧之间的相对旋转参数，估计得到相机和IMU的相对旋转参数；前端阶段：前端完成视觉里程计功能，即根据前几帧估计的相机在世界坐标系中的位姿大致估计当前帧相机在世界坐标系中的位姿，估计的值作为后端优化的初始值；后端阶段：在所有帧中挑选一些关键帧，设置待优化变量，建立一个统一的目标函数，根据对应的约束条件进行优化，从而得到精确的外参。本发明方法所估计的外参误差较低，时序标定轨迹精度高。
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公开(公告)号：CN111899164A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010486681.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明针对未知排列的多焦段图像对，利用先验的RANSAC方法和多种图像对齐约束优化图像配准效果，使用基于图像对重叠区域细节增强的缝合线检测算法来优化多焦段场景下的拼接效果。在配准阶段，使用基于最近邻距离比值的特征匹配算法获取点线特征匹配对集合；其次，使用先验知识的RANSAC方法快速筛选出精确的特征匹配对集合；接着，对图像实施网格变形方法，提出多项图像对齐约束用于约束点线特征以及网格的变形过程，并使用柱面投影变换将图像对投影至同一平面，利用渐入渐出融合算法来形成一幅宽视野的高分辨拼接图像。本发明能够应对多焦段场景下的拼接需求，并能有效地提升位置排列多焦段相机图像的拼接效果，生成一幅高质量的图像拼接结果。
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公开(公告)号：CN105915894A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610309640.X
申请日：2016-05-10
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 东南大学
IPC: H04N17/00
CPC classification number: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种裸眼立体电视的3D串扰值测量方法，该方法为先将包含有V个视点的裸眼立体电视放置于无自然光透入的暗室中，并接通所述裸眼立体电视的电源；先使所有视点对应视图图像为全黑，在电视前方最佳观看位置，拍摄一张电视屏幕全屏照片；并使每一个视点对应视图图像为全白，其余V?1个视点对应视图图像为全黑的情况，分别拍摄电视屏幕全屏照片；计算每一张拍摄获取得到的电视屏幕全屏照片的平均亮度值，通过所述电视屏幕全屏照片的平均亮度值，计算得到每一个所述视点对应视图图像的3D串扰值。本发明测量3D裸眼电视的3D串扰值的方法实现简单方便，成本低，测量结果准确。
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公开(公告)号：CN105119913A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510494574.3
申请日：2015-08-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L67/42 , H04L67/1074 , H04L67/1091
Abstract: 本发明公开了一种基于Docker的Web服务器架构及各模块之间的交互方法，所述基于Docker的Web服务器架构包括：负载均衡模块、服务发现模块、系统监控模块、私有库模块和若干服务器模块。可以方便的应用于需要高可用性及扩展性的Web系统，同时实现如下功能：（1）监控、存储及显示CoreOS服务器及其运行Docker容器的运行状况；（2）根据监控数据动态伸缩集群；（3）通过搭建Docker私有库及相关策略，以非重启的方式更新业务。
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公开(公告)号：CN104935908A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510178515.5
申请日：2015-04-16
Applicant: 东南大学
Inventor： 姚莉
IPC: H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种自动将3D视频转换为多视点自由立体显示视频的方法,该方法有三个步骤，首先对3D视频左右视点图像进行分析并从中提取稀疏深度、边、显著性等信息，然后利用这些信息得到能量约束方程并对能量约束方程最小化进行数值求解即可得到从当前视点到新视点上的图像域非线性变形函数，最后利用得到的图像域非线性变形函数和3D视频左右视点图像合成新的视点图像。通过本发明方法能够自动的将3D视频转换为多视点自由立体显示视频，无需人工干预，节省人力成本，而且该方法使用图像域变形，避免了传统的基于深度图像绘制技术合成新视点方法需要稠密深度信息和需要对因为遮盖引起的空洞进行图像修补就能得到较好的新视点图像。
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