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公开(公告)号：CN111815542B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202010757316.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，包括以下步骤：(1)对树木年轮图像灰度化处理；(2)对灰度图进行降噪；(3)利用自适应阈值化操作对降噪处理后的图像进行图像分割，将年轮与背景部分分割；(4)利用二值图像连通域算法提取每个年轮轮廓，将面积过小的连通域视作噪点并过滤；(5)计算各个年轮中心坐标，选择最小完整的年轮中心坐标作为树木年轮髓心；(6)从髓心向四周引多条射线计算出与每个年轮的交点坐标；(7)根据像素距离进行长度投影计算各年轮间实际宽度、年轮数目。本发明所述方法能够综合数字图像处理技术，构建基于树木年轮图像髓心定位、年轮测量系统，为年轮采集、分析的智能化、自动化提供可能。
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公开(公告)号：CN117805828A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311833419.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95 , G01S7/02 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种S波段雷达数据与X波段雷达数据转换方法，属于天气雷达领域。该方法包括如下步骤：S1、从天气雷达中获取S波段和X波段观测数据；S2、对获取的数据集进行数据清洗和增强；S3、对清洗和增强后的数据集进行时间和空间对齐；S4、构建深度学习神经网络模型；S5、根据数据清洗和增强后的数据集对深度学习神经网络进行训练；S6、根据训练后的多任务学习神经网络模型进行S波段到X波段的数据转换；S7、判断生成的图像是否足够接近真实值，并投入使用。该方法能够准确有效的降低雷达组网成本。
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公开(公告)号：CN115311458B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202211230870.9
申请日：2022-10-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务学习的实时高速公路行人闯入事件检测方法，所述方法包括以下步骤：1）从高速公路摄像头中获取数据集；2）对数据集进行数据增强；3）对增强后的数据集进行行人检测标注与道路分割标注；4）构建多任务学习神经网络模型；5）根据增强处理后的训练数据集对多任务学习神经网络进行训练；6）根据训练后的多任务学习神经网络对实时高速公路图像进行行人检测与道路分割；7）判断行人是否在高速公路上，并对高速公路上的行人进行标记、预警。本发明的技术方案能够通过训练一个多任务学习神经网络模型来同时实现道路分割和行人检测，从而满足高速公路场景下行人闯入事件检测的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN112926664A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110226392.3
申请日：2021-03-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于进化算法的特征选择与CART森林的短时强降水预报方法，采用进化算法对特征选择方案进行优化，得到特征选择方案，确定最终种群，使用各特征选择方案分别构建CART树，每棵树由整体数据集中随机选取的3/4的训练集训练得到，将所有树组合从而产生CART森林模型，采集待测地区待预测时间点之前的气象数据，代入CART森林模型中，根据CART森林模型中各棵CART树的分类结果，以少数服从多数的原则来判断所述待预测时间点是否会出现短时强降水天气，以实现对短时强降水天气的准确预报，实用性较强，能够对各类短时强降水预报需求进行高效准确地响应。
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公开(公告)号：CN112926664B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110226392.3
申请日：2021-03-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2111 , G06N20/20 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于进化算法的特征选择与CART森林的短时强降水预报方法，采用进化算法对特征选择方案进行优化，得到特征选择方案，确定最终种群，使用各特征选择方案分别构建CART树，每棵树由整体数据集中随机选取的3/4的训练集训练得到，将所有树组合从而产生CART森林模型，采集待测地区待预测时间点之前的气象数据，代入CART森林模型中，根据CART森林模型中各棵CART树的分类结果，以少数服从多数的原则来判断所述待预测时间点是否会出现短时强降水天气，以实现对短时强降水天气的准(56)对比文件张晨阳;杨雪冰;张文生.气象大数据超短临精准降水机器学习与典型应用.农业大数据学报.2019,(01),78-87.Mumtaz Ali等.Forecasting long-termprecipitation for water resourcemanagement: a new multi-step data-intelligent modelling approach.《Hydrological Sciences Journal》.2020,1-17.C. Rodriguez Rivero等.Analysis of aGaussian process and feed-forward neuralnetworks based filter for forecastingshort rainfall time series《.The 2013International Joint Conference on NeuralNetworks (IJCNN)》.2014,1-6.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116579371A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310562076.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/006 , G06F18/232 , G06F18/2411 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种双层优化异构代理模型辅助多目标进化优化计算方法，涉及多目标优化技术领域，首先使用拉丁超立方采样从设计空间生成初始化样本并评估其适应度值，用当前最佳数据建立全局快速Kriging模型，运用自适应熵差选择参考点的ARNSGA‑3作为优化器生成全局候选解，判断是否转变评估阶段；构建局部SVM分类器，运用MOEA/D‑iDE作为优化器搜索有希望的局部区域探索局部最优候选解，通过基于收敛性与多样性指标的填充采样准则从候选解中挑选理想解集并更新代理模型提升预测精度，判断是否达到预设评估次数；最终输出优化结果；从而可以高效的处理较为复杂的昂贵约束多目标优化问题。
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公开(公告)号：CN111815542A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010757316.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，包括以下步骤：(1)对树木年轮图像灰度化处理；(2)对灰度图进行降噪；(3)利用自适应阈值化操作对降噪处理后的图像进行图像分割，将年轮与背景部分分割；(4)利用二值图像连通域算法提取每个年轮轮廓，将面积过小的连通域视作噪点并过滤；(5)计算各个年轮中心坐标，选择最小完整的年轮中心坐标作为树木年轮髓心；(6)从髓心向四周引多条射线计算出与每个年轮的交点坐标；(7)根据像素距离进行长度投影计算各年轮间实际宽度、年轮数目。本发明所述方法能够综合数字图像处理技术，构建基于树木年轮图像髓心定位、年轮测量系统，为年轮采集、分析的智能化、自动化提供可能。
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公开(公告)号：CN103177301B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310078961.X
申请日：2013-03-12
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02A90/16
Abstract: 本发明涉及一种台风灾害风险预估方法，针对指定监测区域的台风灾害所造成的损失数据进行统计分析，选择致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力作为台风灾害风险评估指标体系，用模糊变换理论建立台风灾害风险预估模型，把台风预报结果作为预估模型的启动条件和输入条件，经过预估模型的计算和分析，得到未来一段时间被预估地区是否致灾以及致灾的灾害风险等级，从而提高气象灾害的预警能力。
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公开(公告)号：CN103226662B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310146468.7
申请日：2013-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种河网密度空间化方法，它首先对区域进行网格划分，其次利用层次分析法，根据不同等级河系的影响范围和致灾效能的不同，确定不同等级河系的影响权重系数，结合GIS(地理信息系统)软件功能获取单位格网内不同等级河网的缓冲面积，然后通过面积加权法计算出空间网格河网密度。该技术方案避免以往方法的局限性，能很好地反映不同等级河系的影响范围和致灾效能，具有较高的学性和合理性。
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