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公开(公告)号：CN102694855B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210158517.4
申请日：2012-05-21
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02D70/10
Abstract: 本发明公开了基于北斗卫星的气象灾害预警信息发布系统及方法。所述预警信息发布系统包括预警信息发布平台、北斗短报文通信发布端、短报文处理模块、监控模块、区域识别模块、北斗预警信息发布模块、北斗专用接收终端，具有体积小，功耗低，实时性高的优点。预警信息发布方法中：短报文处理模块对北斗短报文预处理得到的待发布的预警信息；监控模块监控北斗专用接收终端位置信息；北斗预警信息发布模块根据位置信息发布预警信息。本发明对子数据包的自适应分组预处理提高了预警信息传输的灵活性，动态编码避免了编码树因为符号编码的改变而不满足最小加权路径长度条件的缺陷；利用补包流程和包查询流程增加了业务预警信息数据传输的差错检测功能。
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公开(公告)号：CN101826885B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201010158090.9
申请日：2010-04-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种双通道灾害预警信息接收系统及其接收方法。本发明的系统包括手机信息预处理模块、DAB接收机信息预处理模块、适配器、手机、DAB接收机，预警信息接收方法通过卫星DAB接收和GPRS短信接收两种方式：对于城市地区，通过手机GPRS短信接收，利用移动通信网，根据地址区域归属地信息，自动识别预警区域，实现手机终端对预警信息的选择，实时、准确接收；对于农村地区，根据北斗卫星的区域参数信息，DAB接收终端自动识别预警区域地址码，实现边远地区的预警信息接收。本发明通过双通道接收模式，可最大程度的保证全国各范围内对各级各类各部门预警信息的实时、准确接收，保障广大人民群众的生命财产安全。
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公开(公告)号：CN101800874B
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201010102384.X
申请日：2010-01-28
Applicant: 南京信息工程大学
Inventor： 陈苏婷
Abstract: 本发明公布了一种压缩视频存取方法及存取系统，本发明方法由存储器实现，存储器分为第一存储区和第二存储区，第一存储区用于存储帧基本信息，第二存储区用于存储图像详细信息；所述第一存储区分为等长若干子块，子块数量应当大于存储的帧数，每个子块用于存放帧号、缩略图、压缩编码长度和地址，每个子块长度应当足够存放帧号、缩略图、压缩编码长度和地址。本发明系统包括CCD摄像机，图像采集压缩模块和图像存储模块。本发明方便地实现视频数据存取。
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公开(公告)号：CN117690098A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410140684.9
申请日：2024-02-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于动态图卷积的开放驾驶场景下多标签识别方法，通过构建叠加动态图卷积网络捕捉每幅图像的内容感知类别，叠加动态图卷积网络包括词向量解耦模块、映射对齐模块和叠加动态图卷积模块；步骤如下：S1，词向量解耦模块以类别嵌入后生成的词向量语义为指导，学习特定类别的特征表示，得到特征向量集合D；S2，映射对齐模块通过分析图像中的隐含区域关系来生成特征数据，获取一组感知向量A来表征某种特定类别；S3，将特征向量集合D和感知向量A进行拼接、融合后的特征数据送入叠加动态图卷积模块，再进行特征传播，最后进行多标签分类。本发明能动态捕获每个图像内容感知类别关系，并兼顾模型训练的迭代速度和稳定性。
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公开(公告)号：CN117408405A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311404822.1
申请日：2023-10-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F9/50 , G08G1/01 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/098 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于交通算网的边缘算力解构及智能调度方法，包括步骤如下：S1，通过交通算网底层数据感知获取当前城市交通系统复杂节点的相关信息，并通过移动边缘算力解构方法对节点的相关信息进行处理分析；所述节点的相关信息包括通行车辆数量、车辆通行时间、车型排队长度、区域流量、断面流量、分类型流量；S2，通过对交通算网的多因子联合计算，自适应动态生成交通业务调度策略；通过基于强化学习的对抗性智能体优化策略来解决交通算网中的多因子最优规划问题，实现最优路径调度至算力节点。本发明能使得交通算网更好地适应交通系统的动态变化，并快速响应实时的交通需求和优化策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116524419B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310802044.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于时空解耦与自注意力差分LSTM的视频预测方法、系统，该方法包括：引入对抗性损失约束和相似性约束构建时空解耦网络，获得视频的解耦特征；利用差分运算设计动态差分模型，替换传统LSTM单元的遗忘门；在注意力基础上设计一个门控机制，将长时记忆与被注意的特征深度融合，组建新的全局自注意力模型；结合动态差分模型和全局自注意力模型，组建DISA‑LSTM单元，并使用对角循环体系结构堆叠该单元，构建DISA‑LSTM预测网络；基于卷积自编码器搭建网络整体架构，并联合损失函数训练模型。本发明有效提高了网络捕获高维动态复杂特征的能力和视频预测的精确性，降低了高维视频数据给预测工作带来的复杂程度。
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公开(公告)号：CN116883825A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310923588.7
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种结合多模态数据融合和Multiplemix的水下目标检测方法，提出多模态数据融合，防止信息丢失的下采样网络SPDmix，卷积注意力融合网络CACmix，此外还提出新的损失函数和正负样本分配策略。该方法分别对输入的单模态RGB图像和单模态多光谱图像数据进行特征提取，并融合两种模态并输入到网络中，在下采样时，不丢弃特征，选择深度融合减少信息丢失。其次通过注意力融合机制赋予特征之间权重来侧重特征之间的交互，使网络学习局部特征的依赖关系。最后通过三个检测头来实现对目标的定位和分类。该发明能够减少网络特征提取过程中信息的丢失，有效的提高了网络的特征提取能力，实现了对水下目标更准确的检测。
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公开(公告)号：CN116563284A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310835135.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了定量描述MRI中脑胶质瘤特征边界变化评估指标的系统，包括：图像预处理模块、MSC度量值计算模块、有效性评估模块和预测性评估模块。所述图像预处理模块将获取的脑胶质瘤数据进行去噪和去除孤立体素并填充处理；所述MSC度量值计算模块构建肿瘤的边界划分采样，设计计算脑胶质瘤的边界清晰度系数的模型；所述有效性评估模块利用Bland‑Altman检验和卡方检验分析评估MSC的准确性；所述预测性评估模块通过脑胶质瘤边界清晰度系数验证脑胶质瘤的侵袭性，结合机器学习线性回归、Cochran‑Armitage趋势卡方检验以及皮尔逊相关系数来评估MSC的预测性能。本发明可以满足在计算脑胶质瘤边界清晰度的同时，进一步的了解MSC与脑胶质瘤的侵袭之间的关系。
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公开(公告)号：CN116309669A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310306189.6
申请日：2023-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/136 , G06T7/12 , G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于三平面融合边缘U‑Net的脑肿瘤分割方法，包括步骤：将获取的脑肿瘤MR图像分为训练集和验证集，并对训练集图像进行预处理；基于U‑Net架构，通过对脑肿瘤MR图像进行三平面的分割，以边缘辅助模块作为跳跃连接构建边缘U‑Net模型，将提取的图像特征和边缘特征进行融合；采用交叉熵损失函数和边界损失函数相结合的组合损失函数，对边缘U‑Net模型进行训练，获得最佳模型；将预处理脑肿瘤图像数据集和边缘特征图像数据集一起作为不同平面的数据，输入到三个网络结构中以训练最优参数，得到最优的网络分割结果；根据最有分割结果得到三维概率图。本发明能提高分割的精度和分割出整体肿瘤的不同部分。
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