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公开(公告)号：CN110008919A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910291470.0
申请日：2019-04-09
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明设计了一种基于视觉的四旋翼无人机人脸识别系统，主要包括飞行控制系统、人脸识别模块、无线图传模块、地面站信息显示模块。本发明利用搭载在四旋翼无人机云台上的摄像头采集图像，并通过CSI接口将视频图像传送给嵌入式开发板，嵌入式开发板接收到图像后对其进行图像预处理、人脸检测和人脸识别处理，通过所设计的分类器来判断此人是否为目标人脸，若是目标人脸，则将人脸图像通过无线图传发送到电脑端的地面站显示界面上。同时，地面站对目标人脸进行信息库检索，显示出目标人物的信息。
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公开(公告)号：CN109544597A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811355074.1
申请日：2018-11-14
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的四旋翼无人机目标跟踪方法、系统及装置，其中，所述方法包括：获取跟踪目标在单张拍摄画面中的区域信息，以所述区域信息为中心构建矩形搜索框，提取所述矩形搜索框内的多层卷积特征；对所述多层卷积特征中的每层卷积层采用汉明距离与高斯分布相结合的方式进行筛选，滤除不相关和干扰的特征；将筛选后的多层卷积特征作为对应层相关滤波器的输入，并将输出响应图上响应最大值所在的位置作为跟踪目标的位置信息；建立坐标系，根据所述位置信息获取所述跟踪目标的坐标，并计算跟踪目标的姿态角给定值；根据所述跟踪目标的坐标及姿态角给定值控制无人机的跟踪飞行轨迹。
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公开(公告)号：CN101255109B
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN200810023342.X
申请日：2008-04-09
Applicant: 南京工业大学
IPC: C07C57/04 , C07C51/377 , B01J29/08
Abstract: 本发明提供一种生物质乳酸脱水生产丙烯酸的工艺，具体涉及一种生物质发酵得到的乳酸为原料进行催化脱水生产丙烯酸的工艺。其特征在于将乳酸水溶液加热至150～200℃气化得到的乳酸-水混合蒸气与载气混合，将混合后的气体继续加热到200～450℃后进入气-固相催化反应器中经改性Y沸石分子筛催化剂作用脱水得反应产物气体，反应产物气体冷却后经气液分离得到丙烯酸溶液，丙烯酸溶液再依次经过气提、共沸蒸馏或萃取、精馏得到粗丙烯酸产品。本发明首次提出了生物质乳酸脱水制丙烯酸的工艺过程，该工艺过程能很好地应用到以改性Y沸石分子筛为催化剂乳酸脱水制丙烯酸的绿色催化的放大生产中，是一种满足工业化需求、实用性很强的新工艺。
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公开(公告)号：CN114582000A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210271127.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像面部表情和语音的多模态老人情绪识别融合模型及其建立方法，包括如下步骤：Step1：收集老人面部表情图像作为面部表情训练数据，将面部表情训练数据经过Gabor锐化人脸纹理，得到纹理锐化后的Gabor图像，作为纹理锐化后的面部表情训练样本；Step2：获取纹理锐化后的面部表情训练样本，将改进卷积神经网络在纹理锐化后的面部表情训练样本上进行训练，得到图像情绪识别模型。本发明提供的技术方案，解决了老人面部纹理粗糙，语音频率过低的问题，并且有效的提高了老人情绪识别的准确率，有较强的推广价值。
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公开(公告)号：CN113343860A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110650544.2
申请日：2021-06-10
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像和语音的双模态融合情感识别方法；由摄像头、麦克风和情感识别单元组成，其中情感识别单元由视频图像模态和语音模态组成。双模态模型的训练过程为：将图像训练数据集输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到视频图像模态模型；将语音训练数据集输入到长短期记忆神经网络模型中进行训练，得到语音模态模型。摄像头采集视频图像发送到情感识别单元，分析人脸表情特征得到识别结果；麦克风采集语音数据发送到情感识别单元，分析语音情感特征得到识别结果；在决策层依据权值准则融合两个模态的识别结果并输出。本发明采用的识别方法能够提高情感识别的准确率并实现实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110008920A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910291646.2
申请日：2019-04-09
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进，提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG)，并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征，然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合，最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库上的实验结果表明，改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息，基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力，该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。
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公开(公告)号：CN115050076A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210737627.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向嵌入式的改进Yolov5s的口罩检测系统设计方法；由摄像头和口罩识别单元组成，其中口罩识别单元由目标检测模块组成；将Yolov5s主干网络引入ShuffleNetv2模块，修改Neck网络C3模块结构，激活函数替换为H‑Swish，优化器Adam替换为AdamW；由摄像头采集实时视频图像信息，并将其发送到口罩识别单元；根据识别结果判断是否佩戴口罩。本发明采用的识别方法能够提高嵌入式设备口罩识别的实时性，并在树莓派4B平台上实现实时检测。
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公开(公告)号：CN113052908A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110422808.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器数据融合的移动机器人位姿估计算法，包括如下步骤：Step1：获得激光数据、图像数据以及IMU数据；Step2：将激光打在黑色标定尺上，对激光数据和图像数据进行联合标定，获取激光数据在相机坐标系下的旋转矩阵和平移矩阵；Step3：获取相邻两关键帧之间的图像信息和激光点云数据，将三维激光数据通过旋转矩阵和平移矩阵，投影到图像上，两者进行融合，使得图像数据获得深度信息，形成深度图像数据；Step4：对含深度信息的图像进行特征跟踪和运动估计；Step5：对相邻两关键帧之间的IMU信息进行预积分处理；Stsp6：将IMU信息和深度图像数据进行联合优化，获取位姿估计结果。本发明相比较于传统标定方法，操作简单且标定精度较高。
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公开(公告)号：CN112115953A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010985540.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提供了一种基于RGB‑D相机结合平面检测与随机抽样一致算法的优化ORB算法，包括以下步骤：S1：使用RGB‑D相机获取图像数据，图像数据包括彩色图像与深度图像；S2：使用ORB算法对图像数据进行特征点提取，使用特征点均匀性评价方法判断特征点分布均匀性；S3：对于特征点分布均匀的图像数据部分，生成点云并且对其进行降采样；S4：对降采样后的点云进行平面检测提取，使用随机抽样一致算法消除误匹配；S5：对于特征点分布不均匀的图像数据部分，使用设置阈值进行特征点提取与非极大值抑制法剔除重叠特征点。本发明可降低计算量，提高特征点提取的准确性，降低误匹配，从而实现移动机器人对精准性与实时性的要求。
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公开(公告)号：CN109520503A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811422728.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 南京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种平方根容积模糊自适应卡尔曼滤波SLAM方法，所述方法包括：对移动机器人进行建模，建立动力学模型和观测模型；模糊自适应噪声动态调整算法，对动力学模型和观测模型中的运动噪声和观测噪声设置控制权值，通过动态调整新息均值和方差的方式对噪声的权值进行了模糊调整；通过k-1时刻的机器人位姿信息预测k时刻机器人位姿信息；经过预设次数迭代后，对计算器位姿信息进行更新。将迭代方式与强跟踪相结合，并针对机器人存在运动噪声和观测噪声的问题，采用改进的模糊自适应方式对不同的噪声进行自适应动态调整。降低了算法复杂度，解决了采样点在非线性情况下存在失真的问题，校正因特征点增加引起的轨迹偏移现象，提高了位姿精度。
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