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公开(公告)号：CN105469099A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510810541.5
申请日：2015-11-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于稀疏表示分类的路面裂缝检测和识别方法，通过引入了稀疏表示分类器(Sparse Representation-based Classifier,即SRC)，选取有效的子块高阶矩特征，避免了对图像进行预处理和后处理，简化了检测步骤，提高了运行效率。具体包括：训练集(子块)特征向量的提取及归一化、将测试图像分块提取特征并使用SRC进行分类、根据子块分类结果的映射编码识别裂缝类型。本发明提出的方法相比于传统的裂缝检测识别方法具有更高的识别精度和执行效率。
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公开(公告)号：CN105338408A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510873486.4
申请日：2015-12-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/25
CPC classification number: H04N21/4668 , H04N21/251
Abstract: 本发明提供了一种基于时间因子的视频推荐方法，通过采集用户对视频的操作评分信息，并且记录下每次操作的时间，构造出相应的“用户-视频”评分矩阵，分别通过时间跨度、时间序列、时间周期等三个不同时间角度，对用户的操作行为进行分析，从而建立用户的兴趣模型，其中：(1)时间跨度：距离上次观看视频的时间跨度越大，用户对该视频的兴趣就会越小；(2)时间序列：用户观看视频的顺序意味着视频之间存在内在联系；(3)时间周期：用户对视频的视频并不仅仅一次，每一次都对下一次产生影响；最后系统根据用户最近的兴趣所在向用户推荐感兴趣的视频。本发明综合考虑了时间的各个角度，所构建出的兴趣模型能够较好地适应用户兴趣偏移。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103955923A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410159304.2
申请日：2014-04-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种快速的基于图像的路面病害检测方法，能够快速检测各种类型的道路病害。通过里程传感器触发相机拍摄，在车辆行驶的过程中获取路面灰度图像；对图像进行下采样、行道区域检测等预处理；进行病害边缘检测、平滑病害边界、病害区域检测、连接和聚类等病害检测过程；输出病害检测结果；本发明在鲁棒性上具有良好的抗几何畸变、抗亮度变化不均能力，能够快速检测道路病害，对各种类型的道路病害均可进行检测，并能根据实际需求灵活调节阈值实现检测精度和速度的调节。
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公开(公告)号：CN103903268A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410141476.7
申请日：2014-04-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种低层显著特征的路面裂缝检测方法。在车辆行驶的过程中获取对应里程的高分辨率路面灰度图像，采用局部对比度和稀少性度量裂缝的低层显著特征；利用贝叶斯理论刻画裂缝在双层邻域扩张过程中的不规则曲线结构特性，大面积消除噪声；局部区域增长，增强裂缝特征，阈值分割后提取裂缝；根据检测出的裂缝破损，生成具体病害参数，生成报表，为公路维护提供依据。本发明误检率和漏检率较低，对一些噪声干扰较重的路面裂缝图像也有很好的适应性。？
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公开(公告)号：CN105338408B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510873486.4
申请日：2015-12-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/25
Abstract: 本发明提供了一种基于时间因子的视频推荐方法，通过采集用户对视频的操作评分信息，并且记录下每次操作的时间，构造出相应的“用户‑视频”评分矩阵，分别通过时间跨度、时间序列、时间周期等三个不同时间角度，对用户的操作行为进行分析，从而建立用户的兴趣模型，其中：(1)时间跨度：距离上次观看视频的时间跨度越大，用户对该视频的兴趣就会越小；(2)时间序列：用户观看视频的顺序意味着视频之间存在内在联系；(3)时间周期：用户对视频的视频并不仅仅一次，每一次都对下一次产生影响；最后系统根据用户最近的兴趣所在向用户推荐感兴趣的视频。本发明综合考虑了时间的各个角度，所构建出的兴趣模型能够较好地适应用户兴趣偏移。
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公开(公告)号：CN103903268B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410141476.7
申请日：2014-04-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种低层显著特征的路面裂缝检测方法。在车辆行驶的过程中获取对应里程的高分辨率路面灰度图像，采用局部对比度和稀少性度量裂缝的低层显著特征；利用贝叶斯理论刻画裂缝在双层邻域扩张过程中的不规则曲线结构特性，大面积消除噪声；局部区域增长，增强裂缝特征，阈值分割后提取裂缝；根据检测出的裂缝破损，生成具体病害参数，生成报表，为公路维护提供依据。本发明误检率和漏检率较低，对一些噪声干扰较重的路面裂缝图像也有很好的适应性。
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公开(公告)号：CN102595504B
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201210044565.0
申请日：2012-02-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于链路拥塞度的动态多径OLSR路由方法，在原有OLSR路由算法的基础上，首先引入链路拥塞度信息来反映节点的负载状况，节点在转发数据前需参考下一跳节点的负载状况，使得该方法具有负载自适应性；其次，引入多径机制，并将其与链路拥塞度信息相融合，提出基于链路拥塞度的动态多径机制，该机制结合了按需路由的思想，在链路拥塞度信息、源节点到目的节点的数据传输量大小以及源节点一跳范围内的局部区域负载满足一定条件时动态启用多径机制按需地进行路由发现，路由发现过程可自动避开负载过重节点。采用此方法可以平衡网络负载、避免或缓解链路拥塞、增大网络吞吐量、减少端到端延时、延长网络生存时间。
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