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公开(公告)号：CN110933429A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911104216.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/50 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的视频压缩感知与重构方法和装置。此方法将视频信号划分为关键帧与非关键帧。对于关键帧，采用已有的图像重构方法进行重构。对于非关键帧，此方法创新性的提出了一种特殊的深度神经网络来完成重构。此神经网络由自适应采样模块，多假设预测模块，残差重构模块组成，充分利用了视频信号的时空相关性来完成视频信号的采样与重构，在提高重构质量的同时，保证了算法的低时间复杂度。因此，本发明方法适用于采样端资源受限、对重构质量要求高、对实时性要求高的视频传感系统。
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公开(公告)号：CN110647580A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910836417.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/21 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了分布式容器集群镜像管理主节点、从节点、系统及方法。主节点包括：镜像数据库，为分布式数据库，用于存储系统中所有节点的节点信息；请求输入模块，用于接收包括请求目标和命令执行内容的请求内容；镜像管理模块，用于通信密码以及验证请求记录输入模块获取的请求内容是否合法，判断请求内容中的请求目标若为指定的单个从节点或成组的从节点，则向从节点对应的IP地址发送通信密码以及包括拉取操作、更新操作、删除操作和清理操作的命令执行内容；接收从节点发送的状态反馈内容。本发明实现了容器集群镜像的扁平化管理，提高了分布式系统中对集群容器镜像的管理效率以及整个集群的高可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN114897691B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210469770.5
申请日：2022-04-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T9/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于标准化流的图像压缩感知重构方法和系统，该方法提出一种特殊的可逆深度神经网络构成的重构模块，采用逐层升维的形式，创新性地将压缩感知图像重构分解为若干个固定重构子网和可变重构子网，增加了网络的可解释性。在训练阶段，利用标准化流和多层监督的训练方式，通过构建多特征损失函数，将采样过程中丢失的信息映射为符合标准正态分布的高频信息和低频信息上，重构时再从标准正态分布上随机采样，结合测量值，利用网络的可逆性重构出图像块，提高了重构质量。本发明方法适用于采样端资源受限、对重构质量要求高，对实时性要求高的图像传感系统。
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公开(公告)号：CN118379714A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410511449.8
申请日：2024-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv9模型改进的路面病害检测方法及装置，所述方法包括将待检测的路面病害图像输入至训练后的基于YOLOv9改进的路面病害模型中进行识别，获得检测结果；其中，所述基于YOLOv9改进的路面病害模型的训练方法，包括：获取路面病害图像数据集，并将其划分为训练集、验证集；在YOLOv9模型的特定层后加入LSKNet模块，构建基于YOLOv9改进的路面病害检测模型；使用训练集和验证集对构建的路面病害检测模型进行训练，得到训练后的基于YOLOv9改进的路面病害模型，本发明通过改进YOLOv9的头部网络和主干网络，使其能够在图像中捕捉到更广泛的上下文信息，以此提升路面病害的检测精度。
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公开(公告)号：CN117391968A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311332176.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像复原方法、系统、存储介质及设备，上述方法采用的复原模型，从人脸结构化信息出发，根据待复原的人脸图像的特征生成结构化的人脸图，通过结构化的人脸图和解码器进行人脸图复原，可改善基于传统卷积操作难以捕捉以及学习结构化信息的问题，提升人脸复原的数值精度以及丰富可视化效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546325A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211232232.0
申请日：2022-10-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理特征的图像压缩感知自适应重构方法及装置，方法包括：获取待重构原始图像；对原始图像中的图像块进行压缩感知采样，得到图像块的测量值；将图像块的测量值输入预训练好的重构网络模型，得到重构的图像块；对重构的图像块按照顺序进行拼接，获得最终的重构图像；其中所述重构网络模型包括初始重构子网、门子网和骨干重构子网；利用门子网挖掘初始重构的纹理特征，输出激活向量，以激活骨干重构子网的对应部分，实现对不同图像块的自适应重构，提高重构质量与效率。
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公开(公告)号：CN118262395B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410335303.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义特征的人脸图像复原方法，步骤如下：获取待复原的人脸图像，输入至训练好的复原模型，得到复原后的人脸图像；复原模型包括：编码器，用于根据待复原的人脸图像，生成低质人脸语义特征；参考图像生成器，用于根据低质人脸语义特征，通过输入随机噪声，生成多张高质人脸参考图像；特征转移器，用于根据多张高质人脸参考图像，构建人脸组件特征字典；将人脸组件特征字典中的高质组件特征转移到低质人脸语义特征中，得到高质人脸语义特征；解码器，用于根据高质人脸语义特征，生成复原后的人脸图像。在保证复原结果细节与纹理的同时确保人脸语义信息的一致性，在真实场景下能够取得较高的评价指标得分与高质量的可视化效果。
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公开(公告)号：CN116823642A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310649823.6
申请日：2023-06-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质，包括获取待去运动模糊的模糊图像；将所获取的模糊图像输入预先构建并训练好的基于多尺度特征融合模块与局部通道信息交互模块的图像运动模糊去除模型中，获得清晰图像；其中，所述图像运动模糊去除模型是通过多尺度特征融合模块提取不同空间尺度和不同频率的特性信息后进行特征融合，并通过局部通道信息交互模块将融合后的特征图以一维卷积的方式进行局部通道信息交互，再采用数据集以基于对抗损失与内容损失的损失函数最小为目标训练获得的。本发明能够有效消除伪影和恢复纹理细节，进一步提高了图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN116405076A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310352272.7
申请日：2023-04-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种共生无线电安全传输鲁棒性波束成形方法及系统，有源RIS协助传输从主发射机到主用户的信息，同时作为次用户发射机，通过调制入射信号实现次信号传输。考虑PU周围存在窃听者，与窃听者相关信道的信道状态信息非完美可知。本发明提出联合优化PT处发射波束成形和有源RIS处反射波束成形，设计面向有界信道误差模型的安全传输鲁棒性波束成形方法，在满足安全速率和次用户性能指标的条件下，使得整个系统得的功率消耗最小，并比较本发明方法与无源RIS和单天线反向散射节点辅助方案的性能。仿真结果显示，在满足安全传输限制条件下，本发明方法可以大大减少系统的功率消耗。
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公开(公告)号：CN112801877B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110170643.0
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频帧的超分辨率重构方法，用于将低分辨率的视频恢复成高分辨率的视频。该方法包括：将第一分辨率的第一视频帧及其多个相邻帧输入预先训练的超分辨率重构网络，所述超分辨率重构网络输出第一视频帧对应的第二分辨率的第二视频帧；所述第二分辨率高于第一分辨率；其中，所述超分辨率重构网络包括依次连接的特征提取子网络、时空非局部对齐子网络、注意力渐进融合子网络、上采样子网络。本发明能够充分利用视频序列中的全局的时域与空域相关性，并在时域特征的不断融合中通过注意力机制来减少低质量特征的负面影响，提高高质量特征的贡献权重，因此能够有效提高输出的高分辨率视频的保真性和鲁棒性。
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