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公开(公告)号：CN116434204A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310406715.6
申请日：2023-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法、设备及存储介质，方法包括：将所述待检测的驾驶员人脸图片输入训练好的驾驶员疲劳检测模型，模型包括主干网络、PIP回归器和可变形解码器，主干网络为将CA注意力模块嵌入到ScalableViT网络中替换PIPNet网络的主干ResNet；驾驶员人脸图片经过主干网络特征提取得到特征图；再经过PIP回归器预测出每个关键点以及每个关键点的10个最近关键点邻居的坐标，求得初始关键点坐标；可变形解码器在最后三层特征图上进行采样，对初始关键点坐标进行微调得到68个人脸关键点坐标；根据所述68个人脸关键点坐标判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。
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公开(公告)号：CN116258632A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310244778.6
申请日：2023-03-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法，方法包括：获取待重建的低分辨率文本图像；将所述低分辨率文本图像输入预训练好的文本图像超分辨率重建模型，根据所述模型的输出，确定文本图像超分辨率重建结果；其中所述文本图像超分辨率重建模型的构建训练方法包括：获取文本图像数据集；利用所述文本图像数据集对预构建的文本图像超分辨率重建模型进行训练，得到训练好的文本图像超分辨率重建模型。文本图像超分辨率模型将文本序列特征与图像纹理特征进行了融合，相较于其他普通的超分辨率模型，充分挖掘并利用了低分辨率图像中的文本信息，有助于提高文本图像的超分辨率重建质量。
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公开(公告)号：CN116132923A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310091610.6
申请日：2023-02-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W4/029 , H04W4/02 , H04W4/20 , G06F18/2321
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，具体地说，是一种基于手机信令数据的高精度时空轨迹复原方法，利用密度聚类算法对原始手机信令数据进行预处理，利用融合时空特征的网格聚类算法，引入百度地图的POI(PointofInterest)兴趣点数据，从时空两个维度进行聚类分析，提取出信令用户的多个停驻点，然后基于停驻点对信令用户的出行轨迹进行重新构建，本发明提供的方法使用户重构后的轨迹精确度较高，与用户真实轨迹更加拟合。
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公开(公告)号：CN113240588B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110044013.9
申请日：2021-01-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增强大气散射模型的图像去雾和曝光方法，属于图像处理技术领域，该方法提供基于增强的大气散射模型的图像去雾系统，该系统包括以下模块：图像输入模块：用于输入原始图像；图像处理模块：用于对原始图像进行去雾处理；图像输出模块：用于输出原始图像对应的去雾后的图像；本发明方法首先通过图像输入模块输入原始图像；然后通过图像处理模块对原始图像进行去雾处理；最后通过图像输出模块输出原始图像对应的去雾后的图像：本发明方法具有更好的建模能力，并且在图像去雾处理效率和恢复质量方面性能较高。
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公开(公告)号：CN115565388A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211222380.4
申请日：2022-10-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/081 , G08G1/08 , G08G1/01 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道车辆检测与立体特征标注的交通灯控制方法，属于车辆检测和交通灯控制领域，该方法包括利用车辆检测模型采集交叉路口车辆信息；在重要的路段和交叉口引入时空双维度的道路拥堵重要性系数，形成路网交通流立体特征标注；建立基于模糊神经网络的交通灯控制系统，将得到的区域路网交通状态拥挤指数作为模糊神经网络的输入，获得预测出的交通灯控制信息。本发明提供的基于多通道车辆检测与立体特征标注的交通灯控制方法，考虑多路口、多车道、车辆时空分布情况对交通灯控制的影响因素，通过神经网络技术来进行模糊信息处理，并自动提取模糊规则以及生成模糊隶属函数，为观察和研究网络交通状态的演化提供了可视化方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115510949A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211023957.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种室内被动式人体行为识别方法及装置，将室内的活动空间划分成若干区域，采集每个区域中的每种活动的反射信号的CIR数据包，获得H（M、N、Z）矩阵；对H（M、N、Z）矩阵进行预处理，得到预处理后的H（M、N、Z）矩阵；对预处理后的H（M、N、Z）矩阵进行特征提取，获取CNN模型的训练样本；利用训练样本对CNN模型进行迁移学习，获得训练好的CNN模型；获取室内CIR幅度值，将CIR幅度值输入训练好的CNN模型，输出人体行为。本发明提供的一种室内被动式人体行为识别方法及装置，检测设备简单，成本低，隐私性佳，识别效果好。
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公开(公告)号：CN115456905A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211174500.8
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种图像处理技术领域的基于明暗区域分割的单幅图像去雾方法，旨在解决现有技术中复原图像在明亮区域容易出现噪声和色彩失真，以及通过暗通道先验算法去雾以后的图像色彩偏暗的缺点的问题。其包括获取雾天图像，对于图像平滑处理，将图像分割预处理，计算全局大气光和透射率，得到去雾后图像，对其进行亮度增强；本发明得到明亮区域与非明亮区域的分割结果，对各个区域进行独立透射率估计，对去雾图像最亮部分进行亮度修正，对剩余部分进行亮度增强，进一步提升图像的效果，避免复原图像在明亮区域出现噪声和色彩失真，避免图像去雾后色彩偏暗的缺点，解决了以往去雾算法对多明亮区域不适应的问题。
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公开(公告)号：CN115439694A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211135259.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高精度点云补全方法及装置，包括：在特征提取模块引入动态核卷积PAConv，可以根据每个点与其邻域点的位置关系学习权重系数，并组合权重矩阵自适应地构建卷积内核。在特征融合模块添加了空间注意力机制，有助于解码器更好学到多种特征之间的相互关系，从而更好的表示这些特征信息。鉴别器模块包含全局和局部注意力鉴别器模块，利用多层全连接进行分类，分别从整体和局部来判断生成结果是否符合真实点云分布，进而优化生成结果。从而提高点云补全的精度，得到完整准确的点云补全结果，这也为点云分割、分类、物体识别以及点云重建等诸多下游任务的顺利进行提供了保障。
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公开(公告)号：CN115409831A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211231029.1
申请日：2022-10-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于最优背景估计的星点质心提取方法及系统，该方法通过获取星点图像，对星点图像进行图像预处理，获得预处理后的图像；对预处理后的图像中星光灰度值进行高斯曲面拟合，得到星光的初步坐标(x0,y0)；采用区域优选方法，选取以初步质心坐标(x0,y0)和灰度最大值的像素点坐标(x1,y1)为直径的对称圆形区域，将得到的对称圆形区域作为优选区域；采用距离强加权的非线性质心法，对优选区域中的目标光斑图像进行定位，获得光斑的质心坐标；本发明对灰度分布不均匀的目标光斑定位精度较高，具有较强的抗噪性，能够减少灰度分布不规则对定位造成的不利影响，提高质心法定位精度，并有效减少计算量，且保证实时性。
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公开(公告)号：CN115330631A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211007029.3
申请日：2022-08-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠沙漏网络的多尺度融合去雾方法，将有雾图像输入预先设置好的图像去雾网络；有雾图像经图像去雾网络处理后，输出去雾后的清晰图像；所述图像去雾网络为依次连接的一个7×7的卷积层、堆叠沙漏模块、特征融合、多尺度跳跃连接模块、一个1×1的卷积层、一个3×3的卷积层、分层注意力蒸馏模块、一个3×3的卷积层和1×1的卷积层。本发明可应用于各种计算机视觉系统，例如图像识别、视频监控、工业视觉检测等，可以降低大量的人工成本，大幅提升图像质量和服务效率，目的是保证更好地服务客户，使最终的去雾结果能满足高级别图像处理的要求并符合人类的视觉要求。
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