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公开(公告)号:CN115512235A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211210892.9
申请日:2022-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明设计一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质,能实时、高效的识别出卫星云图的云况信息。本方法将标记好的卫星云图输入到网络中,采用广义非线性卷积学习复杂的解空间,将输出的标签与卫星云图的真实标记输入到损失函数中进行梯度回传,训练整个网络模型,最后将实时获取的卫星云图经过预处理,输入到网络中进行识别。广义非线性卷积能自适应的寻找最优解,避免特定算子的解空间单调的局限性,能够精准识别卫星云图的云况信息,具有高精度、高时效性的特点。
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公开(公告)号:CN114125269A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111269335.X
申请日:2021-10-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的手机实时全景拍摄方法,包括:手机前后摄像头同时拍摄得到一组前后摄图像;手机旋转一定角度后再次同时拍摄;利用基于Brisk和SIFT的拼接算法,将手机旋转前后拍摄的图像进行拼接,得到全景拼接图;利用手机前后摄像头拍摄一组前后摄图像;利用深度单应性网络将手机前后摄图像进行拼接处理,得到带有孔洞的全景拼接图;利用深度图像增强网络将带有孔洞的全景拼接图去模糊处理,得到增强图像;利用深度生成对抗网络和全景拼接图将增强图像的内容补全,得到重构全景图。本发明利用端侧神经网络模型,对手机前后摄广角镜头视角的图像拼接、缺失的全景内容补全,实现了VR实时拍摄的自由化和简单化。
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