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公开(公告)号：CN109100723A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810826385.5
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明提出一种基于多普勒天气雷达数据的高空风反演方法，该方法利用多普勒天气雷达的外推产品和径向速度产品，以及探空报资料进行多层次高空风场融合。本发明利用雷达回波图像的外推结果，将各个仰角面的平均径向速度场转化为具有U、V分量的速度矢量场，提高高空风场主观分析的可读性。利用探空资料对雷达风场进行适当修正，修正的力度随雷达网格点与探空站之间距离的增加而递减，使得风场具有较好的整体性和连续性，且更加符合实际大气风场的状况。本发明相较一些多元资料融合的方法，本发明算法的运算复杂度适中，可提高雷达二次风场输出的时效性。
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公开(公告)号：CN119889005A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510102041.X
申请日：2025-01-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G08B31/00 , G08B21/10 , H02J13/00 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06T11/00 , G06T17/00 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及变电站环境监测技术领域，公开了一种变电站环境灾害实时监测与预警系统，该系统包括数据采集模块，用于定时采集变电站关键区域的环境参数和图像数据；环境参数图像化模块，将采集到的数据转换为图像形式；图像融合模块，将参数图像与实时图像叠加，生成融合图像，直观展示变电站环境状况。数据分析模块负责分析环境参数变化趋势和检测异常数据。风险评估模块构建风险评估模型，结合数据分析结果和线性回归算法，评估灾害风险等级。预警发布模块根据风险等级自动发布预警信息。本系统综合了环境监测、图像展示、数据分析和预警发布功能，为变电站的安全稳定运行提供了有力保障，有效应对各种自然灾害和环境因素的影响。
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公开(公告)号：CN119152321B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411642984.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种图片分类模型训练及图片分类方法，图片分类模型训练方法包括采用强化学习动态调整每个客户端的本地分类模型的个性化参数与共享参数的比例，将标记有真实标签的本地图片数据集输入至对应的调整后的本地分类模型中，获取预测的图片分类结果；根据所输入的本地图片数据、真实标签及预测的图片分类结果计算交叉熵损失，更新参数，将更新后的参数及每个客户端当前的参数聚合权重输入至预构建的目标函数，分配各客户端的参数聚合权重，计算全局共享参数，将每个客户端的本地分类模型的共享参数更新为全局共享参数；重复上述步骤至各客户端的本地分类模型收敛，获取训练好的图片分类模型解决非独立同分布数据导致性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN119152321A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411642984.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种图片分类模型训练及图片分类方法，图片分类模型训练方法包括采用强化学习动态调整每个客户端的本地分类模型的个性化参数与共享参数的比例，将标记有真实标签的本地图片数据集输入至对应的调整后的本地分类模型中，获取预测的图片分类结果；根据所输入的本地图片数据、真实标签及预测的图片分类结果计算交叉熵损失，更新参数，将更新后的参数及每个客户端当前的参数聚合权重输入至预构建的目标函数，分配各客户端的参数聚合权重，计算全局共享参数，将每个客户端的本地分类模型的共享参数更新为全局共享参数；重复上述步骤至各客户端的本地分类模型收敛，获取训练好的图片分类模型解决非独立同分布数据导致性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN119067202A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411566650.2
申请日：2024-11-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了边缘计算技术领域的一种基于联邦学习的交通推荐系统分布式训练方法，包括：步骤A：生成车辆上本地数据样本的标签分布、特征分布以及本地模型参数；步骤B：边缘服务器基于各车辆上本地数据样本的标签分布的相似性和特征分布的相似性为每个车辆选择合作者，并将当前全局更新中合作者最新的本地模型参数发送给对应的车辆；步骤C：为每个车辆计算各合作者的聚合权重，进行聚合得到全局更新后的本地模型参数，并对全局更新后的本地模型进行本地训练，生成新的本地模型参数和车辆上本地数据样本的特征分布，并上传至边缘服务器，为参与下一轮全局更新的各个车辆更新合作者；步骤D：重复步骤B至步骤C，直至全局损失函数收敛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117876939B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410270021.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征增强的实时时空行为检测方法及装置，方法包括：将待检测的视频数据输入训练好的检测网络，得到实时时空行为检测结果；检测网络的训练包括：将原始视频截取为多个等时长的视频片段，将每个视频片段截取固定帧数的图像；对视频片段和其中的关键帧进行特征提取，得到时空特征和空间解耦特征；将时空特征输入到轻量时空扩张增强模块，得到时空增强特征；将时空增强特征进行上采样操作并与空间解耦特征在空间维度上对齐连接，将连接后的特征输入多尺度特征融合模块作为动作分类及定位的依据；优化损失函数并重复训练使得检测网络收敛，得到训练好的检测网络。本发明有效权衡了检测精度和速度，适用于实时行为检测任务。
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公开(公告)号：CN117665825A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410131969.6
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种雷达回波外推预报方法及系统，属于降雨短临预报技术领域，其包括获取待预测的雷达回波图像序列；对雷达回波图像序列进行预处理，得到待预测数据集；将所述待预测数据集输入预先训练的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，获得雷达回波外推预测图像；其中，所述结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型的训练方法包括：对获取到的雷达回波图像序列样本进行预处理，得到有效样本数据集；将所述有效样本数据集输入预先构建的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，得到训练好的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，通过上述过程实现了准确率更高的雷达回波外推预测效果，大大增强了降雨预测精度。
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公开(公告)号：CN116403110A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310306130.7
申请日：2023-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像轻量化网络快速检测方法、装置及介质，所述方法包括获取遥感图像；输入遥感图像至预先训练过的轻量化目标检测网络中，获取检测结果；其中：所述轻量化目标检测网络中设有Mobilenetv3tiny网络和改进后的加强特征提取网络PAFPN，所述改进后的加强特征提取网络PAFPN中设有Ghost模块，本发明设计了一种轻量化的Mobilenetv3tiny网络，可减少模型参数量、提高检测速度，通过在改进后的加强特征提取网络PAFPN中引入Ghost模块，在保证检测精度的前提下，降低网络的复杂性，易于部署至移动设备。
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公开(公告)号：CN109100722B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201810826357.3
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于雷达回波图像扇区分量分析的风暴趋势预测方法，该方法与当前行业广泛采用的TREC、TITAN等风暴识别追踪算法不同，本发明方法不依赖于对雷达强回波中心的识别，特别对于弱回波或没有明显风暴核的回波，也能够较好地分析出风暴过去若干时刻的位移矢量，进而为准确预测奠定了基础。本发明方法直接对极坐标形式的基本反射率数据进行计算，没有采用空间插值等高空间复杂度的算法进行平面直角坐标系的转换，减少了相关计算的运算量，进而提升了短临天气预报业务的实时性和效能。
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公开(公告)号：CN109283505B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201811019917.0
申请日：2018-09-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种修正雷达回波外推图像发散现象的方法，以改善雷达回波外推图像因发散而影响降水量等预报准确性的问题，由于数值模式及其产品能够较好地反映大气运动的客观规律，特别是对风暴发生、发展的变化趋势具有较好地整体性和连续性，因此本发明对数值模式产品这些特性加以利用。为了克服雷达外推预报出的回波强度“过度增加”或“过度减小”的问题，本发明通过融合数值模式预报产品，对回波图像在起报时刻与预报时刻的变化幅度进行修订，进而提高了雷达降水预报的准确性。
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