-
公开(公告)号：CN109145962B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810857388.5
申请日：2018-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像的大气参数反演观测方法，包括图像特征提取、大气参数提取、AlexNet神经网络及大气参数反演；首先对目标图像提取局部特征和全局特征构建图像特征描述子，并提取已知大气参数特征，构建大气参数特征描述子；其次，基于大气参数与图像特征的相互作用关系，建立基于多输入多输出的AlexNet深度学习网络模型；最后，基于AlexNet深度学习网络模型的学习，通过实验对比研究完善学习网络，实现大气参数的反演。本发明设备成本低、适用性强、精度高等优点。
-
公开(公告)号：CN113554032A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111105080.3
申请日：2021-09-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高度感知的多路并行网络的遥感图像分割方法，以原始遥感图像作为网络输入，设计多路并行网络作为提取图像特征的底层网络用以提取遥感图像的多层语义特征图，同时固定每条路径中的空间分辨率；利用门控高低层特征融合方法，将低层特征图与高层特征图相互融合，同时门机制在融合过程中筛选出来自每层的有效信息；引入高度特征解码器分支，将数字地表面模型图像作为训练时的额外标签，利用学习高度几何特征作为语义上下文的亲和指导，并且该模型在测试时不需要遥感图像对应的数字地表面图像作为额外的标签；最后构建联合损失函数对多任务进行训练。本发明减少了模型的参数量，提高了遥感图像分割的准确度。
-
公开(公告)号：CN112183414A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011068687.4
申请日：2020-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于混合空洞卷积的弱监督遥感目标检测方法。本发明采用混合空洞卷积、注意力机制和多层池化等多种定制设计，增强多尺度特征提取及融合，提高对不同尺寸对象的鲁棒性。此外，本发明利用强监督和弱监督检测器之间的异步迭代交替训练，只需要图像级真实标签即可进行训练和检测，达到协同提升检测性能的目标。
-
公开(公告)号：CN106203396B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201610592182.5
申请日：2016-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度卷积和梯度旋转不变性的航拍图像目标检测方法，首先采用BING算法对航拍图像进行粗定位，提取感兴趣区域；其次采用AlexNet深度卷积网络分析感兴趣区域，选取AlexNet深度卷积网络的Pooling5层为AP特征；接着基于旋转梯度不变性，提取感兴趣区域的RGT特征；然后采用SFFS算法融合AP特征和RGT特征，生成AP‑RGT特征；最后使用SVM对AP‑RGT特征进行训练分类，建立优化问题，求解得到目标检测结果。本发明克服了航拍图像成像角度变化大、航拍镜头变化大以及航拍目标多变带来的困难。
-
公开(公告)号：CN109145962A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810857388.5
申请日：2018-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像的大气参数反演观测方法，包括图像特征提取、大气参数提取、AlexNet神经网络及大气参数反演；首先对目标图像提取局部特征和全局特征构建图像特征描述子，并提取已知大气参数特征，构建大气参数特征描述子；其次，基于大气参数与图像特征的相互作用关系，建立基于多输入多输出的AlexNet深度学习网络模型；最后，基于AlexNet深度学习网络模型的学习，通过实验对比研究完善学习网络，实现大气参数的反演。本发明设备成本低、适用性强、精度高等优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106203396A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610592182.5
申请日：2016-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度卷积和梯度旋转不变性的航拍图像目标检测方法，首先采用BING算法对航拍图像进行粗定位，提取感兴趣区域；其次采用AlexNet深度卷积网络分析感兴趣区域，选取AlexNet深度卷积网络的Pooling5层为AP特征；接着基于旋转梯度不变性，提取感兴趣区域的RGT特征；然后采用SFFS算法融合AP特征和RGT特征，生成AP-RGT特征；最后使用SVM对AP-RGT特征进行训练分类，建立优化问题，求解得到目标检测结果。本发明克服了航拍图像成像角度变化大、航拍镜头变化大以及航拍目标多变带来的困难。
-
公开(公告)号：CN103793900B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410035856.2
申请日：2014-01-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于混合自适应回归的红外盲元补偿方法，首先通过Curvelet变换对红外图像I进行多尺度分解，分解为I1,…,In-1,In，n为自然数；其次对分解后的各高阶尺度子带图像利用非参数模型进行盲元恢复，得到图像I1r,…,In-1r,Inr；对非参数模型多次迭代，以提高非参数估计的精度；再次利用参数模型对各高阶尺度间进行衔接与学习，即通过参数方法插值Inr得到图像In-1i，并使其作为n-1层尺度的先验图像；最后，逐层递归以上步骤，最终输出恢复图像。本发明从多尺度分析角度，结合自适应回归模型，解决了对盲元检测过于依赖的问题，同时对于具有大量随机或固定盲元的图像都具有很好的适应性，并通过实验验证了新算法的有效性和实用性。
-
公开(公告)号：CN103063159B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210586952.7
申请日：2012-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于CCD的零件尺寸测量方法，所述零件尺寸测量方法采用特征点识别技术，利用零件的特征点来分类图元，对整体零件进行尺寸测量，且无需零件的先验知识，实现对通用零件的测量；所述方法可以在满足精度要求的同时进行高速的测量。本发明算法简单，硬件实现只需CCD与计算机，无需复杂的机械结构，成本较低，有良好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN104361574A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410539145.9
申请日：2014-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的无参考彩色图像质量评价方法，属于数字图像处理技术领域。本发明对待评价图像，在HSV彩色空间选取具有像素空间相关性标准差最大值的图像块，由图像块来匹配字典中的原子，字典中的每个原子由训练图集中具有像素空间相关性最大标准差的图像块、DMOS值、最大标准差三个元素组成，然后采用匹配追踪的方法在该字典中得到待评价图像的稀疏表示，并由原子字典中被选取到的原子的DMOS及最大标准差值来构建彩色图像质量评价指标。本发明的原子字典的构建方法简单明了，所提取的特征更符合人眼视觉感受，整个算法更简单，质量评价结果更准确。
-
公开(公告)号：CN101826926B
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201010135535.1
申请日：2010-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04H40/90
Abstract: 本发明公开了一种DAB灾害信息预警接收机地址码自动获取识别方法，包括如下步骤：对DAB灾害信息预警接收机可能工作的区域划分为n×m个等大小的矩形区域；用向量[n，m]分别表示每个矩形区域的地址码；通过卫星定位系统将灾害可能发生区域的地址码信息加载到灾害预警信息数据帧中并发送；DAB灾害信息预警接收机接收后通过解码获得所处区域的区域地址码；DAB灾害信息预警接收机通过比较自身的区域地址码和预警信息数据帧加载的地址码自动选择接收或放弃预警信息。本发明通过北斗卫星定位信息自动计算并预设DAB灾害信息预警接收机地址码可以省去使用人员手工设置地址码的过程，也使信息的接收更加准确、有效。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
137
records
(took 0.057 seconds)
