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公开(公告)号：CN114913438A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210313455.3
申请日：2022-03-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/762 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于锚框最优聚类的YOLOv5园林异常目标识别方法，包括：采集园林垃圾样本图像，并对园林垃圾样本图像进行标注，构建园林垃圾图像数据集；利用改进的K‑means算法对园林垃圾图像数据集进行锚框聚类，得到最优的9个锚框；根据最优的9个锚框设置YOLOv5网络模型的锚框尺寸，并对YOLOv5网络模型进行训练，得到训练好的YOLOv5网络模型，利用训练好的YOLOv5网络模型实现园林垃圾识别。在智慧园林场景中，利用本发明的方法，可以将无人机拍摄的视频和图片信息中的粘连的垃圾精准的识别出来，提高了垃圾识别的召回率和准确率，大大减轻了园林中人力和物力的投入，减少了人工巡检的工作。
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公开(公告)号：CN113204989B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110295154.8
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种面向跌倒分析的人体姿态时空特征提取方法，该方法首先采用人体姿态估计算法检测得到目标姿态关键点数据；然后提出了基于行为分析的空间特征设计方法、基于行为分析的时序特征设计方法以及基于自适应FSW的人体姿态时空特征融合方法，设计提取出人体跌倒特征，并融合成跌倒特征向量；最后将特征向量输入到分类器，以此判断人体是否发生跌倒行为。该方法可以提取出有意义的深层次的人体跌倒特征，大大提高了跌倒识别的准确率，可以广泛的应用到家居场景中。
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公开(公告)号：CN111626107B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010304866.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种面向智能家居场景下的人形轮廓分析提取方法，首先，对预先获取的视频帧图像进行预处理，基于改进GMM的前景快速提取方法，提取出运动的前景目标；然后，计算每一个运动目标的宽度直方图，根据其宽度直方图的变化趋势，计算当前轮廓的头肩比，判断当前轮廓是否为人形轮廓，将人形轮廓添加到列表shapes；若shapes为空，读取下一帧图片；若列表不为空，对列表中的每一个轮廓使用最小矩形进行拟合；通过基于交并比和重心距离的轮廓跟踪法和基于人脸识别的轮廓跟踪法，将当前帧轮廓与前一帧轮廓对应起来，实现人形轮廓的连续提取。本发明解决了人形轮廓的后续提取和多人场景下不同目标轮廓的对应问题，可以在智能终端实现人形轮廓的提取与区分。
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公开(公告)号：CN114783020A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210352184.2
申请日：2022-04-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于新型对抗学习去模糊理论的动态人脸识别方法，提升了生成对抗网络的训练速度，避免了找不到纳什平衡点陷入死循环的问题，利用这种新型生成对抗网络对原始模糊图片进行去模糊处理；然后对去模糊后的图片进行模糊度变化率计算，根据模糊度变化率对去模糊后的图片进行分类，对于变化率过高或过低的图片直接进行人脸识别，对于变化率不高且不低的图片添加去模糊后处理模块后再进行人脸识别；本发明采用了新型DeblurGAN_V2对图像进行去模糊操作，提出了新的训练截止方法，解决了生成对抗网络模型训练困难的问题，引入了人脸模糊度计算方法对于输出的图片分类操作，添加了去模糊后处理优化结果，有广阔的应用场景。
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公开(公告)号：CN114782621A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210312695.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于协同对抗的人体三维姿态点群智重建方法，首先在同一高度的两个不同位置摄像头a、b进行室内人体监控，使用Yolov5进行人体识别；采用Mediapipe框架进行人体姿态检测，并输出二维人体姿态骨骼关键点模型图；其次建立由摄像头a为主视角的三维坐标轴，根据摄像头投影矩阵将二维的骨骼关键点坐标投影到三维坐标轴内，根据骨骼关键点的编号连接三维人体骨骼关键点，获得三维人体骨骼关键点模型；最后采用基于群体智能的对抗网络进行三维人体模型图的校准。本发明能够将二维人体骨骼关键点在保留其特征的情况下由二维平面投影到三维平面，改进了二维人体关键点检测时人体特征信息不足与三维关键点检测时需要的计算机算力过高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114423012A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111645471.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种雷达通信一体化系统资源联合分配方法，该方法首先将总带宽划分为两个子带：一个是仅用于通信的通信子带，另一个是用于雷达和通信的混合子带。其次根据系统的总带宽、总功率以及业务需求设计最大化总信道容量的优化模型，并在接收端采用了连续干扰抵消缓解技术，保证通信信号解码和雷达探测能够同时进行。再次，求解两类子带功率以及带宽的联合优化模型。本发明所提的通过将总带宽划分为两个子带的雷达通信一体化网络，允许用户在跟踪运动目标的同时进行通信；在雷达通信一体化系统资源受限时，有效提升系统总容量。
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公开(公告)号：CN108366426B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810121359.2
申请日：2018-02-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种超密集环境下基于模拟退火算法的虚拟映射方法，首先将超密集网络系统初始化，并建立微基站合集B和位置集合Ab，其次通过业务到达过程和业务持续时间建立业务到达模型，根据业务到达模型构建信道分配矩阵，通过信道分配矩阵和干扰模型计算各个用户的信干比，进而获得各个用户的网络吞吐量，然后将宏基站和微基站的无线资源进行虚拟化，形成一个无线频谱池，最后将频谱切片根据用户请求分配到各个微基站对用户进行服务。本发明的优点是采用无线虚拟网络映射的方法，将频谱资源虚拟化，通过最优化算法满足网络吞吐量最大，实现动态的最佳无线频率资源的配置。
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公开(公告)号：CN113869179A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111113913.0
申请日：2021-09-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态特征注意力融合的居家养老智能监护方法及系统，属于居家智慧养老技术领域。本发明全面采集居家老人身体状况多模态数据，采用基于多模态特征技术的深度学习模型来实现老人的综合健康状态等级判断，可以对老人的身体状况进行全方位判断分析，减少了错判率、误判率和漏判率，提高了监护的实用性和有效性，为居家养老提供了一种很好的监护手段，同时也有利于推动国家分级诊疗制度的有效实施，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN113709750A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110967263.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
IPC: H04W16/10 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种面向物联网环境的频谱分层协同认知方法，包括以下步骤：步骤一、采集一个连续宽带频谱内的时域信号x(t)，进而得到x(t)的功率谱，以得到整个频谱的频带；步骤二、对多抽头谱估计的方法得到的x(t)的功率谱执行多尺度小波积变换，确定各个子频带的频率边缘fn，利用fn作为分界点划分整个频谱以得到划分的子频带；步骤三、协同的次用户SUs对利用fn划分的子频带进行感知，并将本地感知结果和时域信号能量的检测统计量发给融合中心FC；步骤四、融合中心采用硬判决机制根据步骤三中的本地感知结果对频谱的使用情况进行初步判决，进一步根据时域信号能量检测统计量采用软判决的机制进行判决。本方法通过软硬结合的双判决机制提高了确定空闲频谱的准确性。
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公开(公告)号：CN113361504B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110911316.6
申请日：2021-08-10
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于无人机协同组网的边缘群体智能方法，首先，通过一种面向森林火灾烟雾检测的具有自适应间隔的三帧差法提取运动区域，降低了单个无人机烟雾检测的数据运算成本，用烟雾颜色判据模型对运动区域进行提取，获得烟雾图像，再通过计算烟雾的面积变化率判断是否为烟雾图像，提高无人机烟雾检测的准确率；本发明提出了一种改进的分布式的粒子群算法，用多个侦查无人机协同工作，对森林火灾进行实时监控和定位，能够有效地识别森林火灾，降低漏检率，并对火灾做出及时响应，提高无人机组的工作效率；还提出了一种分层反馈校正机制，反馈调节、优化提升自适应间隔三帧差法和改进的分布式粒子群算法。
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