-
公开(公告)号：CN110443209A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910729259.2
申请日：2019-08-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵恢复的红外小目标检测方法，将红外小目标检测作为低秩和稀疏矩阵的恢复优化问题，采用截断核范数代替传统的核范数，只对矩阵的秩以外的数据约束最小化，避免了所有奇异值被同时最小化而不能很好地近似秩的缺点；在优化稀疏矩阵恢复问题上采用lq-norm代替传统的l1-norm，避免了因稀疏约束松弛而导致结果偏离实际的问题；本发明采用交替方向乘数(ADMM)给出了一种详细的算法来解决这种具有两个非平滑分量的非凸问题，通过选取信号杂波比增益和背景抑制因子两种指标，对4种不同模型进行对比实验，可以得出本发明提出的方法具有更高的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN107577985B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201710584911.7
申请日：2017-07-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的人脸头像卡通化的实现方法，包括步骤：从网络上爬取若干真实人物图片和卡通人物图片；基于人脸检测算法识别图片中的人脸，获得真实人脸头像和卡通人脸头像后作为训练样本；构建由生成器和鉴别器组成的循环生成对抗网络，并设计损失函数；将真实人脸头像和卡通人脸头像分别作为输入，训练循环生成对抗网络来最小化损失函数；将待处理的真实人脸头像输入训练完成后的循环生成对抗网络的生成器，获得对应的卡通人脸头像。本发明使得循环生成对抗网络的第一生成器性能达到最佳，可以将输入的真实人脸头像卡通化，做到人脸卡通化的实时性和有效性。
-
公开(公告)号：CN109903236A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910055717.9
申请日：2019-01-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VAE-GAN与相似块搜索的人脸图像修复方法及装置，该方法主要包括：(1)利用人脸图像库样本训练构建的VAE-GAN网络模型，优化模型中生成器G和鉴别器D的参数；(2)把待修复图像输入到训练好的生成器G中，生成一个待修复区域存在语义信息但模糊的图像M；(3)根据图像M中待修复区域及周围区域的图像块从人脸图像库的图像中搜索相似块Z；(4)用相似块Z中对应于待修复区域的图像块替换M中的待修复区域Ω的图像块，并对修复边界进行融合。本发明方法结合了深度学习方法和传统的相似块搜索方法，同时解决深度学习方法修复结果模糊的问题和传统方法无法修复语义信息的问题。
-
公开(公告)号：CN109857175A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910062196.X
申请日：2019-01-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种非侵入式人体热舒适的AI感知方法，包括数据采集和预处理、定义并提取皮肤敏感指数和构建非侵入式皮肤感知热舒适的深度学习网络并训练生成网络模型；具体采用计算机视觉采集人体皮肤的图像数据，并数据处理后构建兴趣域图片和皮肤温度之间的地址映射表；引入不同人体对外部冷热刺激的皮肤敏感程度差异作为权重系数，对地址映射表和SSI分别特征提取、融合后进一步训练、保存并优选得到网络模型，进行皮肤温度预测。应用本发明该AI感知方法，克服了人体热舒适检测中皮肤变化的微变性、个体间差异性和个体内时变性的三大挑战，实现了能源优化、节能环保，且具有较好的可操作性。
-
公开(公告)号：CN106408526B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610726145.9
申请日：2016-08-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多层矢量图的能见度检测方法，以大气散射模型为基础，通过计算图像暗通道的方法对模型中的未知参数透射率及环境光进行了估计，以此来恢复原始的图像，并且考虑到仅通过单一尺度来恢复原始的图像，会引入伪影等问题，同时会造成对图像中高频边缘信息的破坏，因此本发明采用在不同的尺度下计算出相应的原始矢量图，通过双边交叉滤波将三种不同尺度的矢量图进行合成，并对输出结果进行对比度增强处理获取最终的原始图像。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105931220B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201610227754.X
申请日：2016-04-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于暗通道先验与最小图像熵的交通雾霾能见度检测方法。在图像特征提取模块，对待检测图像I经过暗通道先验处理，得到大气透射率的粗估计值,采用导向滤波边缘平滑算子对透射率粗估计值进行平滑细化处理,获得每个像素点的深度信息；在道路区域提取模块，采用区域增长方法提取I中的道路区域，所述区域增长包括设置初始种子点、设置目标增长区域、计算相邻灰度差的最小值、判断目标像素是否为道路区域、更新种子点等步骤；在能见度估计模块，计算该区域的最小图像熵，得到消光系数最优值，有效估计出雾霾能见度大小。本发明的优势是在求图像熵过程中加入目标兴趣区域提取步骤，减少了算法的计算量,提高了运算速度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN104655135B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510084399.0
申请日：2015-02-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地标识别的飞行器视觉导航方法，属于飞行器视觉导航领域。该方法具体包括：通过对成像传感器采集待处理图像序列中的地标进行识别，利用序列图像中相邻两帧图像中识别出的地标位置和飞行器的飞行参数信息解算出地标到当前帧图像对应的飞行器的距离，进而解算出飞行器在地球坐标系下的坐标信息；最后，根据解算出的飞行器在地球坐标系下的坐标信息和飞行器的规划的航迹进行航迹校正。本发明在成像制导、飞行器视觉导航等方面提供了技术支撑，该发明具有可靠性好、实用价值高等特点。
-
公开(公告)号：CN107577985A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710584911.7
申请日：2017-07-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的人脸头像卡通化的实现方法，包括步骤：从网络上爬取若干真实人物图片和卡通人物图片；基于人脸检测算法识别图片中的人脸，获得真实人脸头像和卡通人脸头像后作为训练样本；构建由生成器和鉴别器组成的循环生成对抗网络，并设计损失函数；将真实人脸头像和卡通人脸头像分别作为输入，训练循环生成对抗网络来最小化损失函数；将待处理的真实人脸头像输入训练完成后的循环生成对抗网络的生成器，获得对应的卡通人脸头像。本发明使得循环生成对抗网络的第一生成器性能达到最佳，可以将输入的真实人脸头像卡通化，做到人脸卡通化的实时性和有效性。
-
公开(公告)号：CN106778657A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611233381.3
申请日：2016-12-28
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/6277 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的新生儿疼痛表情分类方法，该方法首先采集新生儿疼痛表情图像，由专业医护人员对图像按平静、哭、轻微疼痛、剧烈疼痛逐级分类，建立新生儿疼痛表情图像库；其次，构建含有1层数据层、3层卷积层、2层全连接层和1层分类层的卷积神经网络；然后，以新生儿疼痛表情图像库中样本作为卷积神经网络的数据输入，利用反向传播算法对网络迭代训练，并优化训练全局参数使网络输出损失函数值下降并收敛；最后，输入新生儿疼痛表情测试样本，利用卷积神经网络对其识别分类，实现新生儿在平静、哭、轻微疼痛、剧烈疼痛状态的表情识别，为评估新生儿疼痛程度提供一种新的方法途径。
-
公开(公告)号：CN106227341A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610574793.7
申请日：2016-07-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/017
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的无人机手势交互方法及系统，属于无人机控制的技术领域。本发明的方案，实时采集手势图像，采用深度学习算法识别手势图像中的手势动作，对识别的手势动作分类以形成对应于无人机各遥控通道控制指令的手势定义集，按照手势定义集将待识别的手势动作映射为飞行指令，传输飞行指令给无人机。将深度学习算法引入无人机控制领域，基于海量手势定义集的数据对深度学习网络进行训练，让系统智能理解用户的手势动作并将识别的手势动作转化为无人机多通道控制的物理指令，提高了识别率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
69
records
(took 0.028 seconds)
