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公开(公告)号：CN104142968A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201310577657.X
申请日：2013-11-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种基于solr技术的分布式搜索方法及系统。其中，该方法包括：1）当离线客户端系统对电子文件进行登记归档时，首先基于朴素贝叶斯算法，对电子文件进行自动分类；2）电子文件分类完毕后，根据电子文件所属类别，基于一致性哈希算法对电子文件进行分布式索引；3）索引文件建立完毕后，用户输入查询语句进行电子文件的查询。该系统采用开源搜索工具Solr的分发模式，将查询请求分发到分布式节点，各个分布式节点响应搜索请求，然后对结果进行合并去重，排序好后返回给用户，实现了分布式垂直搜索。通过上述方式，本发明能够提高电子文件自动分类的准确性，增强系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN103678491A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310563664.4
申请日：2013-11-14
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F17/30194 , G06F17/30094
Abstract: 本发明公开了一种基于Hadoop中小文件优化和倒排索引的方法，能够向HDFS分布式文件系统上传海量小文件和对HDFS分布式文件系统上的文件建立倒排索引，所述方法包括小文件优化和建立倒排索引过程；主要包括以下步骤：（1）用户向Hadoop上传大量相对于HDFS块大小的小文件到小文件队列；（2）定时计算文件队列中小文件的大小；（3）使用Sequencefile序列文件方法将达到要求的小文件队列中的文件进行合并后上传到HDFS；（4）对HDFS上的文件建立倒排索引。该方法针对Hadoop处理小文件方便的不足提出优化方案，能够优化小文件的处理性能，释放内存，提高检索的速度和效率。
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公开(公告)号：CN103268470A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310131244.9
申请日：2013-04-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于任意场景的视频对象实时统计方法，其首先对事先标记好的一定数量的视频场景，采用融合了帧差法和块跟踪方法的混合高斯背景建模方法提取出运动的前景像素，通过阴影检测去除阴影区域后得到较为精确的前景区域；然后采用连接成分算法，提取出每一个连通分块，计算这一分块的一些特征，对所有场景下的分块及其对应的对象数进行训练，训练后即可对任一未知场景的视频对象采用上述前景提取算法、提取每个分块的特征后实现实时视频对象数目统计。通过本发明能够实时获取公共场所视频监控下的对象数目信息，对公共安全、局部场景流量控制有很大帮助，有效地节约了人力成本，提高了监控的智能化。
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公开(公告)号：CN103198330A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310086776.5
申请日：2013-03-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于深度视频流的实时人脸姿态估计方法，其步骤包括抽样及训练和实时估计两个阶段，在抽样及训练阶段，获取各个脸部角度的景深图；然后对各个角度的景深图做随机取样，得到训练样本集；再采用监督学习方法做训练，得到分类器，在实时估计阶段，首先提取采集设备输出的深度视频流中的实时人脸景深图并转化为积分图；再对积分图进行随机切片抽样，并利用训练得到的分类器对样本进行分类，得到若干个估计结果；对这些结果剔除异常结果并进行加权平均，得到最终的人脸姿态结果。本发明提供的基于深度视频流的实时人脸姿态估计方法，避免了光照等因素对最终结果的影响，并且拥有良好的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN101510125A
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200910030061.1
申请日：2009-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种通过蓝牙实现手机控制计算机键盘鼠标操作的方法涉及一种在各种场合利用蓝牙建立连接，实现手机远程控制计算机各类操作的方法，首先在手机端安装客户端软件，在计算机端安装服务器软件，开启手机的客户端软件与计算机端的服务器软件并通过蓝牙建立连接，然后客户端软件按下手机按键，将相应的键位信息发送到服务器端，服务器端接收到信息后，再根据用户可自定义快捷键的配置文件中的设置将该信息解析为相应的鼠标键盘操作指令、手机端按键与计算机鼠标功能的对应关系，从而实现对计算机的控制。本发明中的服务器端和客户端均采用Java编写，在不同平台下运行通过，可移植性良好；用户可自定义快捷键，适应不同场合的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118261979A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410445701.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/50 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于几何信息增强的类别级6D姿态估计方法，引入法向角图作为额外深度表征，设计深度几何信息增强模块融合物体的几何特征和外观纹理特征，从而促使姿态估计模型更好的感知物体几何形状信息；此外引入类别形状先验并自适应的匹配目标实例的几何形变，以此克服同一类别下不同物体的巨大类内差异对模型预测精确度和泛化性的影响。首先对输入的单张RGB‑D图像进行实例分割得到目标实例的信息，结合深度图计算出法向角图以及实例在三维空间的点云，并根据实例的所在类别输入对应的类别形状先验；基于一种多分支的网络结构，分别融合实例几何特征和类别先验特征，进而重建出目标实例在标准化物体坐标空间下的三维点云；最后解算出目标物体的姿态信息。
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公开(公告)号：CN111899164B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010486681.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明针对未知排列的多焦段图像对，利用先验的RANSAC方法和多种图像对齐约束优化图像配准效果，使用基于图像对重叠区域细节增强的缝合线检测算法来优化多焦段场景下的拼接效果。在配准阶段，使用基于最近邻距离比值的特征匹配算法获取点线特征匹配对集合；其次，使用先验知识的RANSAC方法快速筛选出精确的特征匹配对集合；接着，对图像实施网格变形方法，提出多项图像对齐约束用于约束点线特征以及网格的变形过程，并使用柱面投影变换将图像对投影至同一平面，利用渐入渐出融合算法来形成一幅宽视野的高分辨拼接图像。本发明能够应对多焦段场景下的拼接需求，并能有效地提升位置排列多焦段相机图像的拼接效果，生成一幅高质量的图像拼接结果。
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公开(公告)号：CN112543317B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011395559.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 东南大学
IPC: H04N13/261 , H04N13/268 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06T3/40 , G06T7/593 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种高分辨率单目2D视频到双目3D视频的转制方法，在深度信息提取阶段，使用现有的3D电影作为源数据集训练一个U型结构的卷积网络，得到性能优越的网络模型对2D视频进行逐帧的深度估计，利用小型的神经网络对深度图进行保边平滑的优化处理。在视点合成阶段，提出无相机参数的基于深度图的视点合成算法，采用对称式的由中间向两边渲染的策略进行左右虚拟视点合成。最后，在图像修复阶段，提出了结合时域信息的基于块匹配的图像修复算法，对左右视点中的裂痕空洞进行填充修复。本发明能够在原2D视频无任何相关参数信息的前提下，对其进行2D到3D的视频转制，不仅可以有效地处理高分辨率画面，且转制效果好、速度快。
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公开(公告)号：CN107666606B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610621487.4
申请日：2016-07-29
Applicant: 东南大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04N13/128 , H04N13/239 , G03B37/00
CPC classification number: H04N5/23238 , G06T7/593 , G06T2207/10012 , H04N13/239 , H04N13/271 , H04N2013/0081
Abstract: 本发明公开了一种双目全景图像获取方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：获取通过两个全景摄像头得到的第一全景图像和第二全景图像；获取相互匹配的各组位于第一全景图像上的第一像素点和位于第二全景图像上的第二像素点；计算各组第一像素点和第二像素点的距离差值，根据距离差值得到两个全景图像对应的深度信息；将两个全景图像中的一个作为第一单眼全景图，结合对应的深度信息及预定瞳距映射出第二单眼全景图；将第一单眼全景图和第二单眼全景图显示在对应的显示区域。本发明解决了相关技术中通过图像拼接导致获取时间长，获取到的双目全景图像质量低的技术问题，达到了高效率获取高质量的双目立体全景图像的效果。
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公开(公告)号：CN109064444A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810687093.8
申请日：2018-06-28
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G06K9/6268 , G06T7/90 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性分析的轨道板病害检测方法，主要包括：(1)、对视频做光照预处理，并融合颜色、亮度、方向特征提取车载视频的空间显著性。(2)一方面对监测期轨道视频做稀疏采样，比较当前监测视频帧与对应的采样视频帧，选取变化较大的视频帧作为可靠帧。另一方面，选取相对上下帧来说，具有突变特征的轨道视频帧，作为可靠帧。(3)、通过融合空间显著性图和时间显著性图得到粗糙的时空显著图处理。对粗糙显著图考虑背景先验、中心先验以及空间紧密度因素，得到改进的时空显著性图。(4)、根据显著图得到轨道病害显著权值，利用权值采用基于显著性加权模型的半监督分类方法对高速铁路轨道病害进行识别分类。本发明可以实时的检测出轨道病害。
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