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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。
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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。
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公开(公告)号：CN104166962B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201410365880.2
申请日：2014-07-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种使用散射核方法的锥束CT散射校正方法，其步骤为：步骤一：测量遮挡板下的散射信号；步骤二：自适应散射核参数的计算；步骤三：估计扩散函数的参数；步骤四：通过扩散函数对图像进行散射校正；步骤五：图像遮挡区域的修复；步骤六：锥束CT的重建。本发明不需要获取模型参数的先验数据，不增加图像获取及重建的复杂度，添加的设备复杂度不高，且不需要重复扫描被测物体，能高效的进行锥束CT散射校正。
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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。
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公开(公告)号：CN113723199B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110884347.7
申请日：2021-08-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种机场低能见度检测方法、装置及系统，所述方法包括获取当前时刻关键气象因子和视频图像数据；将获取的关键气象因子数据输入预先训练的气象因子预测能见度模型，获得第一能见度；将获取的关键气象因子和视频图像数据输入预先训练的跨模态能见度预测模型，获得第二能见度；将所述第一能见度和第二能见度输入预先训练的两模型权重模型，输出预测能见度。本发明提高了通过气象数据或图像数据模型预测能见度的准确度，保证了能见度预测的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115464640A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211059408.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16 , B25J15/08 , B25J19/02 , G06V20/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了机械臂控制技术领域的一种面向SFX微流自动化制备的器皿抓取方法，包括：接收语音信号后进行预处理；解析预处理后的语音信号，确定所指的目标试剂信息；根据目标试剂信息进行相机重定位，得到目标试剂的三维坐标；通过粒子群优化深度神经网络对机械臂的角度进行矫正；根据目标试剂的三维坐标，利用训练好的深度卷积神经网络模型控制机械臂循环抓取操作将化学试剂区的SFX反应所需目标试剂的器皿抓取至微流实验平台。本发明设计合理且成本低，克服了现有技术的诸多不足，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109086803B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201810755419.6
申请日：2018-07-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习与个性化因子的雾霾能见度检测系统，该系统包括数据库建立模块，用于构建不同能见度的雾霾能见度图片库；能见度提取模块，用于根据所述雾霾能见度图片库提取所述雾霾能见度图片中涉及场景的标志物的能见度，建立能见度坐标，并对所述雾霾能见度图片中涉及的场景进行编号，个性化因子提取模块，用于针对所述场景编号进行归一化，并将其定义为特征值，并根据场景编号提取个性化因子；神经网络训练模块，用于将所述个性化因子和所述雾霾能见度图片输入到卷积神经网络中进行训练；本发明采用基于深度学习的卷积神经网络结构能够自动提取数据集特征与传统方向比更加渐变，可以快速处理大数据集，节省了大量的训练时间。
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公开(公告)号：CN109214331B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201811002540.8
申请日：2018-08-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明揭示了一种基于图像频谱的交通雾霾能见度检测方法。其实现步骤主要是：（1）采集不同场景下不同能见度的高速公路雾霾能见度图片，用以建立图片库。（2）以高速公路车道线为标识物建立坐标，用以测量雾霾图片能见度；（3）对图片做余弦变换，来提取图片的高频、低频信息，作为特征；（4）将所提取特征输入深度神经网络进行训练；并应用于实测。本发明采用高低频信息作为神经网络输入特征，提高了检测精度；同时采用深度神经网络模型，对大数据集进行处理提供了便利条件。
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公开(公告)号：CN113719975A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110885733.8
申请日：2021-08-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了室内空气调节技术领域的一种人体热舒适实时感知和室内环境智能调控方法及系统，人体热舒适实时感知方法，包括：采集人体体表温度、包含人体行为的视频流；对包含人体行为的视频流进行预处理，得到时间序列图像；将时间序列图像输入改进的Gate‑Shift(门控移位)模型中，输出人体行为类别；将人体行为类别与人体体表温度进行归一化处理，得到人体行为类别与人体体表温度两者的占比，用于判断人体热舒适度，具有人体热舒适识别准确率高、鲁棒性好等特点。
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公开(公告)号：CN112734003A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011601981.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深层卷积网络的人体皮肤温度检测方法，采集受试者皮肤随时间变化的视频以及温度传感器获取的皮肤温度真值，对视频进行采样和饱和度提取得到特征矩阵，对皮肤温度真值进行插值处理得到标签，处理得到训练集，将得到的训练集输入到改进ResNet50V2网络中对改进ResNet50V2网络进行训练，得到训练好的改进ResNet50V2网络，改进ResNet50V2网络将卷积层一、残差块一、残差块二、残差块三输出的特征信息提取出来，各自做全局池化，得到四条提取路径的特征矩阵特征，然后和经过原始网络的高层特征矩阵做拼接。本发明能对人体皮肤温度进行实时预测，有着较好的准确度。
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