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公开(公告)号：CN110852368B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201911068737.6
申请日：2019-11-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种全局与局部特征嵌入及图文融合的情感分析方法与系统，该方法首先利用卷积神经网络提取图像的全局特征，同时利用迁移学习训练目标检测模型，对图像中携带情感的局部区域进行检测定位，提取局部区域特征并嵌入到全局特征共同训练图像情感分类模型，得到图像的情感极性概率。接着将文本表示为包含丰富语义信息的词向量，输入到可提取文本语义上下文特征的双向LSTM进行情感分类，得到文本的情感的极性概率。最后根据后期融合公式，得到图像及文本融合后的情感极性概率，进行图文情感分析。本发明能有效的关注图文的情感信息，并通过图像的全局与局部情感特征的提取以及文本信息的融合，提高图文情感分类的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114139690A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111498466.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种短临降水预测方法，基于ConvLSTM网络和SENet注意力机制模块而实现，该方法包括对气象卫星数据进行预处理；用雷达反演降水；构建融合了SENet注意力模块的ConvLSTM网络；将经过预处理的雷达回波图像导入到网络中进行训练，得到网络训练模型；使用训练完毕的模型去生成预测降水图像。本发明输入和输出的数据均为雷达回波图像，结果表达更直观，最后的结果准确性更高。此外，本发明充分的利用了全局特征，使学习到的全局信息更合理。再有，通过加入SENet注意力模块，使网络模型的效果产生显著提升。最后，本发明在训练过程中没有改变图像的尺寸，完美的保留了图像的细节和边缘信息。
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公开(公告)号：CN114004912A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111313304.X
申请日：2021-11-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种CBCT图像去伪影的方法，该方法基于contextual loss以及特征融合残差网络，首先对输入的带伪影的CBCT图像和CT图像进行特征提取，得到特征图谱；将得到的特征图经过改进的以contextual loss为损失函数的特征融合残差网络训练，学习CBCT与CT图像之间的结构相似性，以CT图像作为标签，使得CBCT图像能够去除掉伪影但保持其结构不发生变化；最后将CBCT图像作为输入，利用训练好的网络模型进行伪影去除。该方法利用了contextual loss可以允许输入图像间的不对齐，可以很好的适用于CBCT与CT医学图像无法严格对其这一特点，最终实现一个快速有效的去除伪影的作用。
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公开(公告)号：CN113706643A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010939063.9
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同形适应学习的头部CT金属伪影校正方法。通过使用17层卷积神经网络，构建深度学习的生成框架；结合使用VGG19模型对CT图像进行特征提取；利用CT连续切片的先验信息和CT结构的相似性，对数据集进行扩充；为了解决医学类数据失准的问题，将改进的抗噪损失用于网络，通过平衡风格损失和内容损失的比重，在逐步迭代的过程中，达到去除金属伪影且保留原始疾病信息的目的；结果评价，在临床数据集和模拟数据集上进行训练和测试，综合评价方法，对模型进行评估。本发明实现了对头部CT伪影的校正，在保留图像细节信息的同时，没有新伪影产生，也没有造成模糊，提高了临床诊断的准确性，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN112416307A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011333278.2
申请日：2020-11-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种保障独身女性外出安全提供生活帮助的APP系统，包括手机定位模块、步伐识别模块、报警模块、约伴模块、求助模块、帮助模块和打车模块，本APP系统借助人脸识别、手机自带的陀螺仪、加速度传感器结合LSTM长短期记忆网络进行用户识别等技术，提出了在保障独身女性安全的同时解决他她们生活求助的想法，进而满足日益庞大的独身女性群体的最本质的生活需求和安全保障。实现了生活求助、约伴、一键报警等功能。
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Patent Agency Ranking
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：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。
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公开(公告)号：CN107203989A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710211615.2
申请日：2017-04-01
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/10 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30061
Abstract: 本发明公开了基于全卷积神经网络的端对端胸部CT图像分割方法，首先临床扫描k组胸部CT图像，并且将每组CT图像按照每一张切片分开作为训练样本；然后对于每一个训练样本和测试样本，并经过专业的医护人员进行手动分割，将图像分成肺部、气管、皮肤和背景四个部分；接下来构建端对端的全卷积神经网络对经过标记的胸部CT训练数据进行训练，得到训练好的参数模型；将扫描的CT图像的每张切片分开，并且逐个输入训练好的模型，得到分割好的输出模型；最后将输出的模型进行组合，最后得到分割完成的胸部CT图像模型。本发明提出的这种利用图像邻域内容进行特征提取的卷积神经网络模型，可以对胸部CT图像进行密集预测，简化了图像分割的流程。
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