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公开(公告)号：CN112815490A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011615779.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: F24F11/80 , F24F11/62 , F24F11/66 , F24F120/10
Abstract: 本发明公开了一种人体冷热舒适度感知方法及系统和空调控制方法，包括信息采集设备、人体姿态判断模块、被子覆盖情况确定模块、人体冷热舒适度确定模块，采集人体睡眠时的视频信息，根据视频信息判断人体姿态，根据确定被子覆盖情况，根据人体姿态、被子覆盖情况通过人体冷热舒适度确定模型确定人体冷热舒适度，将确定的人体冷热舒适度发送给控制器，控制器根据人体冷热舒适度对空调进行控制。本发明能够无接触确定人体当前的热舒适状态，继而输出指令控制室内空调等设备，以此达到按需调节、既节能又舒适的目的。
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公开(公告)号：CN109948471A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910160058.5
申请日：2019-03-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于改进InceptionV4网络的交通雾霾能见度检测方法，包括步骤：S1、根据高速公路雾霾天气下视频资料采样，分场景建立雾霾图片库；S2、以高速公路车道线作为标识物建立相应的坐标，提取雾霾图片能见度数值，作为雾霾能见度真实值；S3、基于Inception V4原始网络构建成改进的Inception V4网络；S4、将雾霾图片库中的训练集输入改进的Inception V4网络进行训练，并保存模型；S5、选定雾霾图片库中任一场景的图片建立测试集，输入步骤S4所得模型对图片进行雾霾能见度检测。应用本发明该技术方案一方面改进Inception V4，并用来对雾霾图片进行能见度检测，提高了检测精度；另一方面该检测方法应用深度学习理论，适用于针对大数据集的高效率处理。
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公开(公告)号：CN109903557A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910159828.4
申请日：2019-03-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于改进独立循环神经网络的高速公路交通流预测方法，以高速公路交通流数据为预测基础，改进并重构独立循环神经网络；将DenseBlock作为隐藏特征提取器对交通流数据提取特征图，然后对提取的特征图信息进行全局平均池化，再将池化后的结果置于由IndRNNCells组成的预测头中，学习时序信息，进行前向预测。应用本发明该预测技术方案，基于改进IndRNN的神经网络结构能够自动学习流量数据几种流量之间隐藏的特征关系，有效克服了传统网络不能考虑交通流数据潜在趋势的不足，并且达到了较高模型精度的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109086803A
公开(公告)日：2018-12-25
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：CN104036473B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201410239703.X
申请日：2014-05-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理领域，提供了一种基于分裂Bregman迭代的快速鲁棒图像运动去模糊方法，通过直接利用图像梯度与运动模糊核的L0范数并结合其各自的L2范数，构建运动模糊核估计的非凸非光滑能量泛函；通过耦合算子分裂和增广拉格朗日方法，设计运动模糊核的分裂Bregman迭代求解格式；利用基于全变差先验的图像非盲去模糊方法，实现图像的快速去模糊。本发明通过引入支撑连续性先验，提高了运动模糊核的估计精度；设计了一种新的基于分裂Bregman迭代的快速解法，大幅提高了运动模糊核的估计效率。
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公开(公告)号：CN107038450A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201610894675.4
申请日：2016-10-13
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的无人机警察系统，用于无人机飞行管理，涉及无人机和图像识别的技术领域。本发明采用视觉传感网技术构建三层结构的无人机警察系统，通过在视觉传感网的各节点中配置无人机来弥补固定摄像机阵列存在监控死角以及不能灵活调整监控区域的缺陷，采用卷积神经网络训练数据以获取精度较高地识别模型，实现了无人机的监管和识别。
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公开(公告)号：CN106372576A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610705858.7
申请日：2016-08-23
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00268 , G06N3/02 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能室内入侵检测方法及系统，包括：建立BP神经网络模型；利用帧间差分算法获得监控视频画面中相邻帧间的差分图像；对所获取的差分图像进行二值化处理，及对处理后的图像中提取静止背景下的变化前景区域图像；对所提取的变化前景图像检测和识别其是否存在人形；当识别存在人形时，从所述变化前景区域中检测和提取获得人脸区域图像；对所提取的人脸区域图像检测和识别其是否为用户图像；及在识别判断为非用户图像时，确定为非用户入侵并向用户发送报警信号。本发明抗其他运动物体干扰能力强、误判率低，可进行大量的视频数据分析，可以准确地进行入侵检测识别。
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公开(公告)号：CN105931220A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610227754.X
申请日：2016-04-13
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/3233 , G06K9/4661 , G06T2207/30192
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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