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公开(公告)号：CN111866742B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010678294.9
申请日：2020-07-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于WiFi的室内被动式定位方法，该方法采用初步优化和二次优化，以及先单点后全局的优化方法对RSS值进行优化，有效避免RSS值因室内温度、湿度和障碍物不稳定带来的定位误差，从而提高定位准确性。该方法根据模糊决策理论，采用模糊决策法确定最佳AP作为无线接入点，保证了RSS数据来源的可靠性。该方法中采用K‑means方法将相似度较大的训练样本聚为一类，降低了采用D‑WKNN方法进行训练样本匹配的复杂度。该方法采用D‑WKNN方法通过动态化K值，提高了数据匹配的灵活性，优化了系统性能。该方法利用目前通用的室内WiFi网络，无需进行额外的系统搭建，成本低，实现方便。
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公开(公告)号：CN115423806A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211372903.3
申请日：2022-11-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度跨路径特征融合的乳腺肿块检测方法，获取待检测的乳腺钼靶X线图像，将待检测的乳腺钼靶X线图像输入到已训练好的理想网络模型中，对理想网络模型的输出结果进行解码，得到若干个预测框，对这些预测框做ID_NMS非极大值抑制操作，最后输出该乳腺图像中所含肿块的BI‑RADS等级，并框出该肿块的具体位置。优点：本发明在识别该乳腺图像包含哪一病变等级的肿块的同时，输出包含该肿块的矩形位置框。输入图像不需要经过医生标记，X线图像原图就可进行肿块检测；本发明能够使网络在扩大感受野的同时减少参数量，提高模型检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN115272665A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211180574.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/54
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SSD算法的交通障碍检测方法，包括：基于VGG‑16基础网络构建交通障碍检测网络模型；所述交通障碍检测网络模型包括改进后的VGG‑16基础网络、多尺度提取模块、特征融合模块、候选框预设模块、动态检测模块和分类回归模块。本发明将原SSD网络中不同尺度的特征图上根据每个单元格设置的密集先验框改为一组固定数量的可迭代的候选框，并为每个候选框引入一个高维特征，来提高预测精度，减少了检测网络的初始候选框数量，省去了人工预设的密集先验框与复杂的后处理，减轻了检测网络的负担，实现模型候选框的轻量化，提高了模型检测的速度以及对各类不同大小的交通障碍检测的平均精度。
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公开(公告)号：CN114742179B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210658920.7
申请日：2022-06-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于ECMWF的格点预报偏差修正方法，首先获取卫星数据、雷达数据、ECMWF格点预报数据、以及ECMWF再分析数据，以切片方式获得不同高度不同时刻一定范围内数据；在数据预处理阶段，使卫星数据、雷达数据插值到和ECMWF的格点预报数据相同的分辨率上；随后针对ECMWF再分析数据的各数据类型进行特征选择，综合得到各目标气象因子，并归一化处理；在构建深度学习网络结构阶段，利用深度学习的非线性映射能力和信息提取能力，构建Encoder‑Decoder网络提取时间和空间特征进行预测修正；整个设计方案充分考虑与相关的其他不同高度的气象因素和时间特征，根据历史气象数据，对气象预报数据进行有效修正。
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公开(公告)号：CN113343953B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110894846.4
申请日：2021-08-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于遥感场景识别的FGR‑AM方法，包括：对第3个和第5个瓶颈卷积模块提取的图像特征进行有效信息增强处理和无效信息抑制处理；分别从第3个瓶颈卷积模块提取的图像特征中同时提取遥感图像包含的轮廓信息和视觉中更感兴趣的特征，以及从第5个瓶颈卷积模块提取的图像特征中提取出遥感图像包含的细节特征；将通道注意力和空间注意力增强特征进行融合；将多维特征映射到正交的k维特征，对遥感图像进行识别分类。本发明兼顾了图像的主要特征和细节特征，对感兴趣的信息以及细节信息的提取并融合，使得网络的识别精度有所提升，并使得网络在复杂场景以及相似场景下都能够对场景进行精准的识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255239B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110783068.1
申请日：2021-07-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 一种用于预测超高压输电线路杆塔覆冰厚度的深度学习方法，包括：1、提取单个杆塔周围一定地理范围的六种局部、三种全局历史气象要素和三种地形要素信息；2、通过降维深度可分离模块，对各个要素特征进行归一化，并且实现对地形要素特征的提取；3、将多个历史时间点的局部和全局气象要素特征分别输入LSTM网络中，实现气象要素特征提取；4、地形要素特征与气象要素特征进行特征融合，并将融合后的特征输入主干分类网络；5、将历史覆冰厚度数据分20等级作为网络标签；6、计算模型损失，训练模型，优化模型参数。本发明充分考虑了杆塔上覆冰厚度的时间与空间影响因素，可以有效的从历史气象数据与地形数据中预测下一个时间点的覆冰厚度。
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公开(公告)号：CN112862837A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110114973.8
申请日：2021-01-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像处理方法和系统，将数据集中的三维脑部图像进行预处理，得到二维图像；采用堆叠分割算法对预处理后的二维图像进行分割，分割后得到感兴趣区域的图像；构建ResNet50‑II卷积神经网络，将分割后的图像分成训练集和测试集，将训练集中的图像输入到ResNet50‑II卷积神经网络进行训练；训练完成后，将测试集的图像输入ResNet50‑II神经网络进行分类。本发明的分类准确性得到了大幅提升。
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公开(公告)号：CN108613332B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201810324427.5
申请日：2018-04-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种节能型建筑微区域人员交互式热舒适度调节方法，包括：将建筑物划分微区域；对划分的微区域内采集若干个用户热舒适意愿温度；将所述每个用户热舒适意愿温度加上用户热感觉标度作为反馈输入，进行训练和学习获得微区域内用户平均热舒适意愿温度并计算其方差；监测微区域环境温度，连同用户平均热舒适意愿温度及其方差作为建立的热舒适行为模型的输入，并利用联合凸优化算法对模型中热收益函数和热成本达到最优化平衡求解计算，得到最优解并根据最优解进行HVAC自适应调节，直至用户热舒适收益达到设定阈值后结束。本发明在优化用户热舒适效益的同时能够有效使用电能，达到节能的目的。
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公开(公告)号：CN107564014A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710709741.0
申请日：2017-08-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 一种基于数码相机的大气能见度和埃指数的测量方法，测量装置由一台电脑控制的普通数码相机组成，由计算机通过朗伯-比尔定律对拍摄照片里的暗物质和背景的明显对比计算出大气的能见度，通过两种不同的方法，可以在正常和低能见度条件下测量能见度。另外利用相机的三种颜色通道，测量出不同波长的消光系数，其在大气气溶胶分类中作为一个重要参数的埃指数。此处埃指数指表征大气光学特性的最基本参量，用来推算大气气溶胶含量。本发明解决了能见度测量仪器的高成本问题，实现了低成本的大气能见度和埃指数的测量方法。
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公开(公告)号：CN104008197B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410265975.7
申请日：2014-06-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 针对现有的WFCM算法在聚类时没有考虑样本硬划分实际情况，FCS算法没有考虑硬划分边界点的情况以及忽略样本特征参数对聚类影响的问题，本发明公开了一种特征加权的模糊紧致散布聚类方法。本发明通过对样本隶属度、特征权重进行调整，遵循了样本硬划分的实际情况，并充分考虑样本特征参数对样本划分的影响，尽可能使得样本类内紧致、类间分散，解决了位于硬划分边界的样本隶属度问题，对于噪声数据和异常数据实现了更有效的划分。聚类性能良好，收敛速度快、迭代效率高。实验证明，本算法聚类性能良好，收敛速度快、迭代效率高。与现有方法相比，本发明聚类准确率高，耗时明显减少，适于应用在工业控制中实时性要求高的场合。
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