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公开(公告)号：CN102705763A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210215413.2
申请日：2012-06-27
Applicant: 南京大学(苏州)高新技术研究院
IPC: F21S8/00 , F21V8/00 , G02F1/13357 , G09G3/34 , G09G3/36 , F21Y101/02
Abstract: 本发明属于液晶显示器背光技术研究领域，涉及一种侧光式LED动态背光显示装置。该装置的背光模组包括导光板模块，安装于所述导光板模块下面的底面反射片，以及安装于所述导光板模块上面的扩散片、棱镜片，其特征在于：所述导光板模块由多个导光板块拼接组成，每个导光板块分别与独立的亮度可调节的LED光源耦合，实现所述的侧光式LED动态背光模组的区域亮度调节。所述导光板块侧面镀有把该导光板耦合的LED光源发出的光线限制在导光板区域内的反射面。本发明装置包括背光亮度控制器、图像显示信号补偿控制器、侧光式LED动态背光模组和LCD显示面板，具有背光亮度均匀，亮度高，图像显示对比度高，以及节约功耗的优点。
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公开(公告)号：CN102024275A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010598309.7
申请日：2010-12-21
Applicant: 南京大学
IPC: G07B15/00
Abstract: 本发明涉及一种自动检票装置，是一种在轨道交通车站、码头、旅游景点等设置的自动检票装置。图像摄取单元30拍摄自动检票装置的检票通道20的静态图像或连续视频，通行者检测单元可根据该静态图像或连续视频对检票通道内的通行者和物体的位置进行判定并进行跟踪。主控制单元根据通行者检测单元判定的通行者位置和跟踪信息适时控制检票口门13的开闭。由此，本发明提供了一种可以准确追踪通行者位置，无误检测或误判定的、可靠性高的自动检票装置。
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公开(公告)号：CN114781565B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210454809.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于编码的RFID区间检测方法，包括以下步骤：步骤1，通过一套基于位值制记数法的编码方案对需要执行区间检测的标签内的数据进行预编码；步骤2，对当前检测区间阈值采用与步骤1中相同的编码方案进行编码，根据得到的编码向量，利用一种增量式分离策略分离目标标签与非目标标签；所述目标标签即符合区间查询条件的标签，所述非目标标签即不符合区间查询条件的标签；步骤3，对步骤2中分离出的目标标签进行盘点，确认当前是否存在目标标签，并输出检测结果。本发明方法不仅能在提升区间检测的时间效率的同时保证稳定的性能，而且能与标准RFID标签兼容、直接部署在商用RFID系统中。
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公开(公告)号：CN111795686B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010511607.1
申请日：2020-06-08
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
Abstract: 一种移动机器人定位与建图的方法，包括移动机器人主体、单目相机、IMU传感器和轮速计传感器，单目相机镜头朝向所述移动机器人主体的正前方；处理单目相机获取的每帧图像，获得单目相机的处理值，对每两相邻帧图像间的IMU传感器测量值进行预积分，获得IMU传感器的处理值，对每两相邻帧图像间的轮速计传感器测量值进行预积分，获得轮速计传感器的处理值；将单目相机、IMU传感器和轮速计传感器的处理值加入滑动窗口；获取滑动窗口的处理值，对所述移动机器人的位姿、特征点的坐标、IMU陀螺仪偏差、线速度和尺度因子进行初始化；初始化成功后，构建因子图模型获得待估计状态值，对滑动窗口的处理值和待估计状态值进行非线性优化，(56)对比文件CN 111210477 A,2020.05.29CN 205426175 U,2016.08.03US 2019128677 A1,2019.05.02陆泽早.结合轮速传感器的紧耦合单目视觉惯性SLAM《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2020,(第1期),I140-501.Jinxu Liu 等.Visual-Inertial OdometryTightly Coupled with Wheel EncoderAdopting Robust Initialization and OnlineExtrinsic Calibration《.2019 IEEE/RSJInternational Conference on IntelligentRobots and Systems (IROS)》.2019,5391-5397.陆泽早.结合轮速传感器的紧耦合单目视觉惯性SLAM《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2020,(第1期),I140-501.
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公开(公告)号：CN116523155A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310351054.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/087 , G06T17/05 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于凸松弛的全覆盖路径规划方法，包括以下步骤：步骤1，通过一套同步定位与建图方法对需要覆盖的区域进行建图；步骤2，使用笛卡尔网格将地图信息栅格化，并对其进行预处理，将地图网格分为自由网格和障碍物网格，并根据一种覆盖集合生成方案得到候选覆盖集合；步骤3，对步骤2中的候选覆盖集合使用凸松弛的方法将传感器放置问题转化为一个凸优化问题，使用线性规划器对其求解，得到最小覆盖集；步骤4，对步骤3中得到的最小覆盖集应用一套广义旅行商方法得到最优的全局路径。本发明方法针对既定场景，通过优化移动扫描路径大幅提升信号全覆盖的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114882483A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210337008.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/414 , G06V30/418 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明介绍了一种基于计算机视觉的图书盘点方法，其包括：步骤S1、通过相机获取单层书架的图片序列；步骤S2、对图片序列进行光流预估，得到相邻两帧间每个像素的移动方向和距离；步骤S3、构建并训练旋转实例目标检测模型，对图片序列进行实例目标检测，并进行实例分割，获得书脊和索书号在当前图片的位置，并分配给相应的图书；步骤S4、训练文本识别模型，得到每张图片中包含的图书书名和索书号文本及文本所在的位置；步骤S5、进行目标跟踪，得到每个图书的具体位置和所有识别结果；步骤S6、对所有识别结果进行修正和匹配，得到真实书名结果，并输出图书实例位置和匹配的图书信息作为盘点结果。通过上述步骤最终实现图书盘点的高效率和高准确性。
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公开(公告)号：CN114863458A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210328857.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
IPC: G06V30/416 , G06V30/418 , G06F40/284 , G06T5/00 , G06T7/80 , G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/16 , G06V30/19
Abstract: 本发明为一种基于计算机视觉的图书定位方法，其包括：步骤S1、通过相机拍照，对图书目标区域进行采集，并存储为图片；步骤S2、构建并训练文本检测模型，用文本区域框标记所述图片中的所有文本；步骤S3、基于文本区域框，对所述图片进行图书实例分割，从而获取图书实例及图书实例在所述图片中的位置信息；步骤S4、构建并训练文本识别模型，对所述文本区域框进行识别，并将同一图书实例中的文本识别结果进行合并，得到每个图书实例的书名识别结果；步骤S5、将所述书名识别结果与读者输入要在书架上进行查询的书籍名称进行匹配，输出目标书籍在所述图片中的定位结果。通过上述方法，本申请实现了高效率和高准确性的图书定位，提高了借书效率。
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公开(公告)号：CN114830600A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202080075524.0
申请日：2020-02-22
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无源RFID标签的认证方法，包括：获取第一标签的标签指纹作为第一标签指纹，所述第一标签为真实标签；获取第二标签的标签指纹作为第二标签指纹，所述第二标签为待认证标签；将所述第一标签指纹与所述第二标签指纹进行比较，若所述第一标签指纹与所述第二标签指纹一致，则判定所述第二标签为真实标签；若不一致，则判定所述第二标签为伪造标签；其中，所述标签指纹为无源RFID标签充电完成后进行断电，所述标签在放电过程中能够正常工作的断电维持时间。本发明具有以下有益效果：对于环境的变化具有较高的鲁棒性，同时认证准确率高；无需对标签和阅读器的硬件进行任何修改，可以直接部署在现有的商用RFID设备上。
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公开(公告)号：CN114708601A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210401782.4
申请日：2022-04-18
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
IPC: G06V30/412 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的手写字擦除方法。该方法针对文档图像进行手写字擦除，使用卷积神经网络模型，在保留印刷字与背景图像细节的同时，识别手写字区域并自动填补合适的像素值。其中，卷积神经网络模型引入跳跃连接，将网络浅层特征与深层语义信息结合，增强图像细节生成效果；采用可变形卷积方法，让网络自适应调节卷积采样位置，提高不同形状尺寸的手写字迹擦除效果；通过注意力机制，引导网络关注手写字区域的特征提取，提高分辨手写字与印刷内容的能力，减弱复杂背景对擦除效果的影响。
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公开(公告)号：CN113273998B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110403510.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于RFID标签矩阵的人体睡眠信息获取方法，所述睡眠信息包括睡眠姿势信息，方法包括：利用RFID读写设备周期性的收集第一标签的标签编号及其信号强度，并根据第一标签的响应构造出关于其信号强度的第一图像，第一图像由若干第一标签的信号强度测量均值组成，其中，第一初始图像是由空床时的第一标签的信号强度所组成；将第一图像与第一初始图像做第一差运算，得到第一待处理图像；第一待处理图像经预处理后转换为第一二值图像；通过计算第一二值图像中第一像素的数量识别人体睡姿。本发明方法提高了用户在进行睡姿识别时的使用舒适度；能够区分仰卧、俯卧睡姿；同时还能够估计人在睡眠时的呼吸频率，功能多元。
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