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公开(公告)号：CN119693774A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510135981.9
申请日：2025-02-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进GSNet网络的物体识别检测方法，该方法包括：采用深度相机采集得到目标场景的深度图像，并将深度图像转换为点云数据；采用PointNet++网络替换GSNet网络中的ResUNet14骨干网络，得到改进GSNet网络；利用得到的点云数据对改进GSNet网络进行训练；输入目标场景内待测的目标物体数据，使用训练好的改进GSNet网络对目标物体进行识别检测。本发明在GSNet网络中引入了更擅长处理点云数据的PointNet++网络，从而更好的提取局部细节特征。通过对目标场景中的背景与目标物体进行分割，避免了环境和其他物体对目标物体识别检测的干扰。
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公开(公告)号：CN118644796B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411089708.9
申请日：2024-08-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向无人机航拍图像目标检测方法，包括以下步骤：（1）获取准备无人机小目标数据集并进行预处理；（2）引入C3CBAM注意力模块，将yolov5s的Backbone特征提取网络中的C3模块全部替换为C3CBAM模块；（3）将yolov5s的Backbone特征提取网络中第四层增加FEM模块；（4）将yolov5s的head层中引入SCAM模块增加23、24、25三个特征处理层；（5）将yolov5s的Detect检测层引入ASFF模块；（6）用改进的yolov5s模型进行训练与验证，对改进的模型进行评估；本发明增强小目标检测的性能。
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公开(公告)号：CN118444685B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410903534.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于角度约束的多无人艇协同拦截方法，包括以下步骤：（1）基于预设的无人艇运动学模型和动力学模型得到各艘无人艇的控制信号并进行编队；（2）在编队阶段，确定领航无人艇和跟随无人艇，基于一致性构建无人艇编队。判断预设范围内是否存在来袭无人艇;（3）将任务环境简化为二维平面，同时获取当前时刻无人艇编队中每艘无人艇的任务环境信息，并将任务划分为跟踪阶段和拦截阶段；（4）跟踪阶段，无人艇以领航‑跟随编队的策略向来袭无人艇移动；拦截阶段，所有无人艇以动态包围策略拦截目标；本发明有助于保持不同模式之间的稳态特性。
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公开(公告)号：CN118310537A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410734952.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应策略改进减法平均优化算法的路径规划方法，包括以下步骤：（1）构建二维栅格地图环境，以及包含运动约束的目标函数；（2）初始化算法参数，（3）引入ICMIC混沌映射策略初始化搜索代理的位置；基于初始搜索代理评估目标函数；（4）引入自适应概率值，利用改进的基本减法平均优化算法更新搜索代理位置；（5）通过判断搜索代理的目标函数值是否满足条件，以及自适应概率值是否满足条件，选择更优的位置更新方式；本发明本发明收敛精度高，速度快，且在地图中能高效地完成路径规划任务。
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公开(公告)号：CN117237677B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115908946A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211649235.4
申请日：2022-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多种注意力语义分割的土地利用分类方法，包括如下步骤：S1.设计基于多种注意力模块和特征增强层的土地利用模型；S2.对公开数据集进行处理，建立自己的模型数据集；S3.利用数据集验证和对比模型的方法：对S1提出的土地利用模型进行对比实验，用于验证改进模型的准确性。本发明减小相似类别的特征导致错误分类的概率，又结合深度可分离卷积和平均池化加快运算效率，深化特征，从多个方面加强特征描述。
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公开(公告)号：CN113791415A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111079540.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的雷达定量降水估计方法，该方法为：获取天气雷达数据和地面站降水数据；对天气雷达数据的仰角的反射率数据进行数据筛选和坐标校正；对地面站降水数据进行数据质量控制，获得较为准确的降水强度标签；并将预数据处理后的天气雷达数据和地面站降水数据进行时空匹配，将天气雷达数据切割为三维雷达数据结构，分别作为雷达定量降水估计模型的输入样本与标签；生成一张完整的定量降水估计结果，并叠加到地形文件上，生成准确的区域降水信息。本发明基于雷达数据可以较为准确地估计出降水强度，实现高精度的区域降水强度估计。
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公开(公告)号：CN106347654B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201610881839.X
申请日：2016-10-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B64C27/20
Abstract: 本发明公开了一种球形无人机，包括设置于万向支架内的无人机本体（4），所述万向支架外面设置有球形框架（1）。所述万向支架包括水平圆环（3），所述水平圆环（3）的中央设置有所述无人机本体（4），所述无人机本体（4）为四旋翼无人机，所述四旋翼无人机包括两个垂直交叉设置的机架（44），一个所述机架（44）的两个末端均连有薄片小圆环（43）；所述水平圆环（3）内侧设置有两个分别用于与所述薄片小圆环（43）相连接的第一连接轴（5）；所述水平圆环（3）与竖直圆环（2）相连并。本发明提供的一种球形无人机，结构新颖，旋翼叶片对外界伤害较小，同时具有自身防护作用。
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公开(公告)号：CN108268748A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810383901.1
申请日：2018-04-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的住宅户型图电气设计方法，属于住宅电气计算机辅助设计技术领域。采用机器学习系统，针对客厅、主卧、次卧、玄关、储藏间、书房、厨房、厕所、阳台、走廊位置和尺寸信息，以及灯具、电源开关和电源插座布置信息，对已完成电气设计的住宅户型图进行特征向量提取；然后以提取的特征向量为基础，对已完成电气设计的住宅户型图进行深度学习和模型训练，生成驯化模型，以该驯化模型对给定未进行电气设计的户型图dwg文件进行处理，分辨出各个房间，对各房间进行灯具、电源开关和电源插座布置并连线；最后输出已做好电气设计的户型图。具有方便、快捷、规范等优点，能在一定程度上保留原甲方或设计院的设计规范与风格等。
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公开(公告)号：CN105547627B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610060829.X
申请日：2016-01-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于WPT‑CEEMD的旋转机械特征提取方法，首先运用WPT良好的局部分析能力对噪声部分进行消除或者对有用频率段进行提取，再进行CEEMD自适应分解，最后对分解后存在的少量频率混叠部分再次利用WPT予以修正，从而实现对特征频率信号的提取。本发明将WPT与CEEMD相结合，克服了在现有故障诊断方法中存在频率混叠、不具有自适应性等缺点。
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