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公开(公告)号：CN118918486A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411415924.8
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/24 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种水体环境目标识别方法及系统，方法包括：采集水面漂浮物监测图像，基于yolov8网络模型、混合网络反向残差注意力机制和跨模态注意力机制构建yolov8‑OMCIL网络模型，记为漂浮物识别模型；通过训练样本对漂浮物识别模型进行训练获得训练识别结果，计算训练识别结果与训练样本之间的训练损失值，基于训练损失值对漂浮物识别模型的权重参数进行优化，输出训练后的漂浮物识别模型；将水面漂浮物监测图像输入至预设的漂浮物识别模型获得漂浮物监测结果；本发明增强了对不同光照条件下水体环境目标特征的提取能力，优化了模型的收敛过程，提高了在不同天气下对水体环境目标识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118038533B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410434403.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法、终端及介质，包括：对人脸训练数据进行预处理得到输入数据矩阵；基于输入数据矩阵求解任意三角形结构2DPCA优化模型的最大化问题过程为：基于输入数据矩阵和投影矩阵计算获得对角矩阵的对角元素；由对角矩阵的对角元素确定加权协方差矩阵的权重系数，计算获得具有保护全局几何结构的加权协方差矩阵；由加权协方差矩阵前若干个最大特征值对应的特征向量组成投影矩阵；循环迭代求解最优投影矩阵；利用最优投影矩阵对人脸测试样本进行特征提取获得低维特征，利用低维特征进行人脸识别预测；本发明对噪声干扰进行有效抑制，确保更准确和可靠的识别结果，提高了人脸识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119992305A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510124197.8
申请日：2025-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的水下声纳图像识别方法及系统，包括：基于YOLOv8模型、多维并行注意力机制和对比学习架构构建网络模型；获取训练样本并利用训练样本对网络模型进行训练获得训练识别结果，利用对比损失函数和YOLOv8损失函数计算训练损失值并进行权重参数进行优化，重复迭代输出训练后的网络模型；获取水下声呐设备采集监测区域的声呐监测图像，将声纳监测图像输入至预设的网络模型获得水下目标检测结果；本发明通过多维并行注意力机制和对比学习架构提升了网络模型的表征能力和泛化性能，使网络模型在水下复杂环境中对目标细节的辨识更加精准。
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公开(公告)号：CN118097396B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410487860.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种水下光学图像识别方法及装置，其方法包括：获取水下光学的训练图像，并进行预处理生成训练图像数据矩阵；将所述训练图像数据矩阵按列拼接生成图像数据增广矩阵；构建引入双灵活度量自适应加权的2DPCA优化模型，将所述图像数据增广矩阵输入所述2DPCA优化模型计算最优的投影矩阵；获取水下光学的待识别图像，并进行预处理生成待识别图像数据矩阵；利用最优的所述投影矩阵对所述待识别图像数据矩阵和所述训练图像数据矩阵进行特征提取，将特征提取结果输入最近邻分类器进行水下目标识别；本发明能够有效提高水下光视觉图像数据的识别精度。
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公开(公告)号：CN119625434A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510060844.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06F17/11 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了计算机视觉技术领域的一种小尺寸图像识别方法、装置、设备、介质及产品，其方法包括：获取小尺寸训练图像，对小尺寸训练图像进行预处理生成训练图像矩阵；将所有训练图像矩阵拼接生成图像增广矩阵；构建低秩与低维结合的增强鲁棒主成分分析的2DERPCA优化模型，将图像增广矩阵输入2DERPCA优化模型计算最优的投影矩阵；获取待识别小尺寸图像，对待识别小尺寸图像进行预处理生成待识别图像矩阵；利用最优的投影矩阵对待识别图像矩阵和训练图像矩阵进行特征提取，获取相应的低维特征；将低维特征输入最近邻分类器进行识别；本发明能够对含有噪声的图片进行特征提取，有效抑制噪声带来的影响，提高识别的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340498A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310127387.6
申请日：2023-02-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/33 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了信息检索领域的一种基于用户文本生成内容的小众偏好学习方法，包括以下步骤：对于获取到的用户文本生成内容进行数据预处理操作；将预处理得到的数据建立一个分层贝叶斯模型，得到联合分布模型；通过吉布斯抽样方法学习模型参数，得到大众偏好分布和小众偏好分布公式；利用学习到的模型参数，分析基于用户文本生成内容的用户小众偏好的含义；利用用户小众偏好分布寻找小众偏好下的目标用户。本发明方法从用户偏好的角度，区分了大众偏好和小众偏好，利用分层贝叶斯方法良好的可解释性，识别用户小众偏好的具体含义，为中小企业提供了进入合适小众市场的机会，同时每个用户的小众偏好分布有益于企业找出相关小众市场的目标用户。
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公开(公告)号：CN119648588B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510174558.X
申请日：2025-02-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高频低频自适应融合的图像增强方法，包括：将原始图像分别进行颜色通道的对比度增强获得中间特征图；计算中间特征图分别在颜色通道下的像素均值；根据像素均值对中间特征图进行颜色补偿获得色彩重构图像；将色彩重构图像分解为高频图像特征和低频图像特征；对高频图像特征进行归一化处理和伽马矫正获得高频校正图像；对高频校正图像进行锐化处理获得高频恢复图像；对低频图像特征权重去雾处理获得低频恢复图像，将高频恢复图像和低频恢复图像进行自适应融合获得输出图像；由高频恢复图像提供了丰富的细节和边缘信息，而低频恢复图像提供了优化后的背景和色彩信息，显著提升输出图像的可视化效果。
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公开(公告)号：CN118918486B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411415924.8
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/24 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种水体环境目标识别方法及系统，方法包括：采集水面漂浮物监测图像，基于yolov8网络模型、混合网络反向残差注意力机制和跨模态注意力机制构建yolov8‑OMCIL网络模型，记为漂浮物识别模型；通过训练样本对漂浮物识别模型进行训练获得训练识别结果，计算训练识别结果与训练样本之间的训练损失值，基于训练损失值对漂浮物识别模型的权重参数进行优化，输出训练后的漂浮物识别模型；将水面漂浮物监测图像输入至预设的漂浮物识别模型获得漂浮物监测结果；本发明增强了对不同光照条件下水体环境目标特征的提取能力，优化了模型的收敛过程，提高了在不同天气下对水体环境目标识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118097396A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410487860.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种水下光学图像识别方法及装置，其方法包括：获取水下光学的训练图像，并进行预处理生成训练图像数据矩阵；将所述训练图像数据矩阵按列拼接生成图像数据增广矩阵；构建引入双灵活度量自适应加权的2DPCA优化模型，将所述图像数据增广矩阵输入所述2DPCA优化模型计算最优的投影矩阵；获取水下光学的待识别图像，并进行预处理生成待识别图像数据矩阵；利用最优的所述投影矩阵对所述待识别图像数据矩阵和所述训练图像数据矩阵进行特征提取，将特征提取结果输入最近邻分类器进行水下目标识别；本发明能够有效提高水下光视觉图像数据的识别精度。
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公开(公告)号：CN119648588A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510174558.X
申请日：2025-02-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高频低频自适应融合的图像增强方法，包括：将原始图像分别进行颜色通道的对比度增强获得中间特征图；计算中间特征图分别在颜色通道下的像素均值；根据像素均值对中间特征图进行颜色补偿获得色彩重构图像；将色彩重构图像分解为高频图像特征和低频图像特征；对高频图像特征进行归一化处理和伽马矫正获得高频校正图像；对高频校正图像进行锐化处理获得高频恢复图像；对低频图像特征权重去雾处理获得低频恢复图像，将高频恢复图像和低频恢复图像进行自适应融合获得输出图像；由高频恢复图像提供了丰富的细节和边缘信息，而低频恢复图像提供了优化后的背景和色彩信息，显著提升输出图像的可视化效果。
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