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公开(公告)号：CN113807318A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111182076.7
申请日：2021-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络和双向GRU的动作识别方法，包括以下步骤：对视频等间距采样M帧图像，缩放；将第一帧图像输入空间流CNN，得到空间流特征图；计算堆叠，将其输入时间流CNN，得到时间流特征图；级联，使用三层卷积神经网络融合，得到融合后的特征图；将特征图送入两层全连接层，然后送入softmax函数得到单帧分类结果；继续以上的步骤，计算剩余帧的分类结果；将识别结果送入双向门控单元，得到各视频抽样帧的分类结果ht；基于高斯加权的融合方式，将M组ht进行融合，得到最终的视频分类结果，本方法在保持模型准确性的情况下，减少了模型参数，简化了模型结构，提高了模型运算速度；采用高斯加权融合的方式，提高了分类结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN113148204A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110346532.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种水陆两用多功能无人机，在无人机体本体的两侧安装飞行板，飞行板的表面对称安装飞行螺旋桨；在飞行板的底面对称安装平衡杆，在平衡杆的底端安装平衡块；飞行板的底面安装支撑板，支撑板底面固定调节框，调节框封闭端内部开设电动滑轨，齿条通过电动滑块可滑动连接在电动滑轨内；齿条的两端连接在调节框开口端的两个垂直臂上；齿条相对地面的一侧啮合一个半齿轮，半齿轮通过转动轴与调节框连接；在半齿轮的底部设有安装座，安装座的底面中心位置开设卡槽，摄像头顶部设置卡块，卡块卡接在卡槽内，将摄像头固定在安装座上；本发明将摄像器与无人机结合，一体化设计，实现了摄像角度的自由调节，提高了使用效率。
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公开(公告)号：CN113148204B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110346532.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种水陆两用多功能无人机，在无人机体本体的两侧安装飞行板，飞行板的表面对称安装飞行螺旋桨；在飞行板的底面对称安装平衡杆，在平衡杆的底端安装平衡块；飞行板的底面安装支撑板，支撑板底面固定调节框，调节框封闭端内部开设电动滑轨，齿条通过电动滑块可滑动连接在电动滑轨内；齿条的两端连接在调节框开口端的两个垂直臂上；齿条相对地面的一侧啮合一个半齿轮，半齿轮通过转动轴与调节框连接；在半齿轮的底部设有安装座，安装座的底面中心位置开设卡槽，摄像头顶部设置卡块，卡块卡接在卡槽内，将摄像头固定在安装座上；本发明将摄像器与无人机结合，一体化设计，实现了摄像角度的自由调节，提高了使用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114387539A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111572410.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SimAM注意力机制的行为识别方法，充分利用无参数注意力模块SimAM的无参数特点，将之与双流网络模型有机结合，可以在提高识别准确率的同时减少网络参数和训练难度，且可以根据输入视频高低层特征含量(即分辨率)的不同，适应性地采用不同的融合方式，提高对细节的感知能力，得出一种高性能的行为识别算法，对双流网络模型进行了更加有效优化，增加了这种方案的行为识别算法的工程性和准确性。
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公开(公告)号：CN113807318B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111182076.7
申请日：2021-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络和双向GRU的动作识别方法，包括以下步骤：对视频等间距采样M帧图像，缩放；将第一帧图像输入空间流CNN，得到空间流特征图；计算堆叠，将其输入时间流CNN，得到时间流特征图；级联，使用三层卷积神经网络融合，得到融合后的特征图；将特征图送入两层全连接层，然后送入softmax函数得到单帧分类结果；继续以上的步骤，计算剩余帧的分类结果；将识别结果送入双向门控单元，得到各视频抽样帧的分类结果ht；基于高斯加权的融合方式，将M组ht进行融合，得到最终的视频分类结果，本方法在保持模型准确性的情况下，减少了模型参数，简化了模型结构，提高了模型运算速度；采用高斯加权融合的方式，提高了分类结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN114387539B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111572410.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SimAM注意力机制的行为识别方法，充分利用无参数注意力模块SimAM的无参数特点，将之与双流网络模型有机结合，可以在提高识别准确率的同时减少网络参数和训练难度，且可以根据输入视频高低层特征含量(即分辨率)的不同，适应性地采用不同的融合方式，提高对细节的感知能力，得出一种高性能的行为识别算法，对双流网络模型进行了更加有效优化，增加了这种方案的行为识别算法的工程性和准确性。
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公开(公告)号：CN215043785U
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202121274217.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B64D47/08 , F16F15/067 , F16F15/02
Abstract: 本实用新型公开了一种高载荷无人机云台，包括保护壳，所述保护壳的顶部中间位置固定设置有固定杆，所述固定杆的顶部固定安装有伺服电机，所述保护壳的内部滑动设置有缓冲部件，所述缓冲部件的顶部固定安装有调节杆，所述调节杆的顶部滑动设置在固定杆的内部，所述缓冲部件的底部固定设置有第一驱动部件，所述第一驱动部件的底部固定设置有连接臂，所述连接臂的底部固定设置有第二驱动部件。本实用新型中，通过上安装板与下安装板对缓冲球达到初步缓冲保护，同时缓冲杆上下移动时会对第一弹簧有第二弹簧进行挤压与拉伸，这样便于有效的提升了整体的缓冲减震的效果，通过在上安装板与下安装板之间设置加强板，从而有效的提高整体的载荷。
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公开(公告)号：CN215043631U
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202120871753.5
申请日：2021-04-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本实用新型提出了一种减震减噪无人机，包括：无人机本体、支撑板、第一弹簧和减震组件；支撑板的上端铰接于无人机本体的底部，下端固定承重板；支撑板上开设一滑槽；第一弹簧的一端固定于其中一支撑板，另一端固定于另一支撑板；第一弹簧和滑槽位于支撑板的两侧；减震组件与支撑板对应设置，包括固定杆和伸缩杆，固定杆的上端铰接于无人机本体的底部，伸缩杆的下端与滑槽之间滑动连接；固定杆内开设一缓冲槽，缓冲槽自固定杆的底面延伸至固定杆的内部；缓冲槽内设置第二弹簧，第二弹簧的上端固定于缓冲槽的顶部，下端固定于伸缩杆的顶部；固定杆通过缓冲槽套设于伸缩杆。本实用新型通过设置第一弹簧和减震组件，可提高着落时的减震效果。
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