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公开(公告)号：CN119887850A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510370363.2
申请日：2025-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应关联的复杂场景下多目标追踪方法，包括：步骤1，获取包含多目标运动的视频帧序列，对视频帧序列进行预处理；步骤2，构建新的目标检测网络模型；新的目标检测网络模型以YOLO11模型作为基准模型，包括骨干网络、颈部网络和头部网络；步骤3，对新的目标检测网络模型进行整体多尺度特征训练与学习；步骤4，对目标检测网络模型进行性能评估与评价；步骤5，将检测框对象输入到追踪算法，预测目标轨迹。本发明引入自适应阈值和相机偏移补偿机制，增强了追踪在不同环境下的抗干扰能力。将本发明提出的模型进行消融实验，并与常用的深度学习模型对比，在相同的测试条件下，本发明具有优秀的检测和追踪性能。
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公开(公告)号：CN118429870A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410897337.0
申请日：2024-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种群体行为识别方法、系统和存储介质，包括：获取待识别的视频帧；根据视频帧，基于预训练好的群体行为识别模型，得到群体行为类别；所述群体行为识别模型包括：骨干网络、融合模块、嵌入层、关系推理模块、图卷积网络、全局平均池化层以及分类器。本发明通过模型中的融合模块将全局特征中包含的场景信息嵌入个体特征中，为个体动作与群体行为类别的推理提供了信息丰富的融合特征，最终提高了群体行为的识别精度。
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公开(公告)号：CN110435344A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910546574.1
申请日：2019-06-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B43M7/00
Abstract: 本发明公开了专利邮封快拆装置，其中：包括后座、上压板结构、下压板结构、上固定板结构、下固定板结构、上切刀结构、下切刀结构以及邮封调位结构，上压板结构包括上压板，上压板后端与后座的前端上部弹性连接，上压板水平设置，上压板前端为自由端，上固定板结构包括上固定板，上固定板后端与后座固定连接，上固定板平行地位于上压板的下方，上固定板的前部上部通过上弹簧与上压板前部下部连接，下压板结构包括下压板，下压板后端与后座的前端下部弹性连接，下压板水平设置，下压板前端为自由端，下固定板结构包括下固定板，下固定板后端与后座固定连接。本发明具有可以不需要仔细对齐邮封边缘就能准确切开邮封、使用简单方便的优点。
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公开(公告)号：CN109283505A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811019917.0
申请日：2018-09-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种修正雷达回波外推图像发散现象的方法，以改善雷达回波外推图像因发散而影响降水量等预报准确性的问题，由于数值模式及其产品能够较好地反映大气运动的客观规律，特别是对风暴发生、发展的变化趋势具有较好地整体性和连续性，因此本发明对数值模式产品这些特性加以利用。为了克服雷达外推预报出的回波强度“过度增加”或“过度减小”的问题，本发明通过融合数值模式预报产品，对回波图像在起报时刻与预报时刻的变化幅度进行修订，进而提高了雷达降水预报的准确性。
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公开(公告)号：CN109100722A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810826357.3
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于雷达回波图像扇区分量分析的风暴趋势预测方法，该方法与当前行业广泛采用的TREC、TITAN等风暴识别追踪算法不同，本发明方法不依赖于对雷达强回波中心的识别，特别对于弱回波或没有明显风暴核的回波，也能够较好地分析出风暴过去若干时刻的位移矢量，进而为准确预测奠定了基础。本发明方法直接对极坐标形式的基本反射率数据进行计算，没有采用空间插值等高空间复杂度的算法进行平面直角坐标系的转换，减少了相关计算的运算量，进而提升了短临天气预报业务的实时性和效能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105975791A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610338773.X
申请日：2016-05-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双平滑法的稀疏区域降水估算融合方法，基于数据同化思想，将雨量计观测降水点数据与TMPA栅格降水数据融合在一起形成一组离散点，最终将两种融合的数据集转变为一种改进后的新数据集；同时，本发明采用平滑处理来纠正TMPA融合前的不连续性。双平滑方法在降水值和空间分布上更加合理有效，并且在雨量计分布稀疏地区平均偏差和均方根误差随着时间变化较小，估算强降水更为准确，同时降水场可视化结果也更加平滑。本发明方法尤其适用于西部地区自动气象站空间分布稀疏的地区。
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公开(公告)号：CN102904964A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210415349.2
申请日：2012-10-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明为了解决电能表远程集抄系统中主站平台的并发数少和客户端管理低效等问题，提供基于完成端口模型的海量集中器并发处理方法，以提高主站平台的并发处理能力。该方法具体包括以下步骤：第一步，前置服务器创建连接代理，用于接受集中器客户端的连接请求；第二步，前置服务器创建工作线程池，线程池中线程的数量为前置服务器的中央处理器数目的两倍，这些工作线程等待连接代理分配连接请求；第三步，连接代理按照连接请求先进先出的原则为每个空闲的工作线程分配连接请求；第四步，每个工作线程的输入输出数据由主站平台服务器上的数据管理程序处理，工作线程在处理完连接请求后变成空闲状态。
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公开(公告)号：CN101572143B
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN200910025835.1
申请日：2009-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种具有良好永磁性能的复合永磁粉，该复合永磁粉原料普通，生产成本低，且具有好的磁交换能力。本发明还提供了上述复合永磁粉的制备方法，该方法生产周期缩短，生产成本低，制得的永磁粉的性能好。该复合永磁粉由稀土永磁合金和铁基软磁合金复合而成，其中稀土永磁合金中各成份的质量百分含量为23～27％Nd，1～3％La，1～1.5％B，其余为Fe；铁基软磁合金中各成份的质量百分含量为2～5％Al，5～8％Si，0.2～0.4％Cu，0.5-1％Zr，3～5％B，0.05～0.1％Pr，0.05～0.1％P，其余为Fe；复合永磁粉中稀土永磁合金和铁基软磁合金的质量比为5～7∶1。
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公开(公告)号：CN118429870B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410897337.0
申请日：2024-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种群体行为识别方法、系统和存储介质，包括：获取待识别的视频帧；根据视频帧，基于预训练好的群体行为识别模型，得到群体行为类别；所述群体行为识别模型包括：骨干网络、融合模块、嵌入层、关系推理模块、图卷积网络、全局平均池化层以及分类器。本发明通过模型中的融合模块将全局特征中包含的场景信息嵌入个体特征中，为个体动作与群体行为类别的推理提供了信息丰富的融合特征，最终提高了群体行为的识别精度。
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公开(公告)号：CN117876939A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270021.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征增强的实时时空行为检测方法及装置，方法包括：将待检测的视频数据输入训练好的检测网络，得到实时时空行为检测结果；检测网络的训练包括：将原始视频截取为多个等时长的视频片段，将每个视频片段截取固定帧数的图像；对视频片段和其中的关键帧进行特征提取，得到时空特征和空间解耦特征；将时空特征输入到轻量时空扩张增强模块，得到时空增强特征；将时空增强特征进行上采样操作并与空间解耦特征在空间维度上对齐连接，将连接后的特征输入多尺度特征融合模块作为动作分类及定位的依据；优化损失函数并重复训练使得检测网络收敛，得到训练好的检测网络。本发明有效权衡了检测精度和速度，适用于实时行为检测任务。
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