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公开(公告)号：CN112184687A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011079759.5
申请日：2020-10-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种基于胶囊特征金字塔的道路裂缝检测方法、装置、计算机设备和存储介质。通过将输入的待检测裂缝图像通过基于特征金字塔的从下而上模块进行特征提取，获得各裂缝胶囊特征，各所述裂缝胶囊特征的分辨率和尺度都不同；通过所述特征金字塔的横向模块对各所述裂缝胶囊特征进行信息增强，获得各增强裂缝胶囊特征；通过所述特征金字塔的从上而下模块对各所述增强裂缝胶囊特征进行反卷积上采样，获得裂缝检测信息。采用特征金字塔结构和横向模块的信息增强，充分获得道路裂缝内在的、显著的、高阶性的特征描述，提高裂缝识别正确率。
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公开(公告)号：CN106484965B
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201610840339.1
申请日：2016-09-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的工业构件仿真安装方法，从点云数据出发，利用筒形构件的面耦合及轴对齐的几何关系，构建几何约束条件，列出线性方程，通过迭代解求出构件之间仿真安装的变换矩阵，从而实现基于点云数据的工业构件仿真安装。本发明可以改变原有的人工试组装的工作方式，特别是对于大型的工业构件出厂前的试安装检测工作方式。基于点云数据进行仿真安装将充分利用先进的三维激光扫描技术，大大提高工业构件的生产效率。
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公开(公告)号：CN106484965A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610840339.1
申请日：2016-09-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的工业构件仿真安装方法，从点云数据出发，利用筒形构件的面耦合及轴对齐的几何关系，构建几何约束条件，列出线性方程，通过迭代解求出构件之间仿真安装的变换矩阵，从而实现基于点云数据的工业构件仿真安装。本发明可以改变原有的人工试组装的工作方式，特别是对于大型的工业构件出厂前的试安装检测工作方式。基于点云数据进行仿真安装将充分利用先进的三维激光扫描技术，大大提高工业构件的生产效率。
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公开(公告)号：CN118229959A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410427915.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于双重注意力机制与感受野扩增的地下排水管道缺陷识别方法，包括：S1、搜集图像数据并构建地下排水管道缺陷数据集；S2、搭建SSD卷积神经网络并结合地下排水管道缺陷特征对SSD网络进行改进；S3、对数据集进行数据增强以扩增训练数据集并设置卷积神经网络中超参数，对模型进行训练；S4、将经过训练的改进后的SSD目标检测模型作为测试网络读取测试图像，输出对管道缺陷目标识别的结果。本发明的技术方案，针对地下排水管道这一特定场景，构建基于深度学习的检测模型，检测效率高，大大提高了检测精度，检测速度也满足实时需求，能为地下排水管道的维护和保养提供丰富、便利的基础数据。
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公开(公告)号：CN118314466B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410240882.2
申请日：2024-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉基础模型的火星横向风成脊遥感解译方法及系统，涉及行星科学技术领域。解译方法包括如下步骤：在零训练样本的情况下，利用视觉分割基础模型自动提取出火星高分辨率遥感影像的所有地貌掩码。根据横向风成脊独特的几何及光谱特征，从获得的所有地貌掩码中过滤出横向风成脊的掩码。基于各个横向风成脊掩码的轮廓信息，分别提取出各个横向风成脊的朝向及脊线长度参数。本方法借助了视觉基础模型的通用分割能力，能够在零样本的情况下实现火星高分辨影像的智能分割。兼顾了几何及光谱特征，能够稳健的从火星高分辨率影像分割结果中自动提取出横向风成脊的掩码。挖掘了各个横向风成脊掩码的轮廓信息，能够自动获取各个横向风成脊的朝向及脊线长度参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118314466A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410240882.2
申请日：2024-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉基础模型的火星横向风成脊遥感解译方法及系统，涉及行星科学技术领域。解译方法包括如下步骤：在零训练样本的情况下，利用视觉分割基础模型自动提取出火星高分辨率遥感影像的所有地貌掩码。根据横向风成脊独特的几何及光谱特征，从获得的所有地貌掩码中过滤出横向风成脊的掩码。基于各个横向风成脊掩码的轮廓信息，分别提取出各个横向风成脊的朝向及脊线长度参数。本方法借助了视觉基础模型的通用分割能力，能够在零样本的情况下实现火星高分辨影像的智能分割。兼顾了几何及光谱特征，能够稳健的从火星高分辨率影像分割结果中自动提取出横向风成脊的掩码。挖掘了各个横向风成脊掩码的轮廓信息，能够自动获取各个横向风成脊的朝向及脊线长度参数。
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公开(公告)号：CN118247717A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410411968.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/147 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开一种基于可变形注意力‑空间多尺度网络模型的路面病害识别方法，该方法包括：利用成像传感器采集路面影像或视频数据；通过人工目视解译，依据影像数据中病害类别进行边界框和类别标注，并划分对应的训练集、验证集、测试集；构建可变形注意力‑空间多尺度路面病害识别网络模型；利用所述验证集优化所述网络模型超参数，获得并保存最优网络模型；依据精度指标，通过得到的所述最优网络模型和测试集，优化路面病害识别后处理阈值参数，即获得最佳检测类别置度阈值和边界框重叠阈值；根据目标路面，设置后处理阈值参数，将重新采集的数据输入到所述最优网络模型中，实现路面病害的识别，在背景复杂多变的高分辨率影像中全面地识别路面病害。
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公开(公告)号：CN112184687B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011079759.5
申请日：2020-10-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种基于胶囊特征金字塔的道路裂缝检测方法、装置、计算机设备和存储介质。通过将输入的待检测裂缝图像通过基于特征金字塔的从下而上模块进行特征提取，获得各裂缝胶囊特征，各所述裂缝胶囊特征的分辨率和尺度都不同；通过所述特征金字塔的横向模块对各所述裂缝胶囊特征进行信息增强，获得各增强裂缝胶囊特征；通过所述特征金字塔的从上而下模块对各所述增强裂缝胶囊特征进行反卷积上采样，获得裂缝检测信息。采用特征金字塔结构和横向模块的信息增强，充分获得道路裂缝内在的、显著的、高阶性的特征描述，提高裂缝识别正确率。
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公开(公告)号：CN112560719B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202011518292.X
申请日：2020-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/28 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度卷积‑多核池化的高分辨率影像水体提取方法，方法包括获取目标影像，基于自适应直方图均衡化算法对目标影像进行预处理，获取更新的目标影像，将更新的目标影像输入至训练好的多尺度卷积‑多核池化的编码‑解码网络模型，对目标影像中的水体区域进行提取；所述水体区域提取模型为多尺度卷积‑多核池化的编码‑解码网络模型。本发明提供的方法能减少原始影像特征丢失，可高精度、高准确率、自动化从高分辨率影像进行多种尺度水体提取。
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公开(公告)号：CN115294541A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210767292.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 南京信息工程大学无锡研究院
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种局部特征增强Transformer道路裂缝检测方法，该方法包括：创建像素级标记强噪声干扰道路裂缝数据集，用于深度学习语义分割模型训练；设计包含局部和全局尺度裂缝语义特征提取路径、多尺度跨越连接和高效上采样模块的局部特征增强Transformer道路裂缝检测模型；基于创建的强噪声干扰道路裂缝数据集，使用最佳超参数迭代训练检测模型；定量计算裂缝长度与宽度，并在系统界面评价并显示道路路面状况；本发明以高分辨率CCD光学裂缝遥感数据为基础，提出了局部特征增强Transformer道路表面裂缝检测方法，能在背景噪声干扰严重的道路遥感图像中更快、更智能、更准确检测与提取道路裂缝。
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