公开(公告)号：CN115222946A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202211134330.0

申请日：2022-09-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  张晓敏 ,  王天语 ,  缪则林 ,  王航将

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种单阶段实例图像分割方法、装置以及计算机设备，涉及图像实例分割技术领域，首先提取多层次的图像特征信息，为了更充分地利用高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征，引入自适应特征融合模块计算不同尺度特征权重并融合，将融合后的特征送入三个分支进行实例核预测和掩码分割以及语义类别预测，为了突出特征核的位置信息，引入混合双注意力机制筛选有效特征核，然后将生成掩码与特征核进行映射，根据实例的分类分数和相应的掩码，确定每个实例的类别与置信度，阈值筛选得到最终的分割结果，为了权衡模型分割的速度与精度，采用二部匹配的策略，避免矩阵非极大值抑制操作，大大提升了分割速度。

公开(公告)号：CN117351318A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311410608.7

申请日：2023-10-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  吴旭 ,  陈志伟 ,  代康 ,  汪鸿建 ,  缪则林

IPC: G06V10/80 ,  G06Q10/04 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/40 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于交通算网的多源多要素融合方法，包括步骤如下：S1，收集交通场景数据，包括非结构化数据和结构化数据；S2，对于非结构化数据，采用非结构数据融合感知模块进行特征提取；同时，对于结构化数据采用基于Peep‑couple LSTM的编解码方式进行特征提取；通过在解码器端添加注意力机制，融合结构化数据和非结构化数据，生成所需要的特定交通场景融合特征；S3，将交通场景融合特征送入交通算网平台中，进行策略规划和系统调度。本发明能实现交通算网生成恰当的决策，优化交通流动、提高路网利用率、减少交通拥堵和闲置，并改善交通安全。

公开(公告)号：CN115205166A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202211126415.4

申请日：2022-09-16

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  王天语 ,  张晓敏 ,  王航将 ,  缪则林

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于环境光与传输图并行估计网络的水下图像恢复方法，涉及水下图像复原技术领域，在水下物理成像模型的基础上，并行神经网络由传输图估计网络（T‑net）和环境光估计网络（A‑net）两个部分组成，传输图估计网络（T‑net）采用多尺度密集残差的结构来估计传输图，环境光估计网络（A‑net）采用特征金字塔网络来估计环境光，传输图估计网络（T‑net）中加入了自注意力机制以关注全局信息对局部细节的影响，还用于补偿信息损失，特别是边缘信息，而多尺度估计有助于合并来自不同尺度的局部图像细节，在环境光估计网络（A‑net）中加入扩张卷积以增大感受野，更容易地关注到全局地信息。

公开(公告)号：CN117408405A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311404822.1

申请日：2023-10-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  吴旭 ,  陈志伟 ,  代康 ,  汪鸿建 ,  缪则林

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q50/40 ,  G06F9/50 ,  G08G1/01 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094 ,  G06N3/098 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于交通算网的边缘算力解构及智能调度方法，包括步骤如下：S1，通过交通算网底层数据感知获取当前城市交通系统复杂节点的相关信息，并通过移动边缘算力解构方法对节点的相关信息进行处理分析；所述节点的相关信息包括通行车辆数量、车辆通行时间、车型排队长度、区域流量、断面流量、分类型流量；S2，通过对交通算网的多因子联合计算，自适应动态生成交通业务调度策略；通过基于强化学习的对抗性智能体优化策略来解决交通算网中的多因子最优规划问题，实现最优路径调度至算力节点。本发明能使得交通算网更好地适应交通系统的动态变化，并快速响应实时的交通需求和优化策略。

公开(公告)号：CN115222946B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211134330.0

申请日：2022-09-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  张晓敏 ,  王天语 ,  缪则林 ,  王航将

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种单阶段实例图像分割方法、装置以及计算机设备，涉及图像实例分割技术领域，首先提取多层次的图像特征信息，为了更充分地利用高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征，引入自适应特征融合模块计算不同尺度特征权重并融合，将融合后的特征送入三个分支进行实例核预测和掩码分割以及语义类别预测，为了突出特征核的位置信息，引入混合双注意力机制筛选有效特征核，然后将生成掩码与特征核进行映射，根据实例的分类分数和相应的掩码，确定每个实例的类别与置信度，阈值筛选得到最终的分割结果，为了权衡模型分割的速度与精度，采用二部匹配的策略，避免矩阵非极大值抑制操作，大大提升了分割速度。