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公开(公告)号：CN117218029B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311243238.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/90 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了基于神经网络的夜间暗光图像智能处理方法，包括：获取暗光灰度图，根据暗光灰度图中像素点的灰度值获取局部对比度，获取全局对比度，根据局部对比度和全局对比度获取差异程度得到感兴趣区域；获取二值图像，根据二值图像中感兴趣区域的边缘像素点的邻域特征获取感兴趣区域的区域增强度；在感兴趣区域中获取边缘链，根据边缘链长度获取长度不一致程度，根据边缘像素点的梯度方向获取边缘分布杂乱度，根据长度不一致程度、边缘分布杂乱度获取边缘轮廓的混乱程度，并结合区域增强度获取增强特征图；根据增强特征图对夜间暗光图像进行增强。本发明加强模型识别边缘特征的能力，增加模型方法的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117392415A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311316423.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06N5/01 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于深度学习的图像快速匹配方法，包括：建立用于图像匹配的图像数据库，并对其中的不同的图像进行预处理；对图像数据库中每个图像进行每个尺度下的图像显著特征提取；利用图像数据库中每个图像在原始尺度和每个尺寸下的局部显著特征对图像数据库中每个图像进行图像特征检索树的建立；利用深度学习算法结合图像匹配特征检索森林来进行图像的快速匹配，并对图像的匹配结果进行反馈。本发明使得进行图像的匹配过程中计算量越来越少，整体的匹配速度更快。
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公开(公告)号：CN117319041B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311282578.6
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及通信加密领域，具体涉及一种网络通信数据加密传输方法，包括：采集传输数据和公共密钥；获取传输数据的若干子数据包；根据公共密钥的二进制数和若干子数据包得到第一个子数据包的加密密钥；根据子数据包数据得到子数据包每种数据类型的频数，并得到每种数据类型的权重，然后得到子数据包的特征值；根据子数据包的特征值得到对应的八位二进制数，并根据公共密钥的二进制数得到子数据包的加密密钥；根据子数据包的加密密钥得到所有子数据包加密之后的密文；对所有子数据包加密之后的密文按照子数据包的顺序进行拼接得到传输数据的密文，将传输数据的密文进行传输。本发明用通信加密的方式，提高传输数据的安全性。
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公开(公告)号：CN117319041A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311282578.6
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及通信加密领域，具体涉及一种网络通信数据加密传输方法，包括：采集传输数据和公共密钥；获取传输数据的若干子数据包；根据公共密钥的二进制数和若干子数据包得到第一个子数据包的加密密钥；根据子数据包数据得到子数据包每种数据类型的频数，并得到每种数据类型的权重，然后得到子数据包的特征值；根据子数据包的特征值得到对应的八位二进制数，并根据公共密钥的二进制数得到子数据包的加密密钥；根据子数据包的加密密钥得到所有子数据包加密之后的密文；对所有子数据包加密之后的密文按照子数据包的顺序进行拼接得到传输数据的密文，将传输数据的密文进行传输。本发明用通信加密的方式，提高传输数据的安全性。
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公开(公告)号：CN117376429A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311303843.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据编码压缩技术领域，具体涉及一种无线传感器网络数据智能压缩方法。该方法根据传输数据的种类数量获得初始字典，根据初始字典的剩余空间和每类字符的出现频率，获得每类字符的可分配度；对传输数据进行LZW算法编码获得待加入字符串；根据待加入字符串中首位字符的出现频率，传输数据的剩余数据量和待加入字符串的相对频率，获得条件频率，结合待加入字符串中首位字符的可分配度获得待加入字符串的优选程度；根据优选程度更新初始字典，继续进行LZW算法编码不断更新初始字典，直至所有传输数据完成编码，获得压缩数据。本发明对LZW算法中字典更新过程优化，提高对数据的压缩效率，使压缩效果较优。
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公开(公告)号：CN117218029A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311243238.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了基于神经网络的夜间暗光图像智能处理方法，包括：获取暗光灰度图，根据暗光灰度图中像素点的灰度值获取局部对比度，获取全局对比度，根据局部对比度和全局对比度获取差异程度得到感兴趣区域；获取二值图像，根据二值图像中感兴趣区域的边缘像素点的邻域特征获取感兴趣区域的区域增强度；在感兴趣区域中获取边缘链，根据边缘链长度获取长度不一致程度，根据边缘像素点的梯度方向获取边缘分布杂乱度，根据长度不一致程度、边缘分布杂乱度获取边缘轮廓的混乱程度，并结合区域增强度获取增强特征图；根据增强特征图对夜间暗光图像进行增强。本发明加强模型识别边缘特征的能力，增加模型方法的准确度。
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