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公开(公告)号：CN109949387A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910220637.4
申请日：2019-03-22
申请人： 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
摘要： 一种基于深度学习的风景图像后期制作方法，首先利用全卷积神经网络对原始图片进行标记，区分图片中各图像部分并进行识别，获取原图像的语义分割图像D；然后根据语义分割图像D记录各分割区域的关键坐标并生成对应的图像蒙板，再将图像蒙板与原图像相乘获取分割后的系列图像{x}；系列图像{x}根据图像的处理目标和识别标签交由对应的系统模块处理，各系统模块根据处理目标调整图像的参数和重绘，汇总各系统模块输出的图像获取图像集{y}；再对图像集{y}进行参数平滑和边缘优化处理；最后通过图像相加的方式合并处理完毕的各区域图像获取最终处理图像。本发明通过设计通用的面向风景图像智能后期制作的系统架构，实现对各类风景图像的自动后期制作。
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公开(公告)号：CN109949387B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201910220637.4
申请日：2019-03-22
申请人： 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
摘要： 一种基于深度学习的风景图像后期制作方法，首先利用全卷积神经网络对原始图片进行标记，区分图片中各图像部分并进行识别，获取原图像的语义分割图像D；然后根据语义分割图像D记录各分割区域的关键坐标并生成对应的图像蒙板，再将图像蒙板与原图像相乘获取分割后的系列图像{x}；系列图像{x}根据图像的处理目标和识别标签交由对应的系统模块处理，各系统模块根据处理目标调整图像的参数和重绘，汇总各系统模块输出的图像获取图像集{y}；再对图像集{y}进行参数平滑和边缘优化处理；最后通过图像相加的方式合并处理完毕的各区域图像获取最终处理图像。本发明通过设计通用的面向风景图像智能后期制作的系统架构，实现对各类风景图像的自动后期制作。
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公开(公告)号：CN109978907A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910220634.0
申请日：2019-03-22
申请人： 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
摘要： 本发明提出了一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，实时采集视频流中的连续帧图像；首先对图像进行预处理，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；然后通过背景减除法对捕获的当前帧图像进行处理，获得人形所在区域，降低背景对检测准确度的影响；之后对预处理后的当前帧进行人形分割，把大量人形分割后的待检图像和标签输入到改进后的AlexNet神经网络模型进行训练，获取学生坐姿检测模型。该发明可以广泛应用于家居场景下的学生坐姿检测，包括坐姿是否正确和坐姿倾斜程度等，给用户带来健康舒适的身心享受，有非常广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109947918A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910183664.9
申请日：2019-03-12
申请人： 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F17/27
摘要： 本发明揭示了一种面向智能客服对话场景的语义分析方法，包括如下步骤：S1、获取某一智能客服场景下所涉及产品的相关文本信息，并以问答的形式形成对话知识库；S2、将对话知识库进行扩展，使每一答句均对应多种不同表达形式的问句，并以此形式形成训练样本集；S3、提取语义特征，将训练样本集由抽象的文本转化为低纬度密集型的向量化表示；S4、采用隐藏状态可逆计算策略构建基于GRU双向循环神经网络模型并训练，获得语义分析模型；S5、利用优化策略测试语义分析模型，完成语义分析模型的深度优化。本发明可以在无人工参与的情况下自动地从语义分析的层次出发真正实现理解用户意图的目的，从而及时且准确的给予用户准确的回复。
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公开(公告)号：CN114821364B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210323197.7
申请日：2022-03-29
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于无人机运动状态的DeepSort园林垃圾统计方法，所述方法包括：1）针对模糊图像，判断模糊区域对目标垃圾的影响，预测下一帧预测框，减少垃圾的多检，提高统计的准确率。2）针对无人机采集数据时出现突然上升、下降、加速、减速情况，改进预测框与检测框的匹配方法，提高匹配的准确率，降低垃圾的多检率。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可实现对无人机拍摄的视频信息中的垃圾进行精准统计，大大减少了在园林管理中人力物力的投入，完善了园林管理系统和保洁人员的考核标准。
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公开(公告)号：CN118689240A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410581025.9
申请日：2024-05-11
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
摘要： 本发明提出了面向追捕目标的无人机多源传感群智动态跟踪方法，包括：对待追捕目标从车型外观、车牌号以及驾驶员进行多维特征识别，锁定追捕目标。然后建立无人机的驾驶状态与追捕目标实时运动状态的动态关系，基于两者运动状态动态差值对比实时动态调整跟踪策略和驾驶状态，并基于无人机的动态驾驶调整对追捕目标的轨迹进行预测，根据预测结果进行自适应跟踪，确保对目标的持续监视跟踪，保持与目标的适当距离，并在可能的情况下重新获取目标的跟踪，确保不会因目标的躲避逃脱等变化而丢失目标。无人机对特定追捕目标进行识别、追踪，并不断调整优化提高了目标识别的准确性和鲁棒性，智能应对各种复杂环境，为目标的精准追踪和识别提供有力支持。
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公开(公告)号：CN113344119B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110718610.5
申请日：2021-06-28
申请人： 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC分类号： G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/52
摘要： 本发明是一种工业物联网复杂环境下的小样本烟雾监测方法，该监测方法利用两条并行分支实现烟雾检测，具体包括如下步骤：S1、第一条分支利用条件生成对抗网络生成数据集，将生成的数据集输入卷积神经网络中进行训练，将参数固定；S2、第二条分支采用迁移学习方法对源域图片和目标域的图片传入卷积神经网络进行训练，S3、将步骤S1和S2得到的概率进行加权得到新的概率，概率最高的标签即为所属类别，从而实现小样本下的烟雾检测。本发明结合了生成对抗网络和迁移学习方法，前者通过扩充数据集来解决小样本的问题，后者通过迁移学习来解决，二者结合，使得该模型即使在只有少量样本的情况下也能很好地在有雪环境下对烟雾进行监控。
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公开(公告)号：CN117014962A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310902388.3
申请日：2023-07-20
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W28/084 , H04W28/086 , H04L67/63 , H04L67/10 , G06F18/214 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种面向分布式联邦学习的设备调度方法、装置、介质及设备，所述方法包括：基于预先计算的包传输错误率求解预设的优化问题，得到初始模型中U个用户设备与S个边缘服务器的关联规则；基于求解得到的关联规则建立边缘服务器与各自关联的用户设备的通信连接；采用预设的协同训练方法由建立通信连接的边缘服务器和用户设备对分布式联邦学习全局模型进行协同训练，得到训练完成的分布式联邦学习全局模型，实现对各用户设备的调度。本发明能够提高分布式联邦学习中用户设备参与训练的可靠性，提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN113204952B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110325369.X
申请日：2021-03-26
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/23213
摘要： 本发明提出了一种基于聚类预分析的多意图识别与语义槽填充联合建模方法：实时获取当前用户输入的多意图文本并进行预处理；基于聚类预分析构建多意图识别模型，用来识别用户的多个意图；基于Slot‑Gated关联门机制构建BiLSTM‑CRF语义槽填充模型，充分利用意图识别的结果指导语义槽的填充；对构建的多意图识别与语义槽填充的联合模型进行优化。本发明充分考虑了意图识别与语义槽填充之间的联系，提出了一种联合建模的方法，将两个语义分析子任务合并为一个语义分析任务，在提高多意图识别准确性的同时也提高语义槽填充的准确性，从而提高自然语言语义分析的质量；在实际应用中，可以有效提升人机对话中机器理解人类语言的能力，提高解决问题的能力和人机对话的体验。
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公开(公告)号：CN116506943A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310458796.4
申请日：2023-04-25
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本申请公开了一种基于自适应WKNN的无线指纹智能定位方法。该方法包括：首先，采用基于贪婪聚类的定位区域划分方法，利用参考点之间的位置距离和特征距离关系确定子区域数与区域中心，完成离线阶段的子区域划分；其次，依据位置距离和特征距离之间的关系，自适应确定最近邻参考点个数及集合；最后，采用基于统计规律校正的定位方法，对各最近邻参考点的权重进行修正，进而获得待定位终端的定位信息。利用本发明的技术方案，有效提高了在线阶段的定位精度，并且降低了在线定位阶段的位置匹配的复杂度。
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