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公开(公告)号：CN112232192A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011101541.5
申请日：2020-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了面向残疾人士的手势便利控制系统。属于智能家居领域；由图像采集模块、手势识别模块、手势控制模块和指令设定模块组成；所述图像采集模块采用Kinect传感器获取残疾人士的手势图像信息，图像采集模块输出端与手势识别模块输入端连接，所述的手势识别模块用于对获取的手势图像信息中的人物手势进行识别，其输出端与手势控制模块连接，所述的手势控制模块用于对家居内的电气设备进行控制，其通过局域网与指令设定模块连接，所述的指令设定模块用于对获取的手势图像信息中的人物手势与电气设备建立对应的指令关系。本发明可以智能地识别用户的手势，控制家居内的电气设备地运行，给用户带来舒适安全的享受，有非常广阔的应用场景。
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公开(公告)号：CN114842428A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210337923.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出了面向智慧交通的复杂多目标分层分级联合精准检测方法，首先构建面向单维场景的三类目标检测模型，然后根据当前时间类、天气类选择相对应的单维时间检测模型和单维天气检测模型，再将这两种模型与m3个单维目标检测模型进行分层联合检测，最后采用一种分级联合机制作为分层联合的标准，对于第一层联合，根据维度、概率这两个不同等级依次确定属于何种目标类别；对于第二层联合检测，根据符合度、概率这两个不同等级依次确定属于何种目标类别。该发明可以广泛应用于机器视觉领域中面向交通复杂多目标的分层分级联合精准检测，在保证成本的同时可以实现各类目标全天时、全天候的精准检测，有非常广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN113361503B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911289.2
申请日：2021-08-10
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于无人机航拍的园林乔木数量智能检测方法及系统，所述方法具体包括：1）针对单幅图像信息，对乔木树冠粘连区域计算边缘概率，对粘连乔木树冠进行分解，提高乔木个数识别的准确率；2）对于视频信息，自适应确定两个不相关图像之间滑动窗的宽度（帧数），降低乔木重复率，通过识别滑动窗两端图像的乔木个数，得到统计区域的乔木数量。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可将无人机拍摄的视频信息中的乔木精准识别出来，并利用自适应滑动窗确定具体识别的图片，实现了乔木数量的准确统计，大大减轻了园林资产统计工作，提高了资产盘点的准确度。
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公开(公告)号：CN113361503A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110911289.2
申请日：2021-08-10
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于无人机航拍的园林乔木数量智能检测方法及系统，所述方法具体包括：1）针对单幅图像信息，对乔木树冠粘连区域计算边缘概率，对粘连乔木树冠进行分解，提高乔木个数识别的准确率；2）对于视频信息，自适应确定两个不相关图像之间滑动窗的宽度（帧数），降低乔木重复率，通过识别滑动窗两端图像的乔木个数，得到统计区域的乔木数量。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可将无人机拍摄的视频信息中的乔木精准识别出来，并利用自适应滑动窗确定具体识别的图片，实现了乔木数量的准确统计，大大减轻了园林资产统计工作，提高了资产盘点的准确度。
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公开(公告)号：CN114842427A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210336720.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种面向智慧交通的复杂多目标自适应检测方法，首先构建面向三维场景的目标检测模型，然后将时间类、天气类这两个维度的场景作为先验知识，根据当前时间类、天气类选择相对应的面向三维场景的目标检测模型，用以目标检测，最后提出了一种阈值自适应调整机制，将得到的多个模型的检测结果进行自适应融合并输出待检测目标的最终类别及其对应的概率。本发明能广泛应用于机器视觉领域中全天时、全天候环境下先验驱动的多目标自适应精准检测，有非常广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114842427B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210336720.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种面向智慧交通的复杂多目标自适应检测方法，首先构建面向三维场景的目标检测模型，然后将时间类、天气类这两个维度的场景作为先验知识，根据当前时间类、天气类选择相对应的面向三维场景的目标检测模型，用以目标检测，最后提出了一种阈值自适应调整机制，将得到的多个模型的检测结果进行自适应融合并输出待检测目标的最终类别及其对应的概率。本发明能广泛应用于机器视觉领域中全天时、全天候环境下先验驱动的多目标自适应精准检测，有非常广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114529503B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111550041.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种改进Gabor与HOG的自适应加权多特征融合的植物叶片识别方法，首先对图像进行预处理，然后对Gabor算法中的Gabor滤波器进行改进，再利用改进后的Gabor算法和HOG算法对预处理后的图像分别进行特征提取，得到Gabor和HOG特征向量，并将两个特征向量自适应加权融合后进行降维处理，再使用SVM的组合核函数进行分类训练，输出识别结果。该发明可以广泛应用于机器视觉领域中复杂环境下的植物叶片识别，弥补了对植物叶片信息描述的不足，从而达到植物叶片识别的准确性的目的，有非常广阔的应用场景。
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公开(公告)号：CN112183505A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011367226.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智慧园林的无人机航拍目标识别方法：对无人机拍摄视频（遥感信息）进行预处理，将遥感图像分割至超像素单元；利用聚类算法技术将第一步中获取到的超像素单元进行分类，剔除部分虚假目标；提取聚类后超像素单元的均值、方差、信息熵特征与金字塔匹配特征，并将它们进行特征融合后作为SVM支持向量机的输入，以克服复杂的场景；训练SVM支持向量机模型，得到目标的识别分类结果。
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公开(公告)号：CN114842428B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210337923.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出了面向智慧交通的复杂多目标分层分级联合精准检测方法，首先构建面向单维场景的三类目标检测模型，然后根据当前时间类、天气类选择相对应的单维时间检测模型和单维天气检测模型，再将这两种模型与m3个单维目标检测模型进行分层联合检测，最后采用一种分级联合机制作为分层联合的标准，对于第一层联合，根据维度、概率这两个不同等级依次确定属于何种目标类别；对于第二层联合检测，根据符合度、概率这两个不同等级依次确定属于何种目标类别。该发明可以广泛应用于机器视觉领域中面向交通复杂多目标的分层分级联合精准检测，在保证成本的同时可以实现各类目标全天时、全天候的精准检测，有非常广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114529503A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111550041.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种改进Gabor与HOG的自适应加权多特征融合的植物叶片识别方法，首先对图像进行预处理，然后对Gabor算法中的Gabor滤波器进行改进，再利用改进后的Gabor算法和HOG算法对预处理后的图像分别进行特征提取，得到Gabor和HOG特征向量，并将两个特征向量自适应加权融合后进行降维处理，再使用SVM的组合核函数进行分类训练，输出识别结果。该发明可以广泛应用于机器视觉领域中复杂环境下的植物叶片识别，弥补了对植物叶片信息描述的不足，从而达到植物叶片识别的准确性的目的，有非常广阔的应用场景。
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