-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119992415A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510060179.8
申请日：2025-01-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机视觉及人工智能领域，具体为一种人工智能快速目标标注方法，包括：传统的人工智能识别技术中需要通过人力方式实现对视频拆帧获得的海量数据集中的不同类别的目标进行手动框选标注；而对于由视频拆帧获得的图片数据集中的不同类别的目标由人工智能自行计算拆帧获得的图片中每个目标所在的坐标位置，并根据图片中目标的实际大小自适应的计算标注框尺寸，只需要在视频中选定一次待标注的目标，则该视频源中无论可拆帧成多少海量的图片，选定目标的后续标注即可自动完成，极大程度的提高了目标标注的效率；无需对需要标注的目标进行任何模型预训练，对于任何类别，任意尺度的目标均可使用。
-
公开(公告)号：CN103942122B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410164339.5
申请日：2014-04-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种识别AVI类型block的方法，该方法是基于AVI文件格式的字节识别码和C4.5决策树的方法，是针对磁盘、U盘等存储介质中AVI文件类型block的识别方法，该方法设计针对磁盘、U盘等存储介质删除数据不依赖文件系统元数据进行雕刻提供了预处理步骤，一般的文件雕刻需要经历分类和恢复两个步骤；本发明的步骤是：首先通过字节识别码识别出具有特定标识码的block，然后对于尚未识别出的block，在通过模拟出与磁盘存储环境相似的训练集得到决策树后，再进行二次识别。该方案适应复杂、多文件、大容量的存储环境。此外，本发明针对原本属于AVI的block具有良好的识别准确率，对于司法取证、数据恢复等应用领域都有较高的应用价值。
-
公开(公告)号：CN103345758B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310316164.0
申请日：2013-07-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制盲检测方法，该方法是在不依靠图像水印等信息的条件下，仅根据图像内容提取图像的DCT统计特征，并且运用检测方法所提取的图像特征进行降维，利用降维后的图像特征检测图像是否经过区域复制粘贴篡改，并对篡改区域进行自动定位；通过该方法，可以实现JPEG图像的区域复制粘贴篡改检测，克服了传统的图像取证中依赖事先嵌入的数字水印或签名的弊端，并且通过降维处理优化了检测流程，提高了检测效率。
-
公开(公告)号：CN103942122A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410164339.5
申请日：2014-04-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种识别AVI类型block的方法，该方法是基于AVI文件格式的字节识别码和C4.5决策树的方法，是针对磁盘、U盘等存储介质中AVI文件类型block的识别方法，该方法设计针对磁盘、U盘等存储介质删除数据不依赖文件系统元数据进行雕刻提供了预处理步骤，一般的文件雕刻需要经历分类和恢复两个步骤；本发明的步骤是：首先通过字节识别码识别出具有特定标识码的block，然后对于尚未识别出的block，在通过模拟出与磁盘存储环境相似的训练集得到决策树后，再进行二次识别。该方案适应复杂、多文件、大容量的存储环境。此外，本发明针对原本属于AVI的block具有良好的识别准确率，对于司法取证、数据恢复等应用领域都有较高的应用价值。
-
公开(公告)号：CN103345758A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310316164.0
申请日：2013-07-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制盲检测方法，该方法是在不依靠图像水印等信息的条件下，仅根据图像内容提取图像的DCT统计特征，并且运用检测方法所提取的图像特征进行降维，利用降维后的图像特征检测图像是否经过区域复制粘贴篡改，并对篡改区域进行自动定位；通过该方法，可以实现JPEG图像的区域复制粘贴篡改检测，克服了传统的图像取证中依赖事先嵌入的数字水印或签名的弊端，并且通过降维处理优化了检测流程，提高了检测效率。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.023 seconds)
