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公开(公告)号：CN111160537A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010003803.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ANN的路口交通警力资源调度系统，包括数据预处理模块、警力调度模块和远程控制模块；数据预处理模块从监管部门实时获取包括输入数据和标签数据；对输入数据进行归一化处理，采用one-hot编码格式生成所述标签数据，并生成数据集，用于训练模型，实时生成警力调度方案；警力调度模块包括基于ANN的全连接神经网络，用于实现模型预训练和生成警力调度方案；远程控制模块用于对警力调度系统的监测和控制；本发明提出的系统对城市复杂交通环境下智能化、无人化警力调度系统提出了可行方案，通过分析数据和具体场景，提高了交通警力调度方案制定的合理性，有效减少了交通拥堵情况；系统拥有远程控制功能，更有效的配合指挥中心调度警力。
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公开(公告)号：CN118967592A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410976577.X
申请日：2024-07-20
Inventor： 王新宇
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和渐进监督策略的工业缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：S1、基于Swin U‑Net架构，采用Swin Transformer网络作为编码器，对输入图像进行多尺度特征提取，增强全局和局部信息的捕获能力。S2、设计PR解码器块，每个解码器块内包含两个Focus模块，通过逐层细化特征并在每个解码阶段进行监督，提升缺陷区域和背景区域的区分能力。Focus模块通过融合深层语义特征、浅层语义特征和分割预测，实现对缺陷区域的精准定位，减少误检和漏检现象。S3、结合逐层细化的特征和编码器的多尺度特征，生成最终的分割结果，提高模型在工业缺陷检测任务中的精度和鲁棒性。S4、在MVTec Anomaly Detection(MVTecAD)数据集上进行训练和测试，结果表明，本发明的PR U‑Net模型在Dice系数、召回率、精确率、F1分数和交并比(IoU)等指标上均优于现有技术，适用于各种工业缺陷检测场景。
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公开(公告)号：CN116489191A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310478364.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/12 , A62C99/00 , H04L67/10 , H04Q9/00 , G08B17/00 , G08B17/06 , G08B17/10 , G08B25/08 , G08B3/10 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的消防安全检测系统及方法，在云端服务系统部署有数据传输模块、火情模型训练模块和火情判断模块；所述数据传输模块负责接受数据采集子系统的数据，将判断结果上传至应用层，完成数据上行；向数据采集子系统传输指令，完成数据下行；所述模型训练模块用于训练火情判断模型，所述火情判断模型用于火情判断，并且将训练好的动态火情判断模型发送至数据采集子系统中，完成边缘侧的火情实时判断；所述火情判断模块用于对传入云端的数据进行火情判断。本发明中云端的火情判断模型有多种类型，支持不同的应用场景，提高适应性和准确性。
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公开(公告)号：CN111914683A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010673162.7
申请日：2020-07-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于仿生图像增强算法和FPGA硬件加速的手写成绩录入系统，包括图像预处理模块、分数识别模块和得分统计模块；所述图像预处理模块通过LDRF算法对试卷图像进行色彩增强后，滤出红色的手写数字图像；所述分数识别模块结合基于FPGA硬件加速的CNN网络对手写分数进行识别；所述得分统计分析模块在系统完成成绩校对后，其通过人机交互界面向教师显示全班学生成绩的统计数据；本发明通过机器学习建立分析模型，并通过FPGA硬件加速，提高了系统的工作效率，通过经过FPGA硬件加速的分数识别网络和分数统计分析功能，大大提高教师对学生考试情况及试卷得分情况的了解速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298840B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110574981.0
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带电作业场景下的多模态物体检测方法、系统、装置及存储介质，其包括：对施工范围内实时获取的二维图像进行语义分割；通过映射关系将语义分割后的二维图像投影至三维模型中；在三维模型中对目标物体进行拟合，并在二维图像中对拟合后的目标物体进行阈值分割；通过映射关系将阈值分割后的目标物体的二维图像投影到三维模型中；通过终端实时显示施工范围内经语义分割和阈值分割后的二维图像和三维模型。本发明能够通过深度学习建立语义分割模型，提高物体检测的准确性和实时性，有效提高了指挥人员监督施工的效率和工人施工的安全性，同时使电力系统部门迈向智能化。
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公开(公告)号：CN111160537B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010003803.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ANN的路口交通警力资源调度系统，包括数据预处理模块、警力调度模块和远程控制模块；数据预处理模块从监管部门实时获取包括输入数据和标签数据；对输入数据进行归一化处理，采用one‑hot编码格式生成所述标签数据，并生成数据集，用于训练模型，实时生成警力调度方案；警力调度模块包括基于ANN的全连接神经网络，用于实现模型预训练和生成警力调度方案；远程控制模块用于对警力调度系统的监测和控制；本发明提出的系统对城市复杂交通环境下智能化、无人化警力调度系统提出了可行方案，通过分析数据和具体场景，提高了交通警力调度方案制定的合理性，有效减少了交通拥堵情况；系统拥有远程控制功能，更有效的配合指挥中心调度警力。
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公开(公告)号：CN113298840A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110574981.0
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带电作业场景下的多模态物体检测方法、系统、装置及存储介质，其包括：对施工范围内实时获取的二维图像进行语义分割；通过映射关系将语义分割后的二维图像投影至三维模型中；在三维模型中对目标物体进行拟合，并在二维图像中对拟合后的目标物体进行阈值分割；通过映射关系将阈值分割后的目标物体的二维图像投影到三维模型中；通过终端实时显示施工范围内经语义分割和阈值分割后的二维图像和三维模型。本发明能够通过深度学习建立语义分割模型，提高物体检测的准确性和实时性，有效提高了指挥人员监督施工的效率和工人施工的安全性，同时使电力系统部门迈向智能化。
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公开(公告)号：CN111145551A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010003795.7
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN检测遵章率的路口交通规划系统，分析了当前智能交通系统中，违章检测的不足和缺陷，采用基于CNN的目标检测方法，实时计算路口的遵章率，实现路口智能警力调度，从而完成路口的交通规划，不仅提高了路口违章检测的精度和速度，而且可以同时检测车辆和行人的违章，并且通过计算遵章率实现路口警力的智能调度，极大了节省了人力资源。本专利有利于推进智能交通系统结合当前流行的深度学习算发进行进一步发展，为智能交通系统提供了关键技术方案。
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公开(公告)号：CN212749856U
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202021317576.8
申请日：2020-07-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本实用新型公开了一种手写成绩识别显示器，包括外壳和支架；所述支架通过设置在外壳两侧的固定孔固定安装于外壳两侧，支撑显示器；所述外壳前端设有LED显示屏和按键模块；所述外壳后端设有散热孔，外壳内部包括键控板、主板和电源板；所述电源板外接用于供电的插头；所述电源板连接PYNQ‑Z2主板，将交流电供给显示器工作；主板分别连接键控板与显示屏，驱动键控板切换输入源，同时驱动LED显示屏输出图像；主板本身通过安装于外壳侧边的USB接口导入试卷图像，同时进行图像处理、CNN网络识别手写字符的硬件加速，实现可视化交互界面。
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