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公开(公告)号：CN114677586B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210251850.3
申请日：2022-03-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/50 , G06T7/73 , G06T7/136 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种物理电路实验自动识别方法，该方法是深度卷积神经网络的基础上，利用目标检测技术得到的位置信息以及HSV阈值过滤方法得到的分割信息，通过对位置信息进行IoU计算、比较判断电路实验中元器件位置及其状态，再通过对分割信息做广度优先遍历确定元器件之间是否连接，进而画出连接电路的电路图，本发明能够用于中学物理电路实验分析、处理。
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公开(公告)号：CN112634330B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011576370.1
申请日：2020-12-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法，首先确定目标图片的位置和大小信息，然后初始化网络参数，根据第一帧图片进行特征提取，并进行光流模型初始化；根据后续帧图片，提取特征并计算相似度，输入至光流模型，通过多次的迭代，更新光流信息；将融合了光流信息的特征输入到跟踪模型中预测目标的位置，然后在预测的目标位置预估目标的具体尺寸，同时依据网络的权值以及光流模型的参数来更新模型；最后输出目标的位置的尺寸大小；本发明公开的目标跟踪方法采用了结合光流信息的端到端的目标跟踪模型，可以提升模型跟踪的成功率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114677586A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210251850.3
申请日：2022-03-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种物理电路实验自动识别方法，该方法是深度卷积神经网络的基础上，利用目标检测技术得到的位置信息以及HSV阈值过滤方法得到的分割信息，通过对位置信息进行IoU计算、比较判断电路实验中元器件位置及其状态，再通过对分割信息做广度优先遍历确定元器件之间是否连接，进而画出连接电路的电路图，本发明能够用于中学物理电路实验分析、处理。
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公开(公告)号：CN112634330A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011576370.1
申请日：2020-12-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法，首先确定目标图片的位置和大小信息，然后初始化网络参数，根据第一帧图片进行特征提取，并进行光流模型初始化；根据后续帧图片，提取特征并计算相似度，输入至光流模型，通过多次的迭代，更新光流信息；将融合了光流信息的特征输入到跟踪模型中预测目标的位置，然后在预测的目标位置预估目标的具体尺寸，同时依据网络的权值以及光流模型的参数来更新模型；最后输出目标的位置的尺寸大小；本发明公开的目标跟踪方法采用了结合光流信息的端到端的目标跟踪模型，可以提升模型跟踪的成功率和鲁棒性。
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