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公开(公告)号：CN107273801B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201710338908.7
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种视频多目标跟踪检测异常点的方法，该方法均匀的抽取视频文件中的多个帧画面，将图像上的像素点通过高斯差函数转为灰度图像的像素点，求这些点的极值，通过求导获得相对极值位移，将相对极值位移代入到高斯差函数中获得候选特征点，再用一个常数来筛选得到特征点，通过计算两图像特征点置信度的最大值获得有效点，计算获得的灰度图像像素点的多尺度下的自相关矩阵，用角点响应函数将计算获得的矩阵代入，通过阈值限制来获取不同尺度下的角点，通过尺度最大的比较依据获得角点，最后将获得的角点连线，依次检测所有连续帧图像的异常点。本发明方法能够有效判断出视频多目标跟踪时出现的异常行为，防止用户作出错误的判断。
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公开(公告)号：CN110232492B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910255573.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进离散粒子群算法的多无人机协同任务调度方法，根据敌方目标的位置和无人机的基本信息，解决了无人机协同多目标打击任务调度问题。本发明将任务调度的约束条件融入到粒子的更新中，使用交叉变异改进了粒子的迭代方式，并且使用变异操作避免了算法陷入局部极值。本发明使用了改进的离散粒子群算法根据无人机完成任务的航程代价和最大无人机暴露时间对调度方案进行对比研究，经过多次迭代得出最佳的任务调度方案。
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公开(公告)号：CN108430089A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810421092.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出一种基于深度学习的高可靠车载自组织网路由分簇方法，该方法对车载自组织网络路由协议先利用自定义分簇算法对网络节点合理分簇，然后采用深度学习算法对网络节点采集的数据进行融合，最终形成一个低能耗高可靠的分簇协议。本发明能够解决车载自组织网节点冗余数据传输和能量消耗不均问题，减少车载自组织网络节点能量消耗，延长生命周期。
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公开(公告)号：CN107180229A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710308053.3
申请日：2017-05-04
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00369 , G06T7/269 , G06T2207/10016 , G06T2207/30196 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明公开了一种监控视频中基于运动方向的异常行为检测方法，通过对运动方向的分析解决了难以准确检测视频异常行为的问题。本发明主要包括三部分：获取初步视频目标、优化视频目标和检测视频目标异常行为。第一部分处理原始视频帧和背景视频帧，利用改进的背景相减法，获取初步视频目标；第二部分，筛选运动速度在噪声边界阈值内的初步视频目标像素点，获取视频目标的精确位置；第三部分计算视频目标像素点的运动方向，统计运动方向熵以此判断行为是否异常。本发明方法模拟人工标记，能够及时检测出大部分异常情况，具有良好的实时性和有效性。
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公开(公告)号：CN107148064B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710339416.X
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群的车载网络路由路径优化方法，根据加权车载网络无向图和网络节点位置表，解决由起始节点到终止接点的最优路径问题，本发明使用粒子群对选取的由起始节点到终止接点的路径样本进行研究，根据加权无向图的权值计算路径适应值得出群体最优路径和个体最优路径，经过多次迭代调整最终得到最优路径，本发明在多个QoS量化指标的限制下，能够有效获得车载网络最优路径，高效处理多峰值实际问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110233657A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910255514.4
申请日：2019-04-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群遗传算法的多无人机区域覆盖部署方法，根据目标区域的大小和无人机的各项参数，解决无人机的区域覆盖部署问题。本发明以粒子群算法为基本框架，将改进的遗传算法嵌入到粒子群算法的迭代过程中，避免了算法陷入局部极值。本发明使用粒子群遗传算法根据区域覆盖率和网络连通性对覆盖部署方案进行对比研究，经过多次的迭代优化最终得出最佳的覆盖部署方案。
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公开(公告)号：CN108770003A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810428136.0
申请日：2018-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于粒子群优化的自组织无人机网络路由发现方法，解决普通无线自组网按需平面距离矢量路由协议不考虑代价、带宽、延时的问题。本发明首先对无人机网络中的路由请求包和路由回复包的报文结构做出修改，引入了服务质量(QoS)约束；然后用粒子群算法优化整个路由发现过程，包括：路由请求消息的产生、路由请求消息的传播、路由请求消息的处理和转发、路由回复消息的产生、路由回复消息的接受和转发、源节点收到回复消息后的处理；最终选出一条带宽和延时符合QoS要求的高效路由。本发明能够在路由探测过程中收集反映网络当前状态的带宽、延时信息，根据这些信息选出一条综合考虑代价、带宽和延时的最优路径。
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公开(公告)号：CN110233657B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910255514.4
申请日：2019-04-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群遗传算法的多无人机区域覆盖部署方法，根据目标区域的大小和无人机的各项参数，解决无人机的区域覆盖部署问题。本发明以粒子群算法为基本框架，将改进的遗传算法嵌入到粒子群算法的迭代过程中，避免了算法陷入局部极值。本发明使用粒子群遗传算法根据区域覆盖率和网络连通性对覆盖部署方案进行对比研究，经过多次的迭代优化最终得出最佳的覆盖部署方案。
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公开(公告)号：CN107273801A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710338908.7
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/4609
Abstract: 本发明公开了一种视频多目标跟踪检测异常点的方法，该方法均匀的抽取视频文件中的多个帧画面，将图像上的像素点通过高斯差函数转为灰度图像的像素点，求这些点的极值，通过求导获得相对极值位移，将相对极值位移代入到高斯差函数中获得候选特征点，再用一个常数来筛选得到特征点，通过计算两图像特征点置信度的最大值获得有效点，计算获得的灰度图像像素点的多尺度下的自相关矩阵，用角点响应函数将计算获得的矩阵代入，通过阈值限制来获取不同尺度下的角点，通过尺度最大的比较依据获得角点，最后将获得的角点连线，依次检测所有连续帧图像的异常点。本发明方法能够有效判断出视频多目标跟踪时出现的异常行为，防止用户作出错误的判断。
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公开(公告)号：CN108759790B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810421740.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉和区域特征提取的智能小车二维定位方法，根据从视觉传感器捕获的图像中提取出的特征点坐标信息与视觉传感器的自身参数的三角关系，解决对目标的二维定位。本发明使用区域特征提取技术对图像进行特征点提取，经过平均值计算得到精确的坐标位置，能够有效降低噪点对特征点的干扰。本发明还提供一种坐标系投影算法，能够扩展固定视觉传感器的视角。
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