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公开(公告)号：CN115330786A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211250509.2
申请日：2022-10-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T5/30 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于CECI算法的水稻植株深度学习计数数据集的创建方法，包括：采集原始水稻图片数据，对原始水稻图片进行植被色度筛选以及HSV空间色度分割处理，提取处理后原始水稻图片中的绿色水稻区域；将原始水稻图片进行色度增强，并对色度增强处理后的原始水稻图片进行十簇聚类；计算绿色水稻区域和十簇聚类分块后的重合率，根据重合率合并拼接得到最终的水稻图片；对最终的水稻图片进行腐蚀膨胀处理并计算水稻的连通域，根据连通域的重心坐标，对计算机自动标注生成的图片进行修正，创建数据集生成基准密度图。本发明方法为后续基于深度学习水稻植株计数方法的研究创造了基础。
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公开(公告)号：CN110188608B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910331755.2
申请日：2019-04-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阶数的交互行为分析方法，包括以下步骤：步骤一：视频特征提取与表示；步骤二：利用分层狄利克雷过程模型对视频序列进行建模，检测出场景中包含的行为，并利用K‑means算法进行分类，实现多变量时间序列提取与分类；步骤三：进行多变量自回归模型阶数选择；步骤四：基于频域的多向量过程因果测量的组间交互行为分析；步骤五：基于频域的多标量过程因果测量的组内交互行为分析；步骤六：基于组间和组内因果测量的全局和局部行为交互网络构建。本发明的优点是：不仅能检测出场景中全局和局部交互行为，而且可以构建全局和局部行为交互网络。
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公开(公告)号：CN109325495A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811118636.0
申请日：2018-09-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络建模的作为图像分割系统，该系统包括：图像采集模块；像素分类模块，用于通过人工在所述作物图像中以点选方式手动获得两类像素：作物像素和背景像素，即分别对应类别标签正样本和负样本，选取同等数量的所述正样本和负样本作为深度卷积神经网络的训练样本；颜色空间转换模块，用于将所述训练样本由RGB颜色空间转换为标准化的rgb和Lab颜色空间，并将样本的Lab颜色值按ICC规范将其转换为无符号8bit整数形式，形成所述训练样本的颜色特征；神经网络训练模块；模型测试模块。本发明具有较高的作物图像分割处理速度及分割的精确性，且能够较好的适应户外复杂多变的光照环境，可在作物生长观测中对作物进行有效分割提取。
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公开(公告)号：CN105550692A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511017341.0
申请日：2015-12-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/4652
Abstract: 本发明公开了一种基于标志物颜色及轮廓检测的无人机自动寻的着陆方法，以机载摄像机实时采集到的视频图像为对象，自动地较准确地检测目标在图像中的位置，进而计算出目标在图像中的坐标以及无人机和目标的相对距离。该方法以标志物图形的颜色特征和形状轮廓的形态特征作为判断依据，可以实时地对标志物图形进行检测，进而实时计算标志物的坐标，检测结果准确率高，对无人机自动寻地着陆具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN110047088A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910258297.4
申请日：2019-04-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进教与学优化算法的HT-29图像分割方法，该方法将自适应的自学习机制融入到传统教与学优化算法中，形成改进的教与学优化算法，包括步骤：(1)计算需分割的HT-29人结肠癌细胞图像每个像素的邻域灰度均值，得到二维灰度直方图；(2)建立HT-29图像二维最大熵阈值分割的最优化模型；(3)采用改进教与学优化算法对HT-29图像二维最大熵阈值分割的最优化模型进行优化，得到最优阈值矩阵；(4)利用最优阈值矩阵对需分割的HT-29图像进行分割。本发明有效提高了HT-29人结肠癌图像分割的效率和分割结果的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109257128A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811294597.X
申请日：2018-11-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
CPC classification number: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶级数拟合去噪的频谱信号识别方法，该方法包括以下步骤：(1)将原信号频谱图中频谱功率值超过设定阈值的对应信号去除，并记录所述信号的基带部分对应的信号的序列值和所述信号对应的强度值；(2)将信号的基带部分对应的信号作为拟合点，对其进行七阶傅里叶级数拟合，得到拟合曲线；(3)利用每个所述信号的基带部分对应的信号点的序列值求得拟合曲线对应值，将原信号对应的信号强度值对应减去拟合曲线对应值，得到修正基线漂移之后的信号及其对应的频谱图；(4)采用能量检测法对修正基线漂移之后的信号进行信号识别，得到频谱信号使用情况表。可以准确的识别频谱的使用情况，识别精准性高并且计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN108594434A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810365329.6
申请日：2018-04-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能眼镜，包括控制器、蓝牙通讯模块、陀螺仪加速度计、光感模块、测距模块、蜂鸣器和电源模块；陀螺仪加速度计与控制器相连，将采集到的数据发送给控制器，控制器处理后通过蓝牙通讯模块发送到移动终端，用户从移动终端读取记步数；光感模块与控制器相连，采集光强度信号并发送到控制器，控制器判断环境光舒适度，并通过蜂鸣器报警；测距模块与控制器相连，测量人眼视距，并发送给控制器，控制器判断是否在安全范围，并通过蜂鸣器报警。本发明是一款适用于视力保护和计步的智能眼镜。
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公开(公告)号：CN107687838A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710592803.4
申请日：2017-07-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01C9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于激光传感器系统的铁塔倾斜检测系统及方法，该系统分为激光发射端部分和激光接收端部分。激光发射端部分，通过单片机实现继电器的定时吸合或断开，实现激光器断续发射激光，向激光接收端传递光信号。激光接收端部分，当受光器接收到激光照射时，则微控制器会侦测到受光器中一组电路连通出现高电平，通过微控制器记录高电平的持续时间，将电信号翻译成相应的摩尔斯电码符号，并与接收端内预置的口令逐位比对。若出现符合的摩尔斯密码字段，则说明铁塔倾斜状态正常，并向远程监控中心，发送报告铁塔状态正常。否则，报告铁塔倾斜报警。该激光检测系统对铁塔倾斜状态的检测方法效率高，实现简单，精确度高，具有较好的使用价值。
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公开(公告)号：CN107221006A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710328960.4
申请日：2017-05-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/168 , G06T2207/10004 , G06T2207/20061
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机成像平台的通信单管塔倾斜检测方法，通过无人机绕单管塔飞行一圈并从不同角度拍摄数张单管塔照片，以人工提取的单管塔的颜色特征作为分割依据，针对单管塔照片进行基于全局阈值的图像分割，进而进行膨胀处理得到单管塔的粗略区域。再检测原照片中单管塔的边缘，在检测结果经形态学去噪后，将去噪结果进行Hough直线检测，通过将检测到的直线与单管塔粗略区域相比对，最终得到单管塔轴线及其倾斜角度。当所有单管塔照片均按此流程处理后可得到每张照片对应的角度，以此判断单管塔的倾斜程度。本发明方法简单，精确度高，对无人机及数字图像处理技术的扩展应用具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN109325495B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811118636.0
申请日：2018-09-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络建模的作为图像分割系统，该系统包括：图像采集模块；像素分类模块，用于通过人工在所述作物图像中以点选方式手动获得两类像素：作物像素和背景像素，即分别对应类别标签正样本和负样本，选取同等数量的所述正样本和负样本作为深度卷积神经网络的训练样本；颜色空间转换模块，用于将所述训练样本由RGB颜色空间转换为标准化的rgb和Lab颜色空间，并将样本的Lab颜色值按ICC规范将其转换为无符号8bit整数形式，形成所述训练样本的颜色特征；神经网络训练模块；模型测试模块。本发明具有较高的作物图像分割处理速度及分割的精确性，且能够较好的适应户外复杂多变的光照环境，可在作物生长观测中对作物进行有效分割提取。
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