公开(公告)号：CN116403168A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310386349.2

申请日：2023-04-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  顾潮 ,  都秉甲 ,  金钰森 ,  吕严 ,  童恩 ,  张登银

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于模块化轻量级网络的视频流目标检测方法及装置。所述方法包括：实时采集应用场景下道路交通的视频流图像信息；将采集的视频流图像信息输入构建的基于深度学习的边缘目标检测网络，输出应用场景下目标检测结果；通过模型训练与模型校正两阶段方法，确保目标检测的精度与可靠性要求。本发明通过构建基于深度学习与边缘计算融合架构的视频流目标检测网络与系统方法，解决了现有边缘视频监控系统内，视频采集单元与边缘服务器等嵌入式设备的计算和存储资源有限，无法搭载传统的目标检测模型，因而难以实现目标检测的实时性与高效率的问题。

公开(公告)号：CN119165795A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411040032.4

申请日：2024-07-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  都秉甲 ,  宋爱国 ,  陈竺 ,  束良军 ,  童恩 ,  朱洪波

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开一种异构移动智能体协同控制与演化方法，包括在人工移动智能体中嵌入情绪认知模块，获取不同粒度的情绪线索构建人工移动智能体的演化规则，包括加速规则、减速规则、引入随机慢化概率函数的随机慢化规则和位置更新规则；基于改进的相互作用势能场函数构建自动移动智能体演化规则，包括加速规则、减速规则和位置更新规则；加速规则用于调整速度；减速规则用于避免发生碰撞；随机慢化规则用于对人工移动智能体进行随机减速；位置更新规则用于决定位置；通过场力规划方法控制和规划异构移动智能体的运动路径。本发明解决了异构移动智能体在复杂动态环境中的协同控制难题，增强了异构智能体间协同能力、提升了避碰安全性。

公开(公告)号：CN117253274A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311238625.7

申请日：2023-09-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  都秉甲 ,  李泽群 ,  周启航 ,  陈竺 ,  张登银 ,  朱洪波

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G06V20/50 ,  G06V10/94 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多分支融合注意力机制的情绪识别方法及系统，包括：将目标本体图像输入至情绪识别模型的目标本体分支网络获得目标本体面部特征和目标本体行为特征，对所述目标面部特征和目标行为特征进行融合获得目标本体情绪特征fo；将区域环境图像输入至情绪识别模型的环境影响分支网络获得环境影响特征fE；将环境影响特征fE和目标本体情绪特征fo进行特征融合获得特征向量f；利用所述情绪识别模型的目标情绪分类器对特征向量f进行分类输出情绪识别结果；本发明充分利用了目标区域环境中的情绪线索进行情绪识别，极大的提高了情绪识别的准确性。

公开(公告)号：CN115565388A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211222380.4

申请日：2022-10-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  张楠 ,  朱跃 ,  都秉甲 ,  赵峥 ,  张登银 ,  朱洪波

IPC: G08G1/081 ,  G08G1/08 ,  G08G1/01 ,  G06V20/58 ,  G06V20/56 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/28 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多通道车辆检测与立体特征标注的交通灯控制方法，属于车辆检测和交通灯控制领域，该方法包括利用车辆检测模型采集交叉路口车辆信息；在重要的路段和交叉口引入时空双维度的道路拥堵重要性系数，形成路网交通流立体特征标注；建立基于模糊神经网络的交通灯控制系统，将得到的区域路网交通状态拥挤指数作为模糊神经网络的输入，获得预测出的交通灯控制信息。本发明提供的基于多通道车辆检测与立体特征标注的交通灯控制方法，考虑多路口、多车道、车辆时空分布情况对交通灯控制的影响因素，通过神经网络技术来进行模糊信息处理，并自动提取模糊规则以及生成模糊隶属函数，为观察和研究网络交通状态的演化提供了可视化方法。

公开(公告)号：CN115409831A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211231029.1

申请日：2022-10-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  赵峥 ,  都秉甲 ,  马海蓉 ,  李泽群 ,  张登银 ,  朱洪波

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T7/73 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30

Abstract: 本发明提供一种基于最优背景估计的星点质心提取方法及系统，该方法通过获取星点图像，对星点图像进行图像预处理，获得预处理后的图像；对预处理后的图像中星光灰度值进行高斯曲面拟合，得到星光的初步坐标(x0,y0)；采用区域优选方法，选取以初步质心坐标(x0,y0)和灰度最大值的像素点坐标(x1,y1)为直径的对称圆形区域，将得到的对称圆形区域作为优选区域；采用距离强加权的非线性质心法，对优选区域中的目标光斑图像进行定位，获得光斑的质心坐标；本发明对灰度分布不均匀的目标光斑定位精度较高，具有较强的抗噪性，能够减少灰度分布不规则对定位造成的不利影响，提高质心法定位精度，并有效减少计算量，且保证实时性。