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公开(公告)号：CN116128945B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310408959.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的AKAZE图像配准方法包括：获取模板图像和待配准图像，分别对所述模板图像和所述待配准图像进行预处理；对所述模板图像和所述待配准图像进行特征检测；将所述模板图像和所述待配准图像分块成局部图像，并对所述局部图像进行特征描述和特征匹配；统计全部局部匹配点，计算变换矩阵，完成所述待配准图像的转换；本发明实现规律性重复特征图像的配准操作，提高了配准精度；本发明可以缩减特征匹配的时间，使得匹配的用时比原有方法快了一个数量级;将匹配的过程控制在局部图像中，避免了规律性特征图像的特征匹配相对位置错误的问题，剔除了大部分的错误匹配对;在特征匹配阶段就保证了极高的正确内点概率。
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公开(公告)号：CN116503344A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310429800.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06F18/23213 , G06N3/084 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的裂纹实例分割方法，包括制作裂纹实例数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；将训练集通过改进的Kmeans++聚类算法生成先验框并使用改进的mosaic方法进行数据增强预处理；将数据增强预处理后的训练集输入深度学习模型中并进行迭代训练；将迭代训练后的训练集输出实例分割模型。本发明通过改进kmeans++聚类算法生成先验框作为深度学习模型训练的先验知识，同时针对裂纹特征改进了用于数据增强的mosaic方法，具有更高的检测精度、更好的泛化性和更好的鲁棒性。本方法可实现基于图像的裂纹实例分割，进一步可实现裂纹形态特征及位置信息的检测。
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公开(公告)号：CN112084895B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010861035.X
申请日：2020-08-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的行人重识别方法，包括：步骤1：对行人图片数据集进行预处理，将图片按照行人ID进行分类，对图片进行增强；步骤2：选用残差网络作为基本的网络结构，调整网络的结构；步骤3：使用BatchHard算法构建三元组损失函数；步骤4：将增强后的行人图片数据集输入到调整后的网络中进行训练，根据损失函数变化情况，得到训练好的网络模型；步骤5：将待识别的行人图片和视频输入训练好的网络模型，输出行人重识别信息。本发明通过深度学习的方法实现了行人重识别，可用于行人查找，目标追踪监控领域。
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公开(公告)号：CN109460744A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811418016.9
申请日：2018-11-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频监控系统，包括图像采集模块、图像预处理及筛选模块、分组转发模块、两级分类模块以及分类结果统计模块；所述图像采集模块连接各监控源，采集各监控源的图像数据；所述图像预处理及筛选模块对采集到的图像进行处理并筛选；所述分组转发模块对处理过的图像数据进行统一编码并将其发送到两级分类模块；所述两级分类模块对图像数据进行可疑异常检测、第二级的异常目标检测以及生产区域的安全隐患检测；所述分类结果统计模块统计得到的分类结果并通过对分类结果的连续时间性判断做出分类结果判定。本发明能够有效的结合到现有视频监控系统，能够实现实时的生产区域安全信息的提取，达到预防和控制安全隐患的目的。
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公开(公告)号：CN116127288B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310395250.9
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06F18/2134 , G16B40/00
Abstract: 本发明公开了一种基于独立成分分析的纳米孔传感信号噪声去除方法及装置，方法包括：使用纳米孔传感器信号采集设备同步采集纳米孔电流信号#imgabs0#和偏置电压信号#imgabs1#；并将所采集到的电流信号#imgabs2#和电压信号#imgabs3#进行去均值及白化预处理，得到二维信号矩阵#imgabs4#；将非相关性的信号矩阵#imgabs5#进行独立成分分离，得到纳米孔过孔信号和背景噪声两个分量信号；结合频谱匹配算法，识别出包含纳米孔过孔信号信息的分量信号；通过快速恢复算法识别出的分量的方差和幅值，得到能用于特征识别的去噪纳米孔过孔信号#imgabs6#。本发明能够有效去除背景噪声和伪迹，保留纳米孔易位信号的瞬态特性，提高纳米孔易位信号测量和特征识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114166855B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210129577.7
申请日：2022-02-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种实时铁轨缺陷检测方法，包括如下步骤：提取铁轨区域，确定铁轨左右边缘，获得差分图像；处理输出铁轨光带边缘波形图，寻找最佳阈值，分层输出二值缺陷图；根据获取的铁轨光带边缘波形图和二值缺陷图进行缺陷检测，缺陷检测包括对铁轨光带边缘波形图的波形检测和对二值缺陷图的轮廓检测，从而得到检测结果和缺陷种类。本方法与已有缺陷检测方法相比，能实现多种缺陷检测，同时将缺陷多维特征抽象成用一维波幅、波峰、数量及面积表示，降低计算量。
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公开(公告)号：CN111223050A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811432598.6
申请日：2018-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明目的是为了增加边缘检测算法的功能，打破已有检测算法不能实时处理图像的局限性。本发明提出了一种实时图像边缘检测算法，具有以下步骤：包括步骤：根据实时图像灰度数据及已处理的图像灰度数据进行计算进而设置短时记忆阈值及双阈值；依据短时记忆阈值对实时图像数据进行预处理消除部分背景干扰；根据双阈值对于预处理后的图像进行边缘检测。该算法具有实时性，效率高，适应性强，能根据图像背景特征进行自适应阈值设置，能有效解决很多背景复杂的图像。
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公开(公告)号：CN110599513A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910830348.6
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法，包括以下步骤：(1)通过左右相机采集目标图像；(2)对左右相机采集到的图像进行目标边缘检测；(3)通过目标在左右相机成像的相关性补全未检测到目标的边缘信息；(4)根据目标的物理属性以及在空间的连续性判断补全的边缘信息是否合理；(5)根据左右相机检测到的边缘信息，得到目标的物理数据。本发明通过双目视觉中目标在两个相机成像的关联性，对未检测出的目标边缘进行跟踪与推测得到目标边缘，再根据目标在物理空间上的连续性进行进一步的判断，有效提高检测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN104793493B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510167492.8
申请日：2015-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于实时神经网络的半自动睡眠分期装置，由将待分析睡眠数据进行实时神经网络分析的处理模块、将待分析数据进行分析处理后实时存储的存储模块、对其他模块进行实时有效控制的控制模块、对分期结果的数据和图形进行可视化显示的显示模块依次相连构成。本装置操作简单，能够对不同个体的睡眠分期做出实时高效的预测，具有分期准确率高、分类实时性好、应用前景广阔等特点。基于本装置的产品可应用于睡眠监测、睡眠科研等场景。
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公开(公告)号：CN104257380A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410568640.2
申请日：2014-10-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种脑电图采集处理系统，由感应脑电信号的传感器模块、进行信号放大与调制的脑电信号调理设备和进行信号采集与存储的处理设备依次连接而成；脑电信号调理设备由能量模块分别与脑电信号放大模块、信号调制模块相连组成；传感器模块与脑电信号放大模块相连，信号调制模块与处理设备相连；其特征在于传感器模块为入耳式电极。本发明相较其他方法，无需安装头皮电极、头套等，使用方便。信号采集与设备供电通过处理设备上的音频通道完成，无需专用设备。
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