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公开(公告)号：CN103393526A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310322097.3
申请日：2013-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种引导盲人避障的导盲拐及其避障方法，导盲拐本体上设有微处理器模块、震动模块、语音模块、电源模块和两个超声波测距模块，其中两个超声波测距模块在同一水平高度、发射方向均为导盲拐的正前方，当导盲拐测量范围内存在障碍物时，微处理器模块根据两个超声波测距模块所测量的数据、结合两个超声波测距模块的距离计算出障碍物相对盲人正前方的偏离方向、偏离角度和偏离距离，对盲人同时进行语音和震动提示。本发明可以准确判断出障碍物的位置，并通过震动方式的提醒加强了安全保障，智能便捷。
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公开(公告)号：CN102322800A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110145611.1
申请日：2011-05-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于汽车列车行驶过程中牵引车和挂车之间最大横向摆动量的检测方法，其特征是利用安装在牵引车和挂车底部的两个摄像头，实时采集汽车列车下方直线标志线的图像信息，运用机器视觉检测算法分别计算牵引车和挂车底部中心固连点相对于直线标志线的距离值，同时利用GPS获得列车沿直线标志线的纵向行驶速度信息，根据同一时刻牵引车和挂车相对直线标志线的距离信息计算出牵引车和挂车之间的最大横向摆动值，实现汽车列车在行驶过程中最大横向摆动量的检测。
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公开(公告)号：CN102252859A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110143729.0
申请日：2011-05-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于检测汽车列车行驶过程中牵引车和挂车之间最大横向摆动量的汽车列车直线行驶横向稳定性自动辨识系统，其特征是采用了一种基于机器视觉和GPS的汽车列车横向稳定性自动辨识方法，该方法利用安装在牵引车和挂车底部的两个摄像头，实时采集汽车列车下方直线标志线的图像信息，运用机器视觉检测算法分别计算牵引车和挂车底部固连点相对于直线标志线的距离，同时利用GPS获得列车沿直线标志线的行驶速度，根据同一时刻牵引车和挂车相对直线标志线的距离统计出牵引车和挂车之间的最大横向摆动量，该检测系统具有较高的检测精度，能够满足汽车列车最大横向摆动量实时、可靠检测和横向稳定性自动辨识的需要。
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公开(公告)号：CN101996280A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010299168.9
申请日：2010-09-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用于力触觉再现的板弹簧虚拟模型的建模方法，其特征是当检测到虚拟代理碰撞到虚拟柔性体表面上任何一点时，在给定的虚拟接触拉力作用下，虚拟代理与虚拟柔性体交互的局部区域内部填充板弹簧虚拟模型，在交互过程中，输出反馈为采用板弹簧虚拟模型计算出来的反应在拉力作用下虚拟柔性体实时变形仿真的力触觉信息的信号；用于力触觉再现的板弹簧虚拟模型中所有单板弹簧变形量之和的叠加对外等效为虚拟柔性体表面的变形，所有单板弹簧被拉伸时消耗的拉力之和等效为给定的虚拟接触拉力；该建模方法准确可靠、计算简便、实时性好、通用性强，能真实的将力触觉信息反馈给操作者，实时逼真地实现对虚拟柔性体的变形仿真。
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公开(公告)号：CN119756337B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510252390.X
申请日：2025-03-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01C21/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于点云流形分析的建图与定位方法、电子设备及存储介质，通过激光雷达获取环境的点云数据，将点云数据进行坐标系转换，得到车辆坐标系下的点云数据；利用车辆坐标系下的点云数据构建因子优化目标函数，求解因子优化目标函数，删除由于动态物体和高亮度镜面反射物体干扰造成的异常点云，得到更新优化后的点云数据；利用删除异常点后的点云数据构建地面分割二分类模型，求解二分类模型，得到地面分割后的地面点集合以及非地面点集合；利用分割后的地面点集合以及非地面点集合，估计车辆当前位置并最终生成环境地图。本发明方法通过分析点云流形特征，优化地图构建，提高建图系统的精度和鲁棒性，更好地适应复杂场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114792429B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210352997.1
申请日：2022-04-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于时空自适应和人体姿态估计的多视角摔倒检测方法、装置及存储介质，其包括：获取摄像头采集的视频流片段；通过轻量级卷积网络对视频序列进行预处理，得到全局特征图序列；对全局特征图序列中的每一幅全局特征图进行时空自适应处理，得到包含老人行为动作的图像块；利用人体姿态估计算法从图像块中得到人体关键点的位置坐标；根据人体关键点的位置坐标，利用阈值法判断不同视觉角度下图像块中的老人是否摔倒；当连续N帧图像块判断为老人摔倒时，生成报警信号。本发明能够在减少冗余计算降低模型的计算开销的同时保证老人摔倒检测的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN119625538A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510106521.3
申请日：2025-01-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种海上石油泄露目标的处理方法、电子设备及存储介质，对获取的海上石油泄露目标的遥感图像进行分通道频域联合自适应滤波的图像增强处理，得到处理后遥感图像；对处理后遥感图像进行RGB色彩分量并行扩展与融合的图像分割，得到溢油区域的边缘像素；根据溢油区域的边缘像素坐标集合，进行目标频率域运动特征提取的速度求解，得到边界像素点坐标和速度的时序序列数据；将边界像素点坐标和速度的时序序列数据输入自编码‑LSTM神经网络，得到预测的未来时刻的溢油边界像素坐标和速度。本发明可满足溢油处理的高实时性要求，确保在石油泄漏发生后能够迅速做出响应。
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公开(公告)号：CN114549267B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111664702.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多特征聚类的零水印方法，包括以下步骤：（1）对物体进行三维重建，得到具有纹理色彩的三维网格模型；（2）对具有纹理色彩的三维网格模型进行归一化，以邻域球为单位，计算球面积分不变量、纹理粗糙度、颜色一、二、三阶矩和颜色熵，分别作为具有纹理色彩的三维网格模型的几何、纹理和色彩特征；（3）水印生成：对具有纹理色彩的三维网格模型的特征使用谱聚类方法聚类，生成零水印，并将其在IPR信息数据库中注册；（4）水印检测：将物体按照上述多特征聚类的零水印方法生成零水印，与IPR信息数据库中的零水印计算相关系数，从而确定物体是否具有零水印；本发明使得零水印能表征更多模型特征，对更多种类的攻击具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114491289B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111674925.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/268 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种双向门控卷积网络的社交内容抑郁检测方法，获取社交内容中的文本和图像，对文本进行矢量化处理，得到单词向量序列；根据单词向量序列构造词性位置注意力特征矩阵，计算卷积网络的输入矩阵，再经多尺度滤波器卷积得到多通道卷积特征；使用Bi‑GRU对单词向量序列进行编码得到单词表示，通过词向量情感注意力机制在单词间分配权重，得到句子表示；通过残差注意网络对图像进行编码，再通过视觉注意力机制学习图像特定注意力权重，与句子表示聚合成图像特定文本表示；图像特定文本通过学习图像特定文本重要性权重聚合得到最终文本表示；将多通道卷积特征与最终文本表示进行特征拼接，再通过softmax分类器获得是否抑郁及抑郁严重程度。
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公开(公告)号：CN114373221B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111474169.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种融合几何结构特征图的手语识别方法、系统、装置及存储介质，属于手语识别技术领域；包括：获取手语视频，将其帧数和像素大小统一调整；将统一调整后的手语视频输入预建立的预先进行过训练的三维卷积神经网络，提取手语特征；将手语特征输入预建立的预先进行过训练的深度卷积生成对抗网络，生成手语特征图；将手语特征图的像素大小统一调整，根据手语特征图G通道和B通道的手部轨迹信息进行预分类，得到预分类类别；将统一调整后的手语特征图输入预建立的VGG16网络，输出特征向量，特征向量中值最高的元素在预分类类别对应的手语词汇库中对应的手语词汇为识别结果；提高手语识别的准确度和整体分类识别效率。
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