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公开(公告)号：CN114742730B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210358969.0
申请日：2022-04-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法，包括以下步骤：(1)对原始图像进行归一化处理；获取三个颜色通道，计算每个颜色通道的总像素值、均值和方差；(2)判断是否存在符合条件的颜色通道；存在一个满足条件的通道，以该通道作为基准图像，采用自适应伽马变换函数对剩余通道进行增强；若存在两个或两个以上满足条件的通道，随机选取一个通道作为基准图像，采用自适应伽马变换函数对剩余通道进行增强；若不存在满足条件的通道，选取总像素值最大的通道作为基准图像，采用变化后的伽马校正公式对剩余通道进行增强；(3)联合基准图像和增强图像形成最终的增强图像。本发明能够有效提高增强水下图像的亮度和对比度。
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公开(公告)号：CN119762301A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411841637.3
申请日：2024-12-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于人体姿态课堂教学效果检测系统，包括教学面板、眼动仪、摄像头、课桌压力传感器组、座椅压力传感器组和时间模块；眼动仪、摄像头、课桌压力传感器组和座椅压力传感器组组成学生上课时姿态信息采集模块，通过眼动仪采集学生上课过程中眼球运动轨迹数据，通过摄像头采集学生上课过程中面部朝向和活动信息，课桌压力传感器组和座椅压力传感器组用于采集学生上课过程中身体活动信息。本发明通过时间模块设定单节课堂教学时长，开始时间以及结束时间为结合眼动仪和摄像头，完成课堂教学效果合格或不合格的检测，也能确定教学内容的最优教学部分，便于完成课堂教学检测，实时便捷。
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公开(公告)号：CN119293740A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411833608.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多模态对话情感识别方法，涉及多模态情感识别和人机交互技术领域，包括：利用人脸识别模型和姿态识别工具分别得到表情时序特征和姿态时序特征；注意力模块对表情和姿态特征进行自适应加权融合，获得融合的视觉模态特征；构建上下文语境信息的新表达并基于提示的情感建模技术得到情感表示并通过文本编码器提取文本模态特征；使用数据向量化模型提取说话者对应语音的模态特征；提出跳跃连接多头注意力跨模态融合方法，对多模态的模态特征进行跨模态对齐与融合，之后通过情感分类器模块进行情感识别。本发明有效解决了传统多模态情感识别中关键情感线索识别不足及融合不充分的问题，提高了情感识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118538367B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411003151.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了生物行为识别领域的一种基于面部和体态行为感知的渐进性放松训练方法，包括，播放预先设计的用于渐进性放松训练的音频；在音频播放过程中，执行以下训练操作：获取被训练人的图像数据；其中图像数据包括面部图像和躯体图像；基于面部图像，通过Blaze Face算法获取面部关键点信息，面部关键点信息包括双眼关键点信息和嘴巴关键点信息；根据双眼关键点信息计算双眼开合比，根据嘴巴关键点信息计算嘴巴开合比；基于躯体图像，通过Blaze Pose算法获取身体关键点信息，计算头‑肩夹角；根据双眼开合比、嘴巴开合比和头‑肩夹角，确定眼部特征值、嘴巴特征值和体态特征值；根据眼部特征值、嘴巴特征值和体态特征值，控制训练音频的播放。
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公开(公告)号：CN118839701A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411328293.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F40/30 , G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F40/232 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/186 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别方法，采集由多人参与的交互式会话记录，构建参与者会话队列；创建语境增强的交互式话语列表，通过提示驱动的情绪模板生成情绪感知增强的个性化话语表达，进行数值化处理并输入到SimCSE模型生成话语的情感嵌入特征；情感嵌入特征被组织成相同数量的批次，输入构建的EmoNet情绪编码器计算信息熵损失和正则化对比学习损失，将两种损失融合为混合对比学习损失用于训练EmoNet网络，优化情感识别的精确度；使用训练好的EmoNet对新输入的数据进行情感分类。本发明适用于大规模互动对话数据的多种应用场景，有效提升了情感识别的自动化水平和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114638765A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210325152.3
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法,包括以下步骤：(1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间，获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S；(2)对照度分量V采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量V‘；(3)再将彩色图像从HSV空间转换到RGB空间，获取增强图像。本发明能够有效改善光照不均匀导致图像模糊现象，使得图像的视觉效果更佳，同时抑制图像的高曝光部分。
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公开(公告)号：CN118839701B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411328293.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F40/30 , G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F40/232 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/186 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别方法，采集由多人参与的交互式会话记录，构建参与者会话队列；创建语境增强的交互式话语列表，通过提示驱动的情绪模板生成情绪感知增强的个性化话语表达，进行数值化处理并输入到SimCSE模型生成话语的情感嵌入特征；情感嵌入特征被组织成相同数量的批次，输入构建的EmoNet情绪编码器计算信息熵损失和正则化对比学习损失，将两种损失融合为混合对比学习损失用于训练EmoNet网络，优化情感识别的精确度；使用训练好的EmoNet对新输入的数据进行情感分类。本发明适用于大规模互动对话数据的多种应用场景，有效提升了情感识别的自动化水平和适应性。
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公开(公告)号：CN119293740B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411833608.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多模态对话情感识别方法，涉及多模态情感识别和人机交互技术领域，包括：利用人脸识别模型和姿态识别工具分别得到表情时序特征和姿态时序特征；注意力模块对表情和姿态特征进行自适应加权融合，获得融合的视觉模态特征；构建上下文语境信息的新表达并基于提示的情感建模技术得到情感表示并通过文本编码器提取文本模态特征；使用数据向量化模型提取说话者对应语音的模态特征；提出跳跃连接多头注意力跨模态融合方法，对多模态的模态特征进行跨模态对齐与融合，之后通过情感分类器模块进行情感识别。本发明有效解决了传统多模态情感识别中关键情感线索识别不足及融合不充分的问题，提高了情感识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119342207A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411886091.3
申请日：2024-12-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种视频裁剪方法及裁剪视频的质量评价方法，属于计算机视觉和视频处理技术领域。首以原视频数据及其需要裁剪视频的宽高比作为输入参数，使用视频自动裁剪模型得到裁剪视频，同时输出中间结果显著图。为了评价裁剪结果的质量，设计了一套基于显著性区域检测和特征分析的裁剪结果质量评价方法，主要包含内容完整性、内容一致性和时序稳定性。最终，通过加权求和方法，综合内容完整性、时序稳定性和内容一致性得分，得到裁剪视频的整体质量评价。本发明提出的视频裁剪方法能够自动确定最佳裁剪位置，并通过定量评价方法综合评估裁剪后视频的质量，从而提供一个全面的解决方案，显著提升视频裁剪的效果和质量。
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公开(公告)号：CN118552061B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411019441.6
申请日：2024-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/14 , G06Q50/26 , G06F16/9535 , G06N20/00 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于气象数据舒适度感知的旅游推荐度计算方法，该方法通过整合和分析气象数据与城市特色信息，提供个性化和动态的旅游目的地及时间推荐；实施步骤包括：采集目标城市的气象数据和特色数据；数据预处理，包括数据清洗和标准化；异常和缺失数据的处理，使用机器学习方法根据地理位置相关性进行数据修正；计算综合舒适度、风湿指数、温湿指数，用于评估城市的气候舒适度；根据气候舒适度指数和旅游用户评价数据，计算城市旅游的推荐度；最终，基于推荐度指标，对城市特色景点进行评分和推荐。本发明能够提高用户的旅游体验舒适度和满意度，同时提升城市旅游服务质量和经济效益。
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