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公开(公告)号：CN118116077A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410260105.4
申请日：2024-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了动作识别领域的一种多模态视频动作识别方法、装置、介质及设备，旨在解决现有技术动作识别性能存在局限的问题。包括：获取待识别动作的视频；将所述视频输入到预先训练的多模态视频动作识别模型中，得到视频动作识别结果；其中，所述多模态视频动作识别模型的训练包括：将获取到的源域数据集和目标域数据集，映射到一个联合嵌入空间，生成源域RGB特征、源域骨架特征、目标域RGB特征和目标域骨架特征；分别计算得到域适应损失、源域‑目标域双向对比损失、目标域双向对齐损失和源域双向对齐损失；更新优化所述多模态视频动作识别模型的参数；重复上述步骤，直到满足设定的训练次数，得到训练好的多模态视频动作识别模型。
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公开(公告)号：CN117994742A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410270413.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了智能交通技术领域的一种船舶重识别方法、装置、介质及设备，旨在解决现有技术精确度有待提高的问题。包括：获取待重识别的船舶图像，输入到预先训练的船舶重识别模型中，得到船舶重识别结果；船舶重识别模型的训练包括：对源域图像进行特征提取，得到第一特征信息；对目标域图像进行风格迁移，得到具有源域图像风格的新目标域图像；对源域图像的标签噪声进行提纯处理，得到新源域图像，并训练得到初步船舶重识别模型；为新目标域图像分配伪标签，得到带一代伪标签的新目标域图像；对带伪标签新目标域图像进行伪标签提纯处理，得到带二代伪标签的新目标域图像，并训练初步船舶重识别模型，得到船舶重识别模型。
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公开(公告)号：CN117975214A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410135104.7
申请日：2024-01-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于全局到局部渐进学习的少样本船舶重识别方法、装置、存储介质及计算设备，该方法整体三个阶段，第一阶段是将特征金字塔注意力模块和全局到局部渐进学习模块加入到骨干网ResNet50中，对少样本船舶图像进行特征提取；第二阶段加入空间改善注意力机制，将第一阶段提取的特征图进行空间特征提取并融合得到增强特征图，以及将增强特征图与原始骨干网的输出进行融合，得到融合特征；第三阶段为基于融合特征计算查询集图像和支持集图像的关系得分，进而输出标签得分，排序后选择最高得分作为船舶目标识别的输出结果。本发明有效地提高了船舶重识别的精确度，增强了网络的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117608005B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410092397.5
申请日：2024-01-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种对区域暴雨频次的研判方法及系统，包括：将实时高空气象要素数据输入至预设的暴雨判定指标模型提取暴雨影响因子，对各暴雨影响因子进行加权处理获得暴雨关联值；基于暴雨关联值结合topsis优劣解距算法分析得到概率评估指数；根据概率评估指数对区域暴雨频次进行评估研判；所述暴雨判定指标模型的构建和优化过程包括：基于降雨要素指标建立暴雨初始判定指标模型，利用历史气象要素数对暴雨初始判定指标模型进行优化获得暴雨判定指标模型，本发明分析得出暴雨发生影响因子对地区暴雨频次进行客观评估，以便于对于暴雨灾害进行更好的预测和防范。
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公开(公告)号：CN117710841A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311725252.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍图像的小目标检测方法、装置，包括：利用特征提取骨干网络对实时采集无人机航拍图像进行特征提取，得到无人机航拍图像的初始特征图；利用改进的特征金字塔网络对初始特征图进行特征增强和特征细化，得到终极特征图；利用训练好的小目标检测模型对终极特征图进行检测，得到无人机航拍图像的小目标检测结果；特征提取骨干网络包括依次相连的深度可分离卷积层、反向残差结构、组分离注意力模块，改进的特征金字塔网络包括上下文特征增强模块和特征金字塔细化模块。本发明能够提高特征提取网络对小目标的特征表达能力，提高小目标检测的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117392268A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311495896.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶技术领域的基于自适应结合CPD和ICP算法的激光扫描建图方法及系统，旨在解决现有技术中无法在不同场景结构自适应选择合适的算法来进行点云匹配的问题，其包括将上一帧的特征点云数据与当前帧的特征点云数据进行帧间匹配，在帧间匹配第一次迭代时计算场景特征变量和表面曲率来判断场景结构，根据判断结果决定是否采用CPD算法进行点云的粗配准，将当前帧的特征点云数据与上一帧的特征点云数据进行匹配得到激光里程计数据，对激光里程计数据结合CPD和ICP算法进行配准，通过配准后的点云数据进行车辆位姿的融合与地图的构建。本发明实现CPD算法和ICP算法的自适应结合，降低计算量和时间消耗。
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公开(公告)号：CN117372973A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311337822.4
申请日：2023-10-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/20 , G06T5/73 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06V10/62
Abstract: 本发明公开了一种船舶重识别方法、系统、存储介质及设备，本发明的重识别模型和去雾模型共用同一特征提取网络，训练后的特征提取网络可从雾天船舶图像提取有效的特征，从而通过重识别分支，可有效实现雾天场景下的船舶重识别。
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公开(公告)号：CN117292077A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311355275.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种融合点云强度以及地面约束的无人车建图方法及相关装置，方法包括：获取当前帧激光雷达点云数据；对所述点云数据进行下采样；对下采样后的点云数据进行地平面点云提取，构建地面约束；使用强度加权欧式聚类方法对非地平面点云进行聚类；计算点的局部平滑度，提取边缘特征和平面特征；根据构建的强度图获取点的强度推算值；构建无人车姿态估计优化模型，以最小化边缘残差、平面残差、强度残差以及地面约束残差为目标；利用模型估计得到当前帧无人车的姿态；使用滑动窗口优化当前帧和前一帧无人车的姿态得到当前帧无人车的位姿，根据当前帧无人车的位姿利用当前帧中边缘特征和平面特征更新全局地图，得到最终稠密点云地图。
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公开(公告)号：CN117274277A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311191761.5
申请日：2023-09-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种应用高斯过程分类的医学图像交互式分割方法，该方法包括如下步骤：(1)将待分割图像导入特征提取网络，进行像素深度特征提取；(2)用户对待分割图像进行交互，获取用户标注信息；(3)构建像素分类函数上的高斯过程模型，依据提取的像素深度特征与用户标注信息获得未标注像素的像素分类函数值的预测分布；(4)依据未标注像素的像素分类函数值的预测分布获得未标注像素的预测标签，生成图像分割结果；(5)用户对图像分割结果进行判断，确认分割结果是否符合要求，如果不符合要求，重复(2)‑(5)步骤，直至分割结果符合要求，输出分割结果。
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公开(公告)号：CN117252061A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311242992.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于控制点的降阶与似然估计的软组织形变模拟及装置，通过对软组织变形的高维度数据进行降维时，得到低维度的子空间，并通过积分插值方案来近似能量，不再需要大量的计算成本，提高了离散阶段的计算效率。本发明通过插值消耗的假设性约束，从而定义误差分布的概率密度函数，在基于最大似然理论的基础上，重新定义代价函数，通过限制代价函数值的最小化，不断更新机械性能参数的值，在实时性要求较高的情况下，提高了模型的准确性。
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