-
公开(公告)号：CN102760293B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201210195313.8
申请日：2012-06-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于距离矩阵的图像质量评价方法，属于图像处理技术领域。本发明从图像自身信息出发，提出以距离图的方式反映图像中的像素和其周围像素之间的相关性：对于清晰的图像，由于存在的干扰少，像素灰度值与其邻域像素之间的相关性跟随图像的内容不同而不同，而存在大量干扰的图像，像素与其周围像素之间的距离会变得近，使得距离图像出现模糊；然后通过距离矩阵的方式提取图像距离图的特征，距离矩阵的散布范围及其位置即可反映图像的质量，进而可得到图像的质量参数。本发明还公开了一种图像融合装置，利用本发明的图像质量评价方法对融合图像的质量进行实时评价。本发明不需要标准图像，可有效的评价图像处理系统或成像装置的像质。
-
公开(公告)号：CN103528735A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310524956.7
申请日：2013-10-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种新型的微型光纤法布里-珀罗压力传感器及其制作方法。该传感器能够有效避免传统光纤法布里-珀罗传感器的压力敏感膜受压后，产生非平面移动，造成较大光能损失的缺陷，能够得到更高的测量精度。本发明提供的微型光纤法布里-珀罗压力传感器，包括通过静电键合工艺连接的单晶硅膜和硼硅酸盐光纤，所述单晶硅膜具有凸台，所述硼硅酸盐光纤具有凹腔，单晶硅膜具有凸台的一面和硼硅酸盐光纤的凹腔相对形成法布里-珀罗腔，所述凸台顶端形成反射面。本传感器使得敏感膜在受压变形过程中，光纤法布里-珀罗腔的两个反射面始终保持平行，大大提高了测量精度。
-
公开(公告)号：CN116665307A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310717800.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了结合注意力的多级时空特征融合行为识别方法和系统，包括以下步骤：(1)获取需要识别的视频，对视频进行预处理操作获得图像；(2)将预处理后的图像输入结合注意力的多级时空特征融合的人体行为识别网络中进行卷积神经网络训练；(3)输出相应的人体动作分类结果。该发明在行为识别中传统的三维卷积的方法上进行创新，实现了降低一定参数量并有效提升识别准确率的效果。
-
公开(公告)号：CN111882516B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010101248.2
申请日：2020-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉显著性和深度神经网络的图像质量评价方法，具体如下：利用视觉显著性中的颜色显著性以及中央区域显著性，建立一种基于视觉显著性的图像显著性检测模型；利用人眼对颜色及图像中央特别关注的特点，生成颜色加权显著图；利用凸包原理，得出显著性物体的区域，生成凸包显著图；将颜色加权显著图和凸包显著图融合，得到最终显著图，并给出效果图；采用LIVE3DIQD_phase 1数据库作为图像预处理库，以及后面的训练库；融合左右眼图像的生成：通过将左视图视为参考，将左图像与右视差补偿图像融合来合成独眼图像；对立体失真图像进行视觉显著图的生成，融合生成的独眼图及其显著图；将卷积与神经网络两者相结合，得出卷积神经网络。
-
公开(公告)号：CN111368882B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010103827.0
申请日：2020-02-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于简化独立成分分析和局部相似性的立体匹配方法，用于图像处理技术领域，该方法对DispNetC网络进行改进，首先提出了简化独立成分分析(ICA)代价聚合，引入匹配代价卷金字塔，简化ICA算法的预处理过程，同时定义简化ICA损失函数；其次，引入区域损失函数，结合单像素点损失函数，定义局部相似性损失函数，以完善视差图的空间结构；最后，简化ICA损失函数和局部相似性损失函数相结合，训练网络进行视差图预测，弥补视差图的边缘信息。本发明在保证视差图预测速度的同时，提高了视差图边缘以及细节部分的预测准确率，减少了在预测过程中对单像素点的依赖程度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112415521A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011493039.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CGRU的强时空特性雷达回波临近预报方法，所述方法包括如下步骤：(1)获取关于天气临近预报的连续雷达回波图像，并对连续雷达回波图像进行预处理，构建具有统一时间维度和空间维度的张量数据；(2)构建并训练3DCNN‑CGRU网络训练模型，得到3DCNN‑CGRU编码预测网络模型；(3)将步骤(1)所述用于进行天气临近预报的连续雷达回波图像序列的张量数据输入到所述3DCNN‑CGRU网络模型，生成天气临近预报结果；本发明提出一种3DCNN‑CGRU网络模型，增强了时空特征的传输能力，更有效地捕获和学习连续雷达回波图像的时空特征相关性，解决了时空信息易丢失，预测准确度低的问题。
-
公开(公告)号：CN112164010A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011069293.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度融合卷积神经网络图像去雾方法，步骤如下：S1、搭建去雾图像预处理模型，对原始有雾图像进行预处理，提取有雾图像浅层特征；S2、构建多尺度融合卷积神经网络模型，深度学习有雾图像特征，得到粗透射率图；S3、对多尺度融合卷积神经网络模型得到的粗透射率图使用双边滤波进行优化，得到细透射率图；S4、使用粗传播率图和原始有雾图像求大气光值，根据大气散射模型和细透射率图复原得到无雾图。本发明复杂度低、处理速度较快，实现了更精确的无雾图像的复原，具有很好的视觉效果。
-
公开(公告)号：CN111489525A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010234969.0
申请日：2020-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多数据融合的气象预测预警方法，利用多源4D-WRF-EnSRF资料同化系统对气象观测数据进行同化，作为DeepConvLSTMs人工智能预测网络的输入，实现该网络的训练、多数据源的实时降雨量预测；精细化划分降雨量区间，设置预警等级；无缝隙划分各移动气象台的覆盖区域；规划移动气象台、气象监控中心、多手段发布平台、预测预警信息发布系统，保证系统架构的实时联动。本发明实现多数据采集融合、实时上传和发布预测预警结果、快速锁定待救援区域、下发救援方案、保证救援现场通信，提高气象预测预警的时效性和准确性，提高预警信息发布的覆盖率，增强气象防灾减灾服务能力和救援能力，有效减少暴雨灾害及其次生衍生灾害造成的生命财产损失。
-
公开(公告)号：CN111368896A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010128528.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密集残差三维卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法，以原始高光谱数据作为网络输入，采用三维卷积提取高光谱遥感图像的三维空谱特征，三维卷积可以直接对高光谱图像进行处理，不需要进行降维等预处理操作，更充分地提取高光谱图像的空谱特征。利用密集残差网络加深网络层数，学习更深层次的光谱和空间特征，随着网络深度的增加，残差网络可以有效减少梯度消失的问题，并且该结构可以更有效地利用特征并增强卷积层之间的特征传递；通过早停的方法来缩减训练时间，通过Soft-max分类器进行分类预测，得到初始分类结果；提出多标签条件随机场优化算法，对分类的结果进行优化。本发明提升运算效率，提高了遥感图像分类的准确度。
-
公开(公告)号：CN110083918A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910323863.5
申请日：2019-04-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种车载局部短临预警发布方法，该方法将待预测区域平均划分为若干小区域，每个小区域中心设置一个搭载有基于LSTM网络的小型工作站移动气象台，通过移动气象台获取现场观测数据，小型工作站对历史观测数据及现场观测数据进行预处理，根据预处理后的历史观测数据训练预测模型，利用预测模型对预处理后的现场观测数据进行分析，得到局部地区未来时刻的预测数据。本发明可以实现分层管理与控制，直观易用；解决了数据获取存在误差以及数据本身大量冗余的问题，实现评估精细化，提高了预警的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
54
records
(took 0.035 seconds)
