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公开(公告)号：CN118134980B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410551711.1
申请日：2024-05-07
Applicant: 南京信息工程大学 , 浙江大学 , 杭州市勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于几何与纹理一致性的倾斜摄影模型轻量化方法，包括：获取倾斜摄影三维模型的几何和纹理数据；寻找顶点的所有邻接点和一阶邻域三角面，及边的三角面；计算顶点法向量，进而得到顶点的平缓度和颜色变异度；遍历所有顶点、三角面和边，计算三角面的二次误差矩阵和顶点的误差矩阵，进而得到边的二次误差值和融合成本；获取融合成本最小的边并融合，判断融合之后是否会生成非流形边，如果不会，继续执行融合，否则放弃融合，对剩余的边重新找融合成本最小的边；删除被融合掉的顶点、三角面和边，更新拓扑结构及边的融合成本；重复融合直至满足停止融合条件；根据顶点的纹理坐标将纹理图贴在轻量化后的网格上并输出。
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公开(公告)号：CN114742730A
公开(公告)日：2022-07-12
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：CN119227009A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411749593.1
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于时空相关性的异常气象温度数据修复方法，属于气象数据处理技术领域，包括：获取温度数据作为数据处理对象；将获取到的温度数据转化为开尔文温度数据；基于开尔文温度数据计算当前时刻温度数据的平均时序差值、日周期差值以及平均空间差值；基于平均时序差值、日周期差值、平均空间差值和相应阈值范围，判断当前时刻温度数据是否异常，并锁定异常温度数据以及计算出异常温度数据偏差值；基于锁定的异常温度数据和异常温度数据偏差值对锁定的异常温度数据进行修复，得到修复后的完整温度数据。本发明可提升气象数据分析及预测模型的判断结果可靠性。
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公开(公告)号：CN119007925A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410806131.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G16H20/30 , G06F3/01 , G06V40/20 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于动作识别与虚拟现实的康复训练方法及系统，包括：基于Unity开发平台构建虚拟康复场景；使用Leap Motion设备捕获用户的手部动作数据，基于动作识别算法对所述手部动作数据进行动作识别，根据动作识别的结果在虚拟康复场景模拟识别的动作；比较所述识别的动作和预设的康复动作，确定动作相似度；根据动作相似度确定康复效果，并基于所述康复效果生成针对所述用户的反馈和建议。优点：不仅可以提高患者的参与度，还可以通过提供社交互动的机会，帮助减轻他们的孤独感和压力，对提高康复效果和患者的生活质量产生积极影响，提高康复行业的服务水平。
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公开(公告)号：CN117426748B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311151559.X
申请日：2023-09-07
Abstract: 本发明旨在建立一个基于多模态视网膜图像的双流注意神经网络来对MCI个体进行分类。我们的方法结合了跨模态融合技术、可变尺度密集残差模型和双流网络中的多分类器机制。该模型利用残差模块提取图像特征，采用多级特征聚合方法捕获复杂的上下文信息。在每个卷积层使用自注意和交叉注意模块来融合光学相干断层扫描(OCT)和眼底模式的特征。应用神经网络对MCI患者、阿尔茨海默病患者和认知正常的对照组进行分类。通过对预训练模型进行微调，我们根据认知障碍测试分数将社区居住参与者分为两组。为了识别与准确预测相关的视网膜成像生物标志物，我们使用了梯度加权类激活映射技术。该方法对MCI和认知障碍阳性测试分数的分类准确率分别达到84.96%和80.90%。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117577266B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410052859.0
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G16H20/30 , G06F18/24 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/10
Abstract: 本申请涉及一种基于力触觉手套的手部康复训练监测系统。该系统包括：通过力触觉手套装置读取当前的压力数据进行消抖处理，确定待传输的数据传输至终端设备；终端设备接收当前的压力数据，并监听数据传输状态进行降噪处理，获得降噪后的数据；对降噪后的数据进行归一化和维度处理，获得待识别数据，将待识别数据输入至训练好的动作识别模型进行动作识别，输出动作识别结果，根据动作识别结果，确定目标用户的动作是否标准，其中，训练好的动作识别模型是以目标用户在医生指导下的个性化训练过程产生的数据作为样本数据集，对基于多变量长短期记忆全卷积神经网络的动作识别模型进行训练获得的，提高了泛用性，降低了可穿戴设备康复系统的成本。
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公开(公告)号：CN117577266A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410052859.0
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G16H20/30 , G06F18/24 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/10
Abstract: 本申请涉及一种基于力触觉手套的手部康复训练监测系统。该系统包括：通过力触觉手套装置读取当前的压力数据进行消抖处理，确定待传输的数据传输至终端设备；终端设备接收当前的压力数据，并监听数据传输状态进行降噪处理，获得降噪后的数据；对降噪后的数据进行归一化和维度处理，获得待识别数据，将待识别数据输入至训练好的动作识别模型进行动作识别，输出动作识别结果，根据动作识别结果，确定目标用户的动作是否标准，其中，训练好的动作识别模型是以目标用户在医生指导下的个性化训练过程产生的数据作为样本数据集，对基于多变量长短期记忆全卷积神经网络的动作识别模型进行训练获得的，提高了泛用性，降低了可穿戴设备康复系统的成本。
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公开(公告)号：CN115424096B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211390481.2
申请日：2022-11-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种多视角零样本图像识别方法，包括：构建多视角视觉‑语义映射模型表达式；通过提取并融合已见类训练集中图片样本的多视角视觉特征，建立多视角视觉‑语义映射模型；提取待识别图片的多视角视觉特征；将待识别图片的多视角视觉特征输入训练获得的多视角视觉‑语义映射模型，输出待识别图片的预测类别语义属性，实现多视角零样本图像识别。本发明针对零样本识别中的多视角数据融合问题提出一种有效的解决途径，通过兼顾不同视角之间的一致性原则和互补性原则，并给出与之匹配的交替方向乘子法，有效提升零样本识别的精度。
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公开(公告)号：CN115512073A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211138108.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于可微分渲染下多阶段训练的三维纹理网格重建方法，包括以下步骤：S1.初始设置一个球体网格，球体网格的各个顶点均附加了特征向量,特征向量包含顶点坐标、顶点颜色与纹理、顶点与周围其他顶点的拓扑连接关系；S2.搭建三维纹理网格重建网络，三维纹理网格重建网络包括图像特征提取模块、形状重建模块和纹理重建模块；S3.对步骤S2中搭建的三维纹理网格重建网络执行基于可微分渲染的多阶段训练；S4.初始设置一个与步骤S1相同的球体网格，读取待重建物体的二维图像，提取并处理二维图像的形状特征图像和纹理特征图像，输出附带纹理细节的三维网格模型。本发明可精准地还原物体表面信息，且脱离3D数据集进行训练，进一步提高训练速度。
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公开(公告)号：CN115424096A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211390481.2
申请日：2022-11-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种多视角零样本图像识别方法，包括：构建多视角视觉‑语义映射模型表达式；通过提取并融合已见类训练集中图片样本的多视角视觉特征，建立多视角视觉‑语义映射模型；提取待识别图片的多视角视觉特征；将待识别图片的多视角视觉特征输入训练获得的多视角视觉‑语义映射模型，输出待识别图片的预测类别语义属性，实现多视角零样本图像识别。本发明针对零样本识别中的多视角数据融合问题提出一种有效的解决途径，通过兼顾不同视角之间的一致性原则和互补性原则，并给出与之匹配的交替方向乘子法，有效提升零样本识别的精度。
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