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公开(公告)号：CN118262300A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410440737.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/66 , G06T7/10
Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域中的一种实例分割车辆重识别的方法，其包括以下步骤获取待重识别车辆图像；根据待重识别车辆图像，采用重识别网络模型获取车辆图像的重识别结果；其中所述重识别网络模型包括ResNet‑50网络和分割网络，所述ResNet‑50网络用以所述取待重识别车辆图像的全局特征提取，所述分割网络用以取待重识别车辆图像的局部特征提取；通过分割网络对车辆进行特征提取，采用一组语义特征质心来捕获车辆的特征信息，并通过计算每个像素级特征向量与所有特征质心之间的距离来生成语义概率图。提出自纠正模块，通过使用实例概率图来减少错误激活的特征区域；提高了该模型的训练效率，有效地提高了车辆重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118149794A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410286220.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种融合点云强度去除动态点云的激光SLAM方法、设备及介质，在SLAM系统后端优化时，根据匹配距离排序，去除10‑20％匹配距离最大且与周围四个点强度差异较大的特征点，从而去除动态点云对系统的影响，最终提高室外复杂环境下无人车建图与定位的精度和鲁棒性。本发明能够应用在测绘、三维重建和自动驾驶行业，通过无人车搭载此系统的激光雷达，通过控制车辆，可以在相对复杂的环境，比如工业园区、校园、小区等环境实时构建出周围环境的高精地图，并且去除动态点云的影响，避免将这些点云误判为障碍物，也可以在道路上建图为自动驾驶行业提供高精度地图。
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公开(公告)号：CN117808656A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311855021.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06F21/60 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种使用重建信息归属的无载体图像隐写方法、存储介质及电子装置，主要包括以下步骤：对目标图片进行预处理，采用识别算法基于语义特征检测数据集中的所有图像，通过检测到的标签列表逐一获得其原生特征值Ki，并形成所述目标图片的原生特征集合K；确定所述目标图片的归属重建算法，将所述秘密信息嵌入所述目标图片，得到含秘图片，并传送给接收方；所述接受方接收到所述含秘图片，将所述含秘图片代入所述识别模型进行所述秘密信息的提取。在图像本身特征的基础上重新归属，建立新的映射规则，在保证不同特征的基础上能够包含所需要的特征数量，将图片本身的高级语义特征通过归属信息重新分配的映射规则，更易构建全覆盖的CID。
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公开(公告)号：CN117789030A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311827351.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种遥感图像船舶小目标检测方法及系统，方法包括：获取待检测的船舶遥感图像；将所述待检测的船舶遥感图像输入预训练好的小目标检测模型中；根据所述小目标检测模型的输出，确定船舶小目标检测结果；其中，所述小目标检测模型包括：所述主干网络模块，使用动态通道注意力卷积替换标准卷积，用于对待检测的船舶遥感图像进行特征提取得到多尺度的特征图；所述颈部网络模块，加入微小目标检测层和多尺度通道融合模块，用于对多尺度的特征图进行多尺度特征融合，得到多尺度融合特征图；所述头部网络模块，加入微小目标检测头P6，用于分别对多尺度融合特征图进行检测，得到多尺度目标检测结果。
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公开(公告)号：CN117784290A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410206502.3
申请日：2024-02-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0985 , G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的骤旱预警方法及系统，包括将熵权重算法和CRITIC权重算法结合计算组合权重，根据组合权重，从土壤含水量数据提取土壤水分关键数据；将土壤水分关键数据输入至预设的贝叶斯神经网络获得第一中间预测结果；将土壤水分关键数据输入至预设的灰色预测模型获得第二中间预测结果；对第一中间预测结果和第二中间预测结果进行加权平均获得未来土壤含水量预测结果，根据未来土壤含水量预测结果进行骤旱预警；本发明对于数据样本较少或缺乏长期观测数据的情况仍然能够进行有效的预测，具有适用性强、鲁棒性高，算法时间复杂度低的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117437128A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311284143.5
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于全局一致性与WGAN‑GP的自适应纹理增强方法，包括：将原始纹理图像进行灰度变换、归一化、扩充；构建两阶段纹理增强网络，第一阶段粗略预测灰度图像，第二阶段精细化纹理细节，得到纹理增强图像；引入捕获长期依赖关系的块，将全局信息融合到局部操作中；构建损失函数，根据损失函数结果计算纹理增强网络的评价指标，并根据评价指标判断纹理增强网络是否优异；本发明所设计的方法通过考虑全局信息和使用WGAN‑GP方法，提高纹理增强效果的连贯性、自然性和适应性，该方法克服传统纹理增强方法的局限性，并在实际应用中具有广泛的应用潜力。
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公开(公告)号：CN116994060A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311032394.4
申请日：2023-08-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/33
Abstract: 本发明公开了基于LBP提取和TCNN神经网络的脑部纹理分析方法，将MRI影像使用MIPAV软件进行预处理，将预处理后的影像配准到标准脑模板空间MNI上，使用Min‑Max进行标准化处理；使用圆形LBP方法对MRI影像进行纹理特征提取，利用双线性插值的方法计算其灰度值；将进行过特征提取的脑部纹理输入由Transformer和CNN组成的神经网络TCNN中，进行纹理分类；根据原始MRI影像和纹理特征提取后的图像计算损失函数，并采用反向传播算法更新参数，直到满足设定的训练次数，本发明所设计的方法采用一种新的神经网络架构TCNN进行纹理分类，提高脑部纹理特征提取和分类的准确性，具有现实意义和良好前景。
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公开(公告)号：CN116664782B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310947466.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于融合体素的神经辐射场三维重建方法，包括：在卷积神经网络中获取图像的二维特征，生成深度图；聚合相邻图像的二维特征和粗阶段MLP计算的特征，生成由体素表示的局部辐射场；基于递归神经网络，根据权重将局部辐射场融合到世界坐标系下生成全局辐射场，并不断更新权重；将生成的全局辐射场输入NeRF渲染器内，以获得每个点的坐标和附近的点密度值；将全局辐射场根据深度图和体密度阈值过滤后输入体积渲染器内进行体渲染，不断优化损失，直至训练完成，得到三维重建模型。本发明通过融合每个视图生成的局部辐射场来增强全局信息的获取，再根据深度图和体素的体密度筛选来减少多余部分，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN113343513B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110514992.X
申请日：2021-05-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/12 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种用于模拟软组织形变和路径切割的方法及装置，该方法用于模拟虚拟手术中对于胃部病变区域的排查和切除过程，首先使用有限元模型对胃部软组织模拟形变过程，并在形变过程中应用本征正交分解与伽辽金投影相结合的模型降阶法实现模型降阶，然后根据手术机械与软组织的碰撞检测形成的交点位置形成切割路径，最后采用贝塞尔曲线来绘制软组织被切割后产生的表面切口。本发明不仅提高了利用有限元模型进行软组织形变仿真的计算速度和实时性能，而且能在虚拟手术切割问题的处理中创建出更加平滑、自然的切割路径和切口效果。
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公开(公告)号：CN109033641B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201810853505.0
申请日：2018-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明提出了一种基于硅胶愈合模型的虚拟切割算法，具体包括如下步骤：步骤1）建立有限元控制方程；步骤2）检测切割条件产生切口，并实时产生纳入硅胶愈合模型的网格模型；步骤3）实时状态检测；步骤4）实时渲染：对切口进行实时渲染，展现愈合效果。有益效果：纳入了硅胶愈合模型，其中生物软组织对虚拟手术刀的摩擦力是生物软组织的基本特性，存在摩擦力进行模拟切割更加符合实际，更有利于手术医师把握施力程度。
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