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公开(公告)号：CN119206352A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411379957.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种改进的无锚框检测器的航空目标检测方法及装置，方法包括以下步骤：步骤S1，获取待检测图像；步骤S2，将所述待检测图像通过预处理得到预处理图像；步骤S3，将所述预处理图像输入训练好的目标检测模型进行识别，得到对应的图像检测结果。所述目标检测模型包括以下模块：特征提取模块，用于对所述预处理图像进行特征提取，得到特征图；特征融合模块，用于基于所述特征图进行特征融合，得到融合特征图；层级融合模块，用于根据所述融合特征图进行层级融合，得到输出特征图；分类模块，用于对所述输出特征图进行处理得到每个检测到的目标的类别置信度和边界框坐标。本方法能够简单、快速、易于部署的实现高性能航空图像检测。
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公开(公告)号：CN117079267A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311099860.0
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多视角三维目标识别方法及系统，包括获取多视角单目图像；将所述多视角单目图像输入至预先训练好的三维目标识别模型，获得目标识别结果；利用位置建议网络对所述多视角单目图像进行特征提取、特征融合和位置估计，得到预测空间位置；利用多分支方向估计网络将预测空间位置与特征视角池区域结合，得到每个视角下的感兴趣区域特征，并估计出每个视角下物体的方向；根据感兴趣区域特征和每个视角下物体的方向利用非极大值抑制NMS算法对感兴趣区域上的包围框进行筛选，并输出为目标物体的边界框获得目标识别结果；本发明有效地缓解因遮挡和天气引起的定位误差问题。
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公开(公告)号：CN116912717A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310876130.0
申请日：2023-07-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍目标检测方法及系统，包括：实时采集无人机航拍照片，将无人机航拍照片输入至预先训练好的目标检测模型，获得目标检测结果；所述目标检测模型的训练过程包括：收集航拍历史图像并进行预处理获得训练图像，构建训练数据集；所述训练图像包含目标真实标签；利用训练数据集对目标检测模型进行训练生成特征图；将特征图送入对应尺寸的探测头中获得先验框，基于目标真实标签对所述先验框进行评分，根据评分对特征图中的先验框进行非最大值抑制后获得最终的预测框；将随机梯度下降法SGD作为目标检测模型的优化器，重复迭代直至达到设定的迭代次数输出训练好的目标检测模型；本发明进一步降低了检测难度，提升了图像检测精度。
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公开(公告)号：CN114926704A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210449818.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体是一种基于深度学习的目标检测方法，使用目标嵌入的方法，将检测出的原始图像候选框的目标称为原始图像，和重构图像组合到一起，成为组合目标集；将训练集中检测iou低于0.2的失败图像作为扩展图像，使用组合目标集的图像替换系统中扩展图像中的部分组合为一个新的图像，获得一个更大的数据集，当原始数据集较小时会变的非常有效；由于神经网络对于这些已经检测成功的图像更敏感，将目标外的区域进行多次替换，使得模型进行目标检测时能够对目标候选框的区域定位更精准，对候选框的边界区分更分明，加强了定位能力；本发明只采用iou值大于0.5的锚框，并进行非最大值抑制，使得空间定位能力更强。
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公开(公告)号：CN114777745A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210369241.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的倾斜取证建模方法，对要建模区域进行实地勘察，勘察区域面积，建筑物高度，水域情况，周围有无强电磁干扰，然后设立合理的像控点，进行无人机的准备工作，组合导航中，优先采用全球卫星导航进行定位，一旦发生由建筑物阻碍等引起信号失锁的情况，对无人机获取的图像进行处理，使其坐标系变换为目标坐标系，还需进行几何矫正，最后对模型进行优化。本发明提供一种基于无迹卡尔曼滤波的倾斜取证建模方法，利用组合导航技术来保证无人机前期的精准作业，相较于传统的循迹技术，本发明定位更准确，能够自主完成拍照取证工作。当取证工作完成，后期在软件上对素材进行建模和修复工。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114611820A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210286500.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种非等间距灰色BP神经网络深基坑变形预测方法，获取深基坑测量值；将深基坑测量值输入训练获得的BP神经网络模型，获得修正的残差；基于修正的残差，计算获得深基坑预测值。本发明根据实际应用过程中测量无法达到绝对等间隔的情况，进而对测量值通过非等间距灰色模型和BP神经网络模型融合的方法对测量值进行预测，通过修正残差，提高预测精度，相较于传统的方法预测值更加精确。
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公开(公告)号：CN114913579A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210474779.5
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于人脸识别的签到方法及装置，涉及计算机视觉领域。该基于人脸识别的签到方法及装置，包括数据采集端、数据处理端和数据反馈端，数据采集端分为图像采集模块、图像传输装置；数据处理端分为图像保存模块、图像预处理模块和图像检测模块；数据反馈端分为记录保存模块和反馈模块。该基于人脸识别的签到方法及装置，能够通过摄像头采集图像，进行人脸识别，反馈识别结果，精准识别签到者身份，相较于传统的软件签到，仅有一个按钮，大大增加其签到信息的可靠性，当成功识别后，还会反馈一个“签到成功”的信息提示。
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公开(公告)号：CN115760556B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211480806.6
申请日：2022-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像风格迁移方法、系统、存储介质及计算设备，本发明采用编码器对待迁移图像进行编码，在编码器输出的特征图A中融合目标风格图像的低频特征图和高频特征图，在编码器各分辨率处理层输出的特征图B中融合目标风格图像的低频特征图和高频特征图，将融合特征后的特征图B引入解码器，从而使生成的风格转换图像不容易发生歪曲，并且对编码器输出的特征图A进行特征增强，将特征增强后特征图A引入解码器，从而使生成的风格转换图像具有更高的保真度。
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公开(公告)号：CN115147272A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210478046.9
申请日：2022-05-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像生成方法、计算机可读存储介质以及计算设备，包括：获取低分辨率的草图；将低分辨率的草图输入预先通过对抗生成模型训练好的生成器中，输出由低分辨率的草图生成的高分辨率的完整图片。优点：本发明结合了多种对抗生成模型的优点，不仅确保了输入图像与最终输出图像的特征一致性，还确保了输出图像的多样性，可以由草图生成多种多样的具有高分辨率的完整图片，在训练过程中模型也始终保持稳定，不容易崩溃。
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公开(公告)号：CN115760556A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211480806.6
申请日：2022-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像风格迁移方法、系统、存储介质及计算设备，本发明采用编码器对待迁移图像进行编码，在编码器输出的特征图A中融合目标风格图像的低频特征图和高频特征图，在编码器各分辨率处理层输出的特征图B中融合目标风格图像的低频特征图和高频特征图，将融合特征后的特征图B引入解码器，从而使生成的风格转换图像不容易发生歪曲，并且对编码器输出的特征图A进行特征增强，将特征增强后特征图A引入解码器，从而使生成的风格转换图像具有更高的保真度。
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