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公开(公告)号：CN115937597A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211654233.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种面向目标计数的类增量学习网络建模方法及装置，包括：S1：获取不同类样本的数据集；S2：对数据集样本进行在线增广；S3：构建目标计数的类增量学习网络，所述类增量学习网络包括特征提取器、类无关模块和类增量模块；S4：采用增广后的数据集样本对所述类增量学习网络进行训练，得到训练好的类增量学习网络。本发明实现了在线对不同类目标密度图的学习与预测，提高了目标计数网络的实用性和适用性。
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公开(公告)号：CN115861930B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202211602852.9
申请日：2022-12-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层级差异特征聚合的人群计数网络建模方法，步骤为，将人群图像数据集中的样本分辨率调整为统一大小并划分为人群计数网络训练集、人群计数网络验证集和人群计数网络测试集；对人群计数网络训练集进行数据增广；构建基于层级差异特征聚合的人群计数网络；利用人群计数网络训练集对人群计数网络进行训练，通过人群计数网络验证集进行最优模型筛选；在人群计数网络测试集上对最优网络模型进行测试。首先，本发明通过层级特征的差异对聚合的特征进行精炼。其次，通过自关注特征感知模块进一步挖掘有效信息，能够有效地提高人群计数的精度。
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公开(公告)号：CN116091341A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211617192.1
申请日：2022-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种低光图像的曝光差增强方法及装置，本发明首先获取若干低光图像及对应的参考标准图像，并对低光图像进行数据预处理，之后构建曝光差增强网络，包括相连接的曝光差模块和全局一致性引导的颜色调整模块，所述曝光差模块用于提取低光图像和根据低光图像生成的曝光图像之间的曝光差特征，所述颜色调整模块用于基于曝光差特征进行全局信息和颜色边缘纹理的捕捉，输出增强后的图像；再将预处理后的低光图像和对应的正常光图像作为样本，对所述曝光差增强网络进行训练；最后将待增强的低光图像输入训练好的曝光差增强网络，得到增强后的图像。本发明可以对低光图像甚至极低光图像进行图像增强，增强后的图像效果相比现有技术更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115861930A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211602852.9
申请日：2022-12-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层级差异特征聚合的人群计数网络建模方法，步骤为，将人群图像数据集中的样本分辨率调整为统一大小并划分为人群计数网络训练集、人群计数网络验证集和人群计数网络测试集；对人群计数网络训练集进行数据增广；构建基于层级差异特征聚合的人群计数网络；利用人群计数网络训练集对人群计数网络进行训练，通过人群计数网络验证集进行最优模型筛选；在人群计数网络测试集上对最优网络模型进行测试。首先，本发明通过层级特征的差异对聚合的特征进行精炼。其次，通过自关注特征感知模块进一步挖掘有效信息，能够有效地提高人群计数的精度。
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公开(公告)号：CN118015352A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410144769.4
申请日：2024-02-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体为一种样本均衡学习类增量目标计数建模方法，旨在解决模型在类增量目标计数过程中由于新旧类样本失衡导致的灾难性遗忘问题，同时提高模型对新类的感知能力以及帮助模型更好的实现稳定性与可塑性的平衡。本发明主要包括提出的两个新损失函数：(1)样本再平衡损失函数，根据其样本计数的难易程度动态再平衡新旧类样本的损失贡献，使得模型在更关注旧类样本缓解灾难性遗忘的同时，提高其对新类样本的感知能力；(2)梯度衰减损失函数，通过动态约束计数模型的梯度信息，在不损害其可塑性的情况下，最大限度地保留旧知识，更好的实现稳定性与可塑性的平衡。
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公开(公告)号：CN116091341B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211617192.1
申请日：2022-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种低光图像的曝光差增强方法及装置，本发明首先获取若干低光图像及对应的参考标准图像，并对低光图像进行数据预处理，之后构建曝光差增强网络，包括相连接的曝光差模块和全局一致性引导的颜色调整模块，所述曝光差模块用于提取低光图像和根据低光图像生成的曝光图像之间的曝光差特征，所述颜色调整模块用于基于曝光差特征进行全局信息和颜色边缘纹理的捕捉，输出增强后的图像；再将预处理后的低光图像和对应的正常光图像作为样本，对所述曝光差增强网络进行训练；最后将待增强的低光图像输入训练好的曝光差增强网络，得到增强后的图像。本发明可以对低光图像甚至极低光图像进行图像增强，增强后的图像效果相比现有技术更好。
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公开(公告)号：CN116612352A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310605077.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种时空交织的行为识别网络模型构建方法及装置，所述方法包括：加载视频数据并提取视频帧，对视频帧进行随机裁剪和随机水平翻转，得到模型的输入数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；确定时空交织行为识别网络模型结构，该结构包括依次连接的基网络、交互特征协同模块、并行增强伪3D模块和时空差分注意力模块；利用训练集中的数据对时空交织行为识别网络模型进行网络训练，利用验证集中的数据评估模型，一旦找到最佳的参数，则保存最优模型；利用测试集中的数据对最优模型进行测试。本发明在降低计算复杂度的基础上提高对行为识别的精度。
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公开(公告)号：CN208751219U
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201821262399.0
申请日：2018-08-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本实用新型涉及纺织物烘干技术领域，具体的是一种便于调节的纺织用自动烘干机，包括烘干箱，烘干箱的两侧分别开设有入料口和出料口，烘干箱外侧对应于入料口处安装有第一输送辊，烘干箱外侧对应于出料口处安装有第二输送辊；烘干箱内侧对应于入料口处安装有第三输送辊，烘干箱内侧对应于出料口处安装有第四输送辊，第三输送辊与第四输送辊相互平齐，烘干箱内的顶部和底部分别安装有多组加热管，在烘干箱中设有多个用于调节布料张紧度的调节辊，每个调节辊均可在烘干箱顶部和顶部之间来回移动，布料需穿过第一输送辊、第三输送辊、调节辊、第四输送辊和第二输送辊后进行烘干，通过调节辊可以调节布料烘干的路线长度，使布料得到充分的烘干。
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