-
公开(公告)号：CN111275647B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010071591.7
申请日：2020-01-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/044 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于循环生成对抗网络的水下图像复原方法，该方法构建了基于感知损失的循环生成对抗网络(CycleGAN‑VGG)，该网络是一种端到端的网络架构，由输入的一张失真的水下图像直接获取到复原图像。本发明除了循环一致性损失之外，还添加VGG感知损失来增强CycleGAN的结构，通过优化循环一致性损失保留输入图像的整体结构，通过感知损失比较图像特征空间的差异，使得网络能够更好地恢复水下图像的细节信息，进行水下图像复原，增加图像的清晰度。本发明采用了Wasserstein GAN的架构，提高了本方法的鲁棒性。同时在训练和测试的阶段，本方法既不需要成对的失真及真实图像样本，也不需要任何水下图像成像模型参数。
-
公开(公告)号：CN119205526A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411324505.3
申请日：2024-09-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重特征提取的红外与可见光融合方法，多重特征提取网络由融合网络、语义分割网络、内容损失函数和语义损失函数组成；融合网络包括特征提取部分和特征重构部分，特征提取部分包括带有激活函数的卷积层、自适应梯度特征提取模块、空间通道重建卷积和残差梯度提取模块；特征重构部分由注意力机制和四个串联的卷积层构成；步骤如下：S1,将红外图像与可见光图像输入融合网络，通过特征提取和特征重构，生成融合图像；S2,将融合图像传递至分割网络进行分割；S3，将分割结果与语义标签进行对比，评估融合图像中所蕴含的语义信息的丰富性。本发明融合后的图像轮廓更清晰、目标更清楚，且指标有着显著提升。
-
公开(公告)号：CN110605417A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910813360.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于单片机的新型摇臂钻床，包括基座，基座上设置有立柱与工作台，立柱分为外立柱与内立柱，内立柱与基座固定连接，外立柱套接于内立柱可沿内立柱旋转，外立柱外侧套接有一圆筒，圆筒与摇臂固定连接，外立柱上端固定安装有一摇臂升降电机，摇臂升降电机输出端连接有一丝杠螺母，丝杠螺母与摇臂固定连接，摇臂一端的水平轨道上安装有主轴箱，主轴箱内安装有主轴，主轴安装有回转部件和主轴进给及变速机构，主轴箱外侧设置有控制面板，控制面板与单片机相连接，单片机与控制器电连接，控制器与摇臂升降电机连接。本发明的优点在于采用单片机控制，降低了发生故障的概率，提高了设备的稳定性，降低了工作人员的操作难度。
-
-
公开(公告)号：CN117173064A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310918849.6
申请日：2023-07-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/33 , G06N3/0455 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的红外与可见光图像融合算法，包括步骤如下：S1，通过短跨层连接与ECA注意力机制相结合的方式，构建编码器网络；S2，将配准后的红外与可见光图像输入进编码器网络中，并对编码器和解码器网络进行训练，得到满足条件的编码器；S3，对输入的图像，通过构建的融合网络进行特征融合，并对融合网络进行训练，得到满足条件的融合网络；S4，将融合后的图像通过解码器进行解码重建图。本发明融合后的图像评价指标提升显著，目标清晰、细节突出、轮廓明显，符合人类视觉感受。
-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN111275647A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010071591.7
申请日：2020-01-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于循环生成对抗网络的水下图像复原方法，该方法构建了基于感知损失的循环生成对抗网络(CycleGAN-VGG)，该网络是一种端到端的网络架构，由输入的一张失真的水下图像直接获取到复原图像。本发明除了循环一致性损失之外，还添加VGG感知损失来增强CycleGAN的结构，通过优化循环一致性损失保留输入图像的整体结构，通过感知损失比较图像特征空间的差异，使得网络能够更好地恢复水下图像的细节信息，进行水下图像复原，增加图像的清晰度。本发明采用了Wasserstein GAN的架构，提高了本方法的鲁棒性。同时在训练和测试的阶段，本方法既不需要成对的失真及真实图像样本，也不需要任何水下图像成像模型参数。
-
公开(公告)号：CN111196640A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010046771.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: C02F9/02
Abstract: 本发明公开了净水器滤芯更换分级提醒装置，包括净水器本体和检测装置，净水器本体包括过滤装置，所述过滤装置包括四级滤芯，所述检测装置包括颜色识别模块、TDS检测模块、温度检测模块、水流量传感器以及单片机模块，所述颜色识别模块、TDS检测模块、温度检测模块、水流量传感器分别与单片机模块连接；本发明还公开了净水器滤芯更换分级提醒方法：利用颜色识别模块提醒用户更换一级pp棉滤芯；利用温度补偿后的TDS值和脱盐率提醒用户更换三级RO反渗透膜滤芯，或利用温度补偿后的水流量提醒用户更换三级RO反渗透膜滤芯。本发明对不同滤芯进行不同指标检测，实现了各级自检、各级判断、分级提醒的效果。
-
公开(公告)号：CN117852590A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410059099.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/0464 , G06T5/73 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强的双重注意力去雾网络实现方法，包括步骤：建立训练和测试的数据集；将训练数据集输入到基于特征增强的双重注意力去雾网络模型中；基于特征增强的双重注意力去雾网络的编码器，运用卷积操作、残差组模块、密集特征融合模块提取训练数据集的特征信息；基于特征增强的双重注意力去雾网络的双重注意力特征增强模块运用Ghost模块丰富特征，并结合改进的RFB结构捕捉不同尺度特征，融合通道注意力和空间注意力机制实现特征自优化；基于特征增强的双重注意力去雾网络的解码器运用密集特征融合模块、SOS Boosted结构、卷积操作恢复特征，输出除雾后的图像。本发明能使去雾后的图像更接近真实无雾图像。
-
公开(公告)号：CN108267429A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201711237934.7
申请日：2017-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种烧结矿中全铁及碱度的定量分析方法，具体说为一种基于核极限学习机结合激光诱导击穿光谱的烧结矿中全铁及碱度的定量分析方法。该方法包括样品准备、获取激光光谱数据、建立极限学习机校正模型、建立核极限学习机模型及检测待测烧结矿样品等步骤。本发明分析速度快、准确度高，对指导炼钢过程有着重要的意义。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
41
records
(took 0.032 seconds)
