-
公开(公告)号:CN116168434A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202211710159.3
申请日:2022-12-29
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒稀疏保持判别分析的视频人脸识别方法,本发明通过高斯混合模型对人脸视频数据进行建模,可以更精确的捕捉多模态密度分布的数据变化信息,数据建模更准确,通过采用对数函数将SPD矩阵从非线性黎曼流形空间映射到线性切空间,降低了算法的计算复杂度,通过鲁棒稀疏保持判别分析对高维人脸视频数据进行降维,在求解鲁棒稀疏邻接图时,通过引入加权重构约束和类内紧凑度约束,可以有效提取出高维人脸视频数据的低维本征结构,同时在保持低维人脸视频数据样本的局部重构关系的基础上,又考虑了低维人脸视频数据样本的全局分布信息,能够在最大程度上保留高维人脸视频数据的本征结构,提高数据低维表示的准确性。
-
公开(公告)号:CN117784097A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311818105.3
申请日:2023-12-27
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达和可见光相机的标定方法,包括:在激光雷达和可见光相机的观测范围内设置若干个标定板,在观测范围内,若干个标定板在深度上均匀设置,在水平方向上互不遮挡;对所有标定板进行特征单元设计,完成激光雷达和可见光相机的标定。本发明引入了“特征单元”概念,规范了标定板的描述方法和约束条件,保持了标定板的特征提取精度,提高了标定的准确性;充分利用场景信息,一次性提取和标记不同数据源:激光雷达点云信息、可见光图像信息的多个特征点,提高了标定过程的时效性。
-
公开(公告)号:CN118711086A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410798000.4
申请日:2024-06-20
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/98 , G06N3/08
Abstract: 一种基于课程学习策略的电力架空导线检测方法,对于数据集进行单样本多目标框标注,对架空导线进行分段标注分段检测,标记架空导线走向;对数据集图片进行基于小波‑熵的图像复杂度计算,将数据集划分为简单和复杂两种数据集,并先后将两种数据集送入YOLOv5网络进行训练、学习,进一步提高架空导线检测精度;针对YOLOv5网络检测后仍存在错误检测的架空导线图片,利用方向梯度统计进行目标框处理,去除错误检测框,保留完整且准确的架空导线目标检测框,保留完整且准确的架空导线。本发明在不扩大网络规模的情况下,实现了架空导线的高精度检测,为无人机架空导线自动巡检提供了新思路,推进了该领域的技术发展。
-
公开(公告)号:CN116310316A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310109206.7
申请日:2023-02-14
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06V20/17 , G06Q50/06 , G07C1/20
Abstract: 一种基于交叉校验的电力架空导线检测方法,输入电力架空导线图像,对电力架空导线图像使用DeepLabv3+分割网络进行电力架空导线检测,进行二值化操作,得到二值化图像,使用MCMLSD直线检测算法进行电力架空导线检测,输出最终检测的直线线段,并得到直线段起始点与结束点坐标;对直线段起始点与结束点坐标进行离散化,确定直线段起始与结束点坐标值,在电力架空导线图像I上绘制相应直线段并进行标记;输出标记后的图像,获得最终的完整电力架空导线检测图像。本发明利用交叉检验方法实现了电力架空导线的完整提取,避免了传统方法中电力线误检、漏检与断裂等问题,为无人机自动准确检测电力架空导线提供技术支持。
-
公开(公告)号:CN116664440A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310651554.7
申请日:2023-06-02
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于Seal‑Inception GAN网络的印章消除方法,包括步骤:构建和训练Seal‑Inception GAN网络;将含有印章的图像输入至训练后的Seal‑Inception GAN网络中进行印章消除,输出处理后图像。本发明利用了Cycle GAN的循环生成结构以及无监督训练的优点,创新性的将Inception结构与生成器中经典的Res Net结构进行结合并根据印章消除工作的特点,去调整生成器中的采样结构与训练数据集,实现对审批材料中印章的消除的同时有效的保留了印章部分的手写字体;间接地提高机器识别的准确性与效率。
-
公开(公告)号:CN219803409U
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202321048653.8
申请日:2023-05-05
Applicant: 南京工程学院 , 南京天智信科技有限公司
Abstract: 本实用新型涉及安全帽技术领域,具体涉及一种带有检测功能的智能安全帽,包括帽壳外表面中心位置设有呈弧形的顶筋,帽壳外表面靠近帽檐位置安装有呈圆柱形的筒体;顶筋和筒体之间设置有连接壳,帽壳内表面安装有第一放置盒和第二放置盒,通过风扇将帽壳外部的空气被抽入到筒体内部,利用第一放置盒放置有温度传感器和湿度传感器,以及第二放置盒内部放置有瓦斯传感器和氧气传感器,分别完成环境空气中的温度、湿度、瓦斯含量、氧气含量的检测。若温度、湿度、瓦斯含量的检测值超过设定值或氧气含量的检测值低于设定值时,蜂鸣器将启动,完成报警;从而使得工人员实时知晓周边环境的状态,保障施工人员的安全。
-
-
-
-
-