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[发明专利]一种基于YOLO算法的稻飞虱迁飞路径预测方法-CN202010831739.2有效
发明人：路绳方;沈卫康;陈烨;张健;焦良葆;曹雪虹 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：一种基于YOLO算法的稻飞虱迁飞路径预测方法，涉及机器视觉与人工智能的技术领域。本发明对于获得的田间昆虫图片，通过YOLO算法训练收集的图像集，生成稻飞虱检测模型，完成实际田间拍摄状态下的稻飞虱图像检测；然后，对不同地区获取的稻飞虱图像进行识别和检测，并分别对图像中识别出的稻飞虱进行数量统计，并将数据上传到数据管理中心平台。根据不同地区稻飞虱数量的统计，完成稻飞虱迁徙路径的预测。利用高效的数据智能管理平台，来精确识别不同地区稻飞虱数量，统计稻飞虱病虫害严重性程度以及预测稻飞虱迁飞路径，对稻田等农作物有关稻飞虱虫害预防提供重要参考数据，可以节省大量人力和物力资源，提高农业虫害防治效率。
一种基于 yolo 算法稻飞虱迁飞路径预测方法

[发明专利]基于核扩展块字典稀疏表示的遮挡人脸识别方法-CN202110319459.8有效
发明人：童莹;马杲东;曹雪虹;赵小燕;陈瑞 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核扩展块字典稀疏表示的遮挡人脸识别方法，包括步骤(S1))：构建训练样本集X，将训练样本集X划分为B个训练块样本集#imgabs0#步骤(S2)：构建标准样本集N；步骤(S3)：构建测试样本集Y；步骤(S4)：构建训练块样本#imgabs1#的遮挡字典#imgabs2#和待测块样本#imgabs3#的遮挡字典#imgabs4#得到混合完备遮挡块字典#imgabs5#步骤(S5)：根据混合完备遮挡块字典#imgabs6#采用SRC模型对待测样本进行线性稀疏表示分类，进行该待测样本的遮挡人脸识别。本发明通过对原始图像分块，构建块图像集，其目的是充分考虑非约束人脸图像数据的复杂性，以及人脸空间拓扑信息在遮挡人脸识别中的重要性，相比原始图像，块图像更集中关注人脸结构特征或遮挡信息，更有利于遮挡人脸的准确识别。
基于扩展字典稀疏表示遮挡识别方法

[发明专利]一种基于特征的图像匹配方法-CN202010285347.0有效
发明人：张嘉超;黄云彬;许志兴;曹雪虹;龙静;李宏 -专利权人：南京康尼机电股份有限公司
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征的图像匹配方法，该方法通过图像匹配算法获取待匹配图像的特征点及其特征描述子，再根据最小欧式距离计算出待测图像间的n组初匹配点，根据最小欧式距离与次小欧式距离的比值，对误匹配点进行第一次删减；再根据图像角度进行第二次误匹配点删减，从而完成图像匹配。本发明解决了误匹配点多的问题，提升了匹配性能。
一种基于特征图像匹配方法

[发明专利]基于加权块张量稀疏图映射的非约束人脸识别方法-CN202010599046.5有效
发明人：童莹;曹雪虹;陈瑞;芮雄丽;齐宇霄 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：基于加权块张量稀疏图映射的非约束人脸识别方法，涉及人脸识别方法的技术领域。先将原始样本图像分成B个块，每个图像块用二阶张量表示，引入类别标签，构建监督超完备的块张量字典；再在正则约束求解块样本的同类稀疏重构系数的基础上，增加类内紧凑度约束和权值约束，以距离权值进一步表征同类块样本间的类内差异，在块样本张量空间自适应构建更准确的稀疏近邻图；最后对块样本进行双边低维投影，引入全局约束因子，得到双边低维投影矩阵。本发明充分考虑非约束人脸图像数据的复杂性，用稀疏表示技术自适应获取高维张量数据的近邻分布图，有效提取出高度扭曲的非约束人脸数据的低维流形本质结构，大大提高了非约束人脸识别的准确性。
基于加权张量稀疏映射约束识别方法

[发明专利]一种面向目标检测的图像无参考亮度质量检测方法-CN202010240157.7有效
发明人：焦良葆;石伟伟;赵维科;孔小红;曹雪虹;陈乐 -专利权人：南京工程学院;江苏量为石科技股份有限公司
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向目标检测的图像无参考亮度质量检测方法，包括如下步骤：图像信息获取，并从图像中获取灰度图信息；图像典型区域划分，用Scharr算子求得待检测图像的梯度图后滤波，投影得到在水平方向和垂直方向上的梯度序列，并各自计算若干峰值点，由水平方向和垂直方向上的峰值点交叉得到若干交点和图像典型区域；检测判断，在获得的图像典型区域进行图像亮度和梯度的检测，并对大量相似的图像进行同样的典型区域划分和典型区域图像亮度和梯度的检测，通过阈值设定对图片质量进行判断。与现有技术相比，本发明具有较高的过曝欠曝识别准确度，能对目标检测的图像质量有较高的评判精确度。
一种面向目标检测图像参考亮度质量方法

[发明专利]一种基于BM3D模型的乳腺超声图像去噪方法-CN202310043885.2在审
发明人：童莹;陈雅玲;严郁;戎洪军;何睿清;曹雪虹 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BM3D模型的乳腺超声图像去噪方法，包括以下步骤：步骤S1、读取一个原始图像P，初始化两个空集合分别为标记集合Lset和候选集合Cset，对原始图像P进行像素聚类处理，得到初始超像素标签矩阵L(p)。本发明通过引入超像素分割算法得到超像素标签矩阵，用来引导本BM3D算法中的块匹配，进而通过基于超像素标签矩阵减少待匹配块的选择，同时超像素标签矩阵也给相似块度量提供了辅助信息，提高了块匹配的准确性，在保留图像边缘细节的同时降低算法处理时间，图像去噪效果好；进一步的，在硬阈值滤波阶段，针对不同三维矩阵获取其噪声标准差，能够自适应更新阈值，实现自适应滤波功能，再次提升图像的去噪效果。
一种基于 bm3d 模型乳腺超声图像方法

[发明专利]一种基于鲁棒稀疏保持判别分析的视频人脸识别方法-CN202211710159.3在审
发明人：童莹;乔家齐;陈瑞;耿鹏;曹雪虹;马杲东;杨凡 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：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。
一种基于稀疏保持判别分析视频识别方法

[发明专利]基于匹配-回归网络的目标跟踪方法及训练方法-CN202010324781.5有效
发明人：陈瑞;童莹;葛垚;曹雪虹 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于匹配‑回归网络的目标跟踪方法及训练方法，应用于图像处理技术领域，输入包括若干帧的目标待跟踪序列，对每一帧图像在目标搜索区域内进行目标跟踪；根据中心匹配网络输出目标中心位置，根据已确定的目标中心位置获取中心匹配网络最后一个卷积层输出的特征图，将所述特征图作为边界回归网络的输入；边界回归网络根据输入特征图，根据所述目标中心进行中心点发散，确定目标中心的边界位置，输出锚框的高度和宽度。本发明利用孪生网络确定目标中心位置，在边界回归网络中利用两层LSTM网络结合历史帧的时序特征信息，输出更精确的宽高比可变的锚框，提高视频序列中目标跟踪的准确性和鲁棒性。
基于匹配回归网络目标跟踪方法训练

[发明专利]一种基于UWB通信分配的方法-CN202010502842.2有效
发明人：焦良葆;袁枫;王章生;陈乐;曹雪虹 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04W72/0446 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于UWB通信分配的方法，在一个基站间能相互通信的区域中，有M个基站，N个标签，M4；基站和标签开启后都立刻进行准同步；主基站发送SYN报文的时刻作为主基站循环周期起始时刻，标签和从基站收到SYN报文的时刻作为该设备的循环周期起始时刻；从起始时刻开始，设置一个时隙段，然后通过散列方法将每个标签和基站安排在不同的时隙中。能够使在一个定位子区里使用大量标签时，标签与标签之间，标签与基站之间的通信冲突率大大减少，有效的提高了定位的精度，实现对定位系统的优化，提高定位周期内的标签的容量。
一种基于 uwb 通信分配方法

[发明专利]基于加权张量稀疏图映射的非约束人脸识别方法-CN202010599329.X有效
发明人：童莹;陈瑞;曹雪虹;芮雄丽;齐宇霄 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：基于加权张量稀疏图映射的非约束人脸识别方法，涉及人脸识别方法的技术领域。在稀疏图构建阶段，将训练样本(图像)用二阶张量表示，构建监督超完备张量字典，优化求解样本的同类稀疏重构系数；自适应构建更准确的张量稀疏近邻图。在双边低维投影阶段，利用样本全局分布中隐含的鉴别信息获取的低维张量子空间分布。采用最优WTSGE双边投影矩阵U和V对待测样本y进行低维映射yWTSGE＝UTyV，用低维训练样本DWTSGE＝UTXV训练分类器，实现非约束人脸的准确身份鉴别。本发明充分考虑非约束人脸图像数据的复杂性，用稀疏表示技术自适应获取高维张量数据的近邻分布图，有效提取出高度扭曲的非约束人脸数据的低维流形本质结构，大大提高了非约束人脸识别的准确性。
基于加权张量稀疏映射约束识别方法

[发明专利]一种汽车仪表盘印刷瑕疵的自动检测方法-CN201911283316.5有效
发明人：童莹;赵曼雪;曹雪虹 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种汽车仪表盘印刷瑕疵的自动检测方法，涉及图像自动处理的技术领域。本发明对仪表盘图像进行预处理，去除噪声干扰；获取仪表盘图像中心处复杂印刷图标/符号模板；将匹配到的中心处复杂印刷图标/符号从仪表盘图像中去除；获取仪表盘圆内区域；获取仪表盘圆内区域的连通域；判断连通域是否为印刷图标连通域；判断是否存在印刷毛刺；判断是否存在印刷重影；将检测到的背景印刷异物、检测到的目标区域毛刺、检测到的目标区域重影在图像中标识印刷瑕疵。本发明通过计算机自动完成，提高了检测精度，缩短了检测时间，实现了汽车仪表盘的印刷质量检测自动化。有效避免了人眼检测造成的误检和漏检，提高了工作效率，降低了生产成本。
一种汽车仪表盘印刷瑕疵自动检测方法

[发明专利]一种结合小波分解的GPR钢筋数量检测方法-CN201811641613.8有效
发明人：焦良葆;曹雪虹;田家乐;夏天;张磊 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合小波分解的GPR钢筋数量检测方法，包括以下步骤：在探地雷达数据中，由雷达波在不同界面引起的反射波或者环境中的噪声在A扫描图像中总是会出现在同一时间位置，这些杂波会在B扫描图像中产生一条水平线；先对B扫描数据二维矩阵中每行数据求方差，然后只对方差极小的行进行均值法抑制杂的操作，保证钢筋反射波的强度不受影响；采用小波变换处理步骤1中均值法抑制杂波得到的数据；根据步骤2小波变换的结果获取钢筋数量信息，本发明利用图像小波分解技术有效提高了GPR钢筋探测图像分辨率以及可识别度。并且计算过程中并未使用较大运算量的方法以及过多的人为参与，最终达到了对钢筋图像的简化，大大提高了效率。
一种结合分解 gpr 钢筋数量检测方法

[发明专利]一种基于视觉图像特征匹配的间隙异物检测方法-CN202211219094.2在审
发明人：张嘉超;黄莉莉;张伟;刘晓;曹雪虹;张贻南;史翔 -专利权人：南京康尼机电股份有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉图像特征匹配的间隙异物检测方法，包括以下步骤：获取间隙检测区域的视频，对参考图像和待检图像进行特征提取与初匹配；采用最邻近距离比值NNDR算法进行误匹配点初步剔除；采用局部删除法针对参考图像中的一个特征点和待检图像的多个特征点相匹配这种一对多的误匹配点进一步剔除，得到有效匹配点；通过有效匹配点的数量和分布面积比对进行异物检测。该方法能够有效剔除特征匹配时的误匹配点，提升了匹配准确率；利用有效匹配特征点的相对数量及有效匹配点的分布面积等信息对间隙进行异物检测，具有快速、准确的优点。
一种基于视觉图像特征匹配间隙异物检测方法

[发明专利]基于自适应遗传算法的下行NOMA用户动态分簇方法-CN202110222904.9有效
发明人：杨洁;周宇超;曹雪虹;王丽敏 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： H04W40/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应遗传算法的下行NOMA用户动态分簇方法，包括如下步骤：S1、利用次优配合启发式方法生成初始种群，初始化算法终止条件；S2、计算适应度值，即系统总吞吐量的值；S3、选择操作；S4、交叉操作；S5、变异操作；S6、计算新的适应度值，即系统总吞吐量的值；S7、判断是否达到终止条件：当达到最大迭代次数n或迭代出的系统最大吞吐量变化值小于给定的精度时，算法终止；若未达到，则重复步骤S3‑S5；S8、输出最优用户分簇结果以及最优系统吞吐量。本发明相比于经典穷举算法有效降低系统的计算复杂度；相较于固定簇分簇算法能够进一步提升系统吞吐量，得到接近穷举算法迭代出的最优吞吐量分簇结果。
基于自适应遗传算法下行 noma 用户动态方法

[发明专利]一种基于速率方差的下行NOMA系统用户公平性指标设计方法-CN202210739009.9在审
发明人：杨洁;邱阳光;曹雪虹;朱佳佳;陈迪 -专利权人：南京工程学院;江苏省未来网络创新研究院
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于速率方差的下行NOMA系统用户公平性指标设计方法，包括：对下行NOMA系统中K个用户按照信道增益排序，将排序后的用户进行分簇；计算各个簇内用户的可达速率，得到所有用户的可达速率集合；计算系统总吞吐量；计算用户平均可达速率；计算用户可达速率的均方值和第k个用户可达速率与平均可达速率的方差；计算第k个用户可达速率与平均可达速率的方差的无偏估计；根据用户可达速率的均方值和所述无偏估计，得到基于速率方差的公平性指标。本发明得到的下行NOMA系统用户公平性指标具有确定的取值范围，对于系统中资源分配变化更加灵敏，且适用于比较用户数不同的NOMA系统之间的公平性。
一种基于速率方差下行 noma 系统用户公平性指标设计方法

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