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[发明专利]网络靶场虚实结合场景中实体设备动态切换系统与方法-CN202310375948.4有效
发明人：郭红建;黄璞;杨章静;万鸣华;詹天明;杨明娜;赵燕飞 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L67/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络靶场虚实结合场景中实体设备动态切换系统与方法。系统包括场景切换服务模块以及网络切换代理模块；其中场景切换服务模块用于提供场景切换服务接口，接口接收实体设备旧场景IP地址、mac地址和虚拟网络标识参数；场景切换服务模块在接收到网络靶场平台的场景切换请求后，以传入的接口参数构造并发送特殊arp请求包；网络切换代理模块用于监听实体设备网卡上的arp报文，在接收到源IP为约定IP且目标地址为本机地址时，释放本机IP地址，并通DHCP获取新的IP地址。本发明实现了一个实体设备可以随需在多个运行中的场景实例间进行自动切换，无需用户手动配置，降低使用复杂度。
网络靶场虚实结合场景实体设备动态切换系统方法

[发明专利]一种审计调查中人脸识别特征提取方法-CN202210646646.1有效
发明人：万鸣华;张煜茜;詹天明;谭海;杨国为 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种审计调查中人脸识别特征提取方法。本发明通过在2DDLPP目标函数中加入矩阵指数，由于对称矩阵的矩阵指数是正定的，所以它是求解SSS问题的一种有效方法，而且其利用距离扩散映射将原始图像转换为一个新的空间，进一步拓宽标签之间的边距，可以保留更多的信息，利于分类和实现更高的精度，以解决2DDLPP的小样本问题以及矩阵奇异问题，并引入弹性网回归得到最优的稀疏投影矩阵，以解决2DDLPP处理人脸图像时，其保留特征中存在大量冗余信息的问题，能够有效提取人脸图像中的稀疏特征用于人脸识别，以确保审计调查中人脸识别的准确性。
一种审计调查中人识别特征提取方法

[实用新型]一种便携式铁路接触网2C缺陷检测机-CN202320197603.X有效
发明人：吴泽彬;程翔;郑鹏;詹天明;徐洋 -专利权人：南京智莲森信息技术有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H05K5/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种便携式铁路接触网2C缺陷检测机，包括机箱、纵向插接于机箱底壁的提拉组件，所述提拉组件包括由提拉杆和两支腿组成的匚形杆，所述匚形杆通过两个支腿与机箱底壁的左右两侧滑动连接。本实用新型通过向外拉动提拉杆，然后再将定位杆插入位于支腿后侧的定位孔内，即可通过提拉杆将机箱提拉到需要拍摄的铁路接触网场所，使得机箱提拉便携方便；当机箱在摆放时，直接向下转动已经抽出的支腿的前端，使支腿和提拉杆将机箱的前侧撑起，此时摄像模块的角度开始改变，且内杆可对支腿进行限位，使得机箱的角度可以自由控制，进而拍摄出更加广阔的铁路接触网图片或视频，使得铁路接触网的检测更加彻底，利于维护。
一种便携式铁路接触缺陷检测

[发明专利]一种简统化接触网缺陷检测方法及系统-CN202310430316.3在审
发明人：徐伟;吴泽彬;赵朝蓬;陈圣堂;张永健;顾涛;黄永祯;黄逊彦;徐洋;詹天明 -专利权人：中国铁路上海局集团有限公司;南京智莲森信息技术有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种简统化接触网缺陷检测方法及系统，本发明采用混合裁剪方式增广简统化接触网图像，对简统化接触网图像进行多尺度特征提取，利用多尺度特征对比损失和密集对比损失训练上游的自监督模型，将训练好的自监督模型转换为下游待训练的缺陷检测模型，采用训练好的缺陷检测模型对待检测简统化接触网图像进行检测，可获得高精度的检测结果，适用于目标样本缺少、缺陷类别较多的情况。
一种简统化接触缺陷检测方法系统

[发明专利]一种基于Transformer与CNN分组融合的高光谱图像超分辨方法-CN202310381242.9在审
发明人： 詹天明;徐辉;徐超;徐洋;吴泽彬 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer与CNN分组融合的高光谱图像超分辨方法，包括输入低空间分辨率的高光谱图像，并按通道进行分组，对已分组的高光谱图像进行浅层特征提取，将浅层特征分批输入Transformer和CNN的并行网络中获取深层特征，将深层特征输入分组融合模块获取丢失信息并恢复分辨率，将恢复分辨率的高光谱图像进行合并分组，获得重建后的高分辨率高光谱图像，并通过对比损失函数对网络进行优化。本发明通过Transformer获取全局信息的能力与CNN获取局部信息的能力，并且在网络中通过单元交互模块融合了全局与局部信息、空间与光谱特征，保留了高光谱完整的光谱和空间特征，获得可靠的高分辨率高光谱图像。
一种基于 transformer cnn 分组融合光谱图像分辨方法

[发明专利]一种深度学习模型的分布式训练方法-CN202211484363.8在审
发明人：杨国为;张凡龙;杨章静;詹天明;黄璞;万鸣华 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本发明公开了涉及深度学习技术领域的一种深度学习模型的分布式训练方法，包括基于熵的梯度稀疏压缩方法和基于熵的梯度稀疏压缩下的更新方法，在分布式训练时，基于熵的梯度稀疏压缩下的更新方式是每个工作节点在本地对当前产生的梯度进行稀疏压缩并上传，由参数服务器进行平均，放入优化器计算后下发，乘上学习率用于更新参数；在使用梯度修正之后，工作节点会现在本地使用本地优化器对本地完整梯度进行计算然后上传对该梯度的稀疏结果，再由参数服务器收集之后进行平均、下发。本发明通过可训练参数，防止由传统梯度稀疏压缩带来的模型表达能力下降，改善批数据归一化层的表现，并且在不增加通信带宽的前提下减小参数延迟更新带来的影响。
一种深度学习模型分布式训练方法

[发明专利]一种具有多尺度特征融合功能的遥感影像变化检测方法-CN202310329531.4在审
发明人： 詹天明;袁梦雪;徐超;徐洋;吴泽彬 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有多尺度特征融合功能的遥感影像变化检测方法，首先采集用于遥感图像变化检测的数据集，并将数据集分为训练集、验证集和测试集，再对数据集内部的数据进行增强扩充，接着对数据集中的训练集采用预训练网络和差分网络提取特征，再通过CBAM注意力机制和Swin Transformer模型进行融合辅助训练，得到融合辅助训练结果；本发明实现了具有利用Swin Transformer块和CBAM注意力机制捕获全局信息的功能，且能更有效的识别同一区域不同时刻遥感影像中的变化区域，提高了变化检测的精确度，也实现了利用卷积神经网络来提取局部信息，并利用Swin Transformer block来捕获远程依赖，保障了低层和高层特征的融合效果，适合被广泛推广和使用。
一种具有尺度特征融合功能遥感影像变化检测方法

[发明专利]一种基于空谱联合注意力机制的高光谱多类变化检测方法-CN202310229361.2在审
发明人： 詹天明;汤永生;徐洋;吴泽彬 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空谱联合注意力机制的高光谱多类变化检测方法，首先提取两幅同一区域不同时间的高光谱图像样本，接着将高光谱图像样本进行差分以获得高光谱变化图像，并选取训练样本构建张量块，随后从多个不同的方向对每个变化张量进行提取光谱以及提取空间特征操作，再将提取到的光谱以及空间特征进行融合，并训练空谱联合注意力网络，获得对应的网络模型参数；本发明采用空间模块中二维卷积、三维卷积和注意力机制相结合的方式，高效地完成了高光谱图像的特征提取，并引入了多尺度结构以及密集连接，在较好地运用高光谱图像上下文信息的同时还能光谱降低网路运算的复杂度，有效地提升了变化检测结果的精度，适合被广泛推广和使用。
一种基于联合注意力机制光谱变化检测方法

[发明专利]基于低秩二维局部鉴别图嵌入的鲁棒图像分类方法及装置-CN202010105990.0有效
发明人：吴其阳;万鸣华;杨国为;詹天明;杨章静;张凡龙 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于低秩二维局部鉴别图嵌入的鲁棒图像分类方法及装置，构建图像库单元：用于获取标准的图像库，构建新的待分类标准图像库；第一计算单元：用于计算新的待分类标准图像的类内散度矩阵Sw和类间散度矩阵Sb之差J(P)；第一图像处理单元：用于对采集到的图像X进行低秩矩阵分解,得到低秩矩阵A和稀疏矩阵E；第二计算单元：根据第一计算单元和第一图像处理单元的结果相结合得到最终的目标函数：特征矩阵计算单元：求得特征矩阵Y；最近邻分类器单元：用于利用最近邻分类器对图像进行分类，输出图像的分类结果。本发明解决现有基于2DLPP学习模型的图像分类中存在的分类精度较低、噪声点和奇异点的技术问题，提高了识别精度。
基于二维局部鉴别嵌入图像分类方法装置

[发明专利]基于遥感卫星数据的环境动态监测方法-CN202210222429.X在审
发明人： 詹天明;栗素梅 -专利权人：苏州市中遥数字科技有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明公开了基于遥感卫星数据的环境动态监测方法，包括以下步骤，基于遥感解译，对卫星图像提取并生成包含育秧棚、晾晒场、农机站等在内的设施农用地分布图；依据归一化植被指数(NDVI)的差异，对不同生长期作物长势进行监测；通过对不同生长期图像的影像色调的变化获取作物收获进度以及复垦信息。对卫星图像提取并生成山洪、泥石流、滑坡、崩塌等自然灾害发生的自然地理概况、空间分布位置、灾害体滑动方向以及指导性逃生线路；在设施农用地分布图中标注了灾害体在不同的作物收获以及复垦阶段，所威胁的房屋、道路、农田位置；本发明能够准确地监测作物的长势情况，利用影像数据，监测水稻水分、蛋白质和直链淀粉含量综合品质。
基于遥感卫星数据环境动态监测方法

[发明专利]基于遥感图像处理的高频次监测系统-CN202210222456.7在审
发明人： 詹天明;栗素梅 -专利权人：苏州市中遥数字科技有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01W1/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于遥感图像处理的高频次监测系统，包括：软硬件支撑层、数据层、插件层、平台层，其特征在于：所述软硬件支撑层、所述数据层、所述插件层以及所述平台层在应用逻辑顺序上依次排列；所述软硬件支撑层包括数据库，集群设备，服务器设备以及存储设备；所述数据层包括影像数据库，产品数据库，支撑数据库以及辅助数据库；所述插件层包括图像与数据处理模块，以及环境遥感监测模块；所述平台层包括数据与数据库管理分系统，产品分发与用户服务分系统，专题制图与可视化分系统，卫星轨道预测分系统以及任务规划分系统，满足系统平台业务生产的需要，提供系统平台的基础功能，支撑业务人员和运行管理人员高效的进行日常工作。
基于遥感图像处理频次监测系统

[发明专利]一种基于Siamese空谱联合卷积网络的高光谱变化检测方法-CN202111092212.3有效
发明人： 詹天明;宋博;徐超;吴泽彬 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Siamese空谱联合卷积网络的高光谱变化检测方法，包括以下步骤：采集两个同一区域内不同时间点的高光谱图像，去除其中信噪低的波段；依次对待检测的像素在前后两个时间点的高光谱图像中分别提取该像素及其邻域像素的光谱形成两个张量并配对；选择10%的像素作为训练像素，并人工标记张量对的变化情况；将用于训练的张量对输入由一维卷积和二维卷积组成的Siamese网络，并得到对应的特征向量；本发明保留了高光谱完整的光谱和空间特征，且识别速度快，还将光谱特征与空间特征融合并减少了噪声带来的影响，能够有效的识别两幅不同时相高光谱图像中人们感兴趣的变化区域，提高了变化检测的效率和精度。
一种基于 siamese 联合卷积网络光谱变化检测方法

[发明专利]一种基于双向重建编码网络和强化残差网络的高光谱变化检测方法-CN202111172046.8有效
发明人： 詹天明;徐超;宋博;吴泽彬 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向重建编码网络和强化残差网络的高光谱变化检测方法，获取同一区域两个时间点的高光谱图像，并构成样本图像；选择样本图像中所有像素的5％作为训练像素，并根据训练像素中的变化情况对像素标记变化标签，得到不变像素；本发明采取了将光谱与空间先完全分离再融合的空谱联合策略，分别在光谱和空间上追求更好的特征提取效果，接着对不变像素在两个时间点的光谱采用编码网络进行双向重建，并将重建误差作为新的光谱特征来源，进一步的抑制了噪声对光谱的影响，随后基于波段选择算法筛选部分波段参与空间特征提取，并在残差架构的基础上利用初始特征进行特征增强以提升特征提取效果。
一种基于双向重建编码网络强化光谱变化检测方法

[发明专利]一种基于AI技术的智慧羽毛球馆自动场控方法-CN202211406264.8在审
发明人： 詹天明;吴华朋;孙艳文;陆晨阳;王晨云;戴然臣 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AI技术的智慧羽毛球馆自动场控方法，包括自动检测，从原视频中检测出场地的人员；实时监控、追踪场地人数，从检测出的场地人员进行追踪以及统计人数；记录人员运动轨迹，将检测的目标框进行拆分，找到中间点进行标记并跟随人员的运动记录下轨迹；自动精彩视频剪辑，将视频进行分区，并对其中一个目标进行捡球检测，根据检测捡球的置信度分数来判断是否为视频的精彩部分，若是则将其剪辑并重构得到精彩视频剪辑。本发明大大减少了场地监管人员的任务，并能实时检测到羽毛球场地上的人数以及是否有人在蹭场地打球或场地无人打球等情况，并提供精彩视频剪辑，大大满足了客户的需求。
一种基于 ai 技术智慧羽毛球馆自动方法

[发明专利]基于跨尺度的octave卷积网络的多光谱和高光谱图像融合方法-CN202210982427.0在审
发明人： 詹天明;毕作琳;吴华朋;吴泽彬 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨尺度的octave卷积网络的多光谱和高光谱图像融合方法，包括以下步骤：将用于训练的高空间分辨率的高光谱图像分别进行空间下采样和光谱下采样用于模拟使用传感器捕获到的同一区域、相同时间的多光谱图像(HR‑MSI)和高光谱图像(LR‑HSI)；将得到的模拟的多光谱图像和高光谱图像选取一定比例作为训练集。对于训练集，生成训练集中每个训练对对应的张量，并将每对训练对张量输入到卷积网络中，最后得到用于多光谱和高光谱图像融合的最优模型参数；将训练好的模型用于将传感器捕获到的低空间分辨率的高光谱图像和高空间分辨率的多光谱图像融合，得到同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率的高光谱图像。
基于尺度 octave 卷积网络光谱图像融合方法

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