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公开(公告)号：CN112348847A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011152830.8
申请日：2020-10-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供了一种目标尺度自适应跟踪方法，属于计算机视觉技术领域，该方法基于条件数对目标框进行分块，然后提取每个分块的VGGNet‑19网络模型第一、第四卷积层特征，应用到核相关滤波器中，得到不同分块目标中心位置，并通过巴氏系数对不同块的可靠性进行度量，以可靠性度量作为权重，最终得到整体目标响应图和整体目标位置中心，再利用仿射矩阵实现目标尺度自适应，以估算的一系列仿射变换矩阵得到一系列目标框集，并以前五帧跟踪结果平均值作为基线样本，以最接近基线样本的候选框作为最优候选框，实现目标尺度自适应跟踪,有助于实现目标尺度自适应跟踪。
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公开(公告)号：CN110378150B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910860277.4
申请日：2019-09-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于度序列最佳分组进行图结构修改的网络匿名方法，所述方法首先将网络节点度值序列匿名的最佳分组问题，转换成为一个有向分组网络的最短路径问题；依据所述有向分组网络的最短路径对网络节点度值序列进行匿名；依据所述网络节点度值序列的匿名信息修改网络结构，实现所述网络节点度值的匿名操作；本发明可有效降低在网络数据匿名过程中的计算量，且适用于大规模的网络数据的匿名处理。
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公开(公告)号：CN111223050A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811432598.6
申请日：2018-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明目的是为了增加边缘检测算法的功能，打破已有检测算法不能实时处理图像的局限性。本发明提出了一种实时图像边缘检测算法，具有以下步骤：包括步骤：根据实时图像灰度数据及已处理的图像灰度数据进行计算进而设置短时记忆阈值及双阈值；依据短时记忆阈值对实时图像数据进行预处理消除部分背景干扰；根据双阈值对于预处理后的图像进行边缘检测。该算法具有实时性，效率高，适应性强，能根据图像背景特征进行自适应阈值设置，能有效解决很多背景复杂的图像。
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公开(公告)号：CN107016693B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710032389.1
申请日：2017-01-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种结合有效异常点检测的粒子滤波目标跟踪算法，基于粒子滤波的框架，首先使用PCA对目标模板进行分解，建立互相正交的特征空间，然后在后续的跟踪中，将粒子投影到此特征空间中，计算粒子的重建误差，通过粒子的概率加权和来估计目标的位置。对于估计的跟踪结果，使用洛伦兹估计器检测跟踪结果中的异常点，通过统计异常点的个数，来判断跟踪结果是否达到更新设定的阈值。当收集到一定帧数时，将其再次投影到原来的特征空间中，计算重建误差。对重建误差做二次PCA分解，将特征向量中具有最大特征值的特征向量更新到原有特征空间中。本发明能够准确检测到是否需要更新，进行及时的更新，既避免了不必要的更新，又提高了跟踪的准确性。
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公开(公告)号：CN108471531B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201810242647.3
申请日：2018-03-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/42 , H04N19/70 , H04N19/91
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的质量可分级快速编码方法，属于视频编码技术领域。本发明方法利用压缩感知理论的稀疏性，在对质量可分级增强层进行编码时对残差块尺寸为8x8的子块进行稀疏表示，编码时为了满足标准编码结构提出补0操作再进行熵编码。本发明还利用了基本层和增强层之间的层间相关性来快速选择子块编码模式以进一步降低编码算法的计算复杂度。相比现有技术，本发明方法能够在保持编码后图像质量的前提下，有效地降低编码端的码率，提高编码器的编码效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110378150A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910860277.4
申请日：2019-09-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于度序列最佳分组进行图结构修改的网络匿名方法，所述方法首先将网络节点度值序列匿名的最佳分组问题，转换成为一个有向分组网络的最短路径问题；依据所述有向分组网络的最短路径对网络节点度值序列进行匿名；依据所述网络节点度值序列的 匿名信息修改网络结构，实现所述网络节点度值的 匿名操作；本发明可有效降低在网络数据匿名过程中的计算量，且适用于大规模的网络数据的匿名处理。
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公开(公告)号：CN105893956B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610193221.4
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于多特征自适应测度学习的在线目标匹配方法，属于智能视频监控技术领域。针对现有的线下距离测度学习算法在测试样本大幅增多后，由于最初习得的测度矩阵不能很好地反映当前状况造成的匹配准确率大幅下降的问题，本发明通过自适应学习合适的测度矩阵得到较佳的相似性度量距离函数，对目标进行匹配，分为初始线下训练、在线目标匹配和测度更新三个阶段。本发明有效地解决了现有的线下距离测度学习算法在新数据大幅增多而偏离初始训练集的情况下出现的匹配准确率大幅下降的问题，保证了匹配模型良好的扩展性。本发明可以自适应地更新、修正测度矩阵，初始训练时对已标签样本数量的要求也低于现有算法，大大减少了人工标记的工作量。
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公开(公告)号：CN105791829B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610192646.3
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/61 , H04N19/82
Abstract: 本发明属于视频编码的技术领域，具体涉及一种基于多核平台的HEVC并行帧内预测方法。可以实现不同深度下的CU并行预测，同时在4×4粒度下通过共用参考像素，一次并行处理两个4×4大小的CU。由帧內预测依赖性可知，当大尺寸的CU开始进行预测时，其包含的左上角小尺寸的CU也可进行预测，当一个CU完成重建时，多个有依赖关系的CU可以同时开始。以此类推，从而实现不同深度下的CU并行。本发明通过不同深度下CU与相同深度下CU并行处理相结合的方式，利用多核平台提供的线程池技术，为并行处理的CU单元分配一个线程去处理，使帧内预测在编码速度上有了明显的改善，显著提升了并行加速比。
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公开(公告)号：CN108419083A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810241371.7
申请日：2018-03-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种图像多级小波全子带压缩感知编码算法对自然图像进行稀疏表示，将图像变换到具有极大稀疏性的小波域，低频子带对于重建图像非常重要，高频系数中每个元素及其子孙后代重要性和不同高频层系数的稀疏程度是不同的，根据稀疏矢量中高频子带系数的不同重要性来设计权值矩阵，并依据高层子带能量是低层子带能量倍的关系来设置对应每一高频层的权值，并最终得到改进的测量矩阵，最后对稀疏矢量进行压缩观测后得到测量值。在重建端，对有HL，LH和HH高频子带组成的稀疏矢量中，最终对重建系数矩阵进行小波反变换得到重建图像。
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公开(公告)号：CN104331466B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201410605481.9
申请日：2014-10-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于时空邻近搜索的移动轨迹序列模式快速挖掘方法，基于空间转换的数据预处理，首先对原始的移动轨迹数据进行时空划分，并基于移动轨迹数据与时空格的匹配得到对应的时空格序列，然后建立时空格空间中2维几何空间所对应的有向无权图，并基于无权图的顶点与时空格序列的匹配得到对应的时空格序列集合；基于图的深度优先遍历的移动轨迹序列模式挖掘，在深度优先遍历的过程中，采用基于时空邻近搜索的方式进行模式增长，并利用顶点的时空格序列集合的关系运算进行移动轨迹序列模式支持度的计算。与现有方法相比，本发明具有挖掘速度快、效率高的优势。
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