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公开(公告)号：CN104793493B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510167492.8
申请日：2015-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于实时神经网络的半自动睡眠分期装置，由将待分析睡眠数据进行实时神经网络分析的处理模块、将待分析数据进行分析处理后实时存储的存储模块、对其他模块进行实时有效控制的控制模块、对分期结果的数据和图形进行可视化显示的显示模块依次相连构成。本装置操作简单，能够对不同个体的睡眠分期做出实时高效的预测，具有分期准确率高、分类实时性好、应用前景广阔等特点。基于本装置的产品可应用于睡眠监测、睡眠科研等场景。
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公开(公告)号：CN104331424B
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201410547101.0
申请日：2014-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用户移动轨迹中敏感轨迹模式的净化方法。该方法依据用户移动轨迹数据分布于道路网络的特性，定义基于道路的网络有向图，在网络有向图中预设敏感点及敏感轨迹模式集，采用全局与局部匹配相结合的方法对获取的用户移动轨迹进行净化，得到不包含敏感轨迹模式的用户移动轨迹。该方法可以实现批量敏感轨迹模式的快速隐藏，实现处理后的数据相对于原始数据具有较小失真度。
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公开(公告)号：CN104574415B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510039639.5
申请日：2015-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种基于单摄像机的目标空间定位方法，属于智能视频监控技术领域。本发明方法针对现有基于线性摄像机模型进行目标空间定位技术未考虑镜头畸变所带来的成像误差的问题，基于镜头畸变的各向同性的特性，在利用理想线性摄像机模型进行目标空间定位时，结合GPS等全球定位系统获得摄像机位置、场景中心参考点和标识点的大地绝对坐标等空间定位辅助信息，对目标在图像中的位置进行补偿和校正，从而可快速准确地获得目标的实际大地绝对坐标。相比现有技术，本发明方法的鲁棒性、实时性和适用性都得到了较大的提升。
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公开(公告)号：CN106454341A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610880508.4
申请日：2016-10-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/107 , H04N19/142
CPC classification number: H04N19/107 , H04N19/142
Abstract: 本发明公开了一种基于场景切换的HEVC预测模式快速选择方法，首先在读取输入YUV文件时，记录每一帧图像的亮度分量构成灰度图像；利用插值法将每一帧灰度图像都压缩成M×M格式的索引图；计算M×M个灰度值的平均值Vaverage，将每个灰度值和Vaverage进行比较，获得每帧图像的M×M位长度的二进制指纹序列；对于前后两帧图像，对比其指纹序列，统计相应位置二进制值不同的个数dNum，生成哈希指数；对于哈希指数大于阈值T的当前帧图像，将其判定为场景切换帧，在设置帧类型时将其置为I帧，按I帧进行预测编码，否则不做任何操作。本发明对于视频中的场景切换帧可以进行快速的检测，而且不会影响其他相关优化加速算法，不会改变编码质量。与现有的HEVC快速预测算法可以共同使用。
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公开(公告)号：CN105992008A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201610192698.0
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/44 , H04N19/436
Abstract: 本发明公开了一种在多核处理器平台上的多层次多任务并行解码算法。本发明方法针对高清视频的巨大数据量和HEVC解码的超高处理复杂度问题，利用HEVC数据中的依赖性，提出了一种在多核处理器平台上任务和数据有效结合的多层次多任务并行解码算法。本发明将HEVC解码分成帧层熵解码和CTU层数据解码两类任务，采用不同的粒度分别进行并行处理：对熵解码任务以帧级方式并行；对CTU数据解码任务以CTU数据行方式并行；每一个任务由独立的线程执行，并被绑定到一个独立的核运行，充分利用了多核处理器的并行计算性能，实现对未使用任何并行编码技术的HEVC全高清单一码流的实时并行解码。采用的多核并行算法相比于串行解码，大大提高了解码的并行加速比，并保证了解码图像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105894022A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610193012.X
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/4652
Abstract: 本发明属于智能视频监控技术领域，提出了一种自适应分层关联多目标跟踪方法。本方法利用增量线性可判别分析(ILDA，Incremental Linear Discriminant Analysis)寻找一个能尽可能分离各个目标的投影矩阵，并提取各个目标的特征均值向量，并用其定义轨迹和候选目标进行匹配的关联代价函数，从而来指导连续轨迹和断开轨迹的增长。当前帧匹配结束后，计算各个轨迹最新匹配结果和其特征均值向量的差异，当差异大于一定阈值的时候，用该匹配结果来更新ILDA模型相关参数，否则不更新。相比现有技术，本发明能够减少多目标跟踪过程中由于目标外观相似而跟错目标的概率。
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公开(公告)号：CN105893956A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610193221.4
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/6256 , G06K9/6262
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：CN104754509A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201410605214.1
申请日：2014-10-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W4/02
Abstract: 本发明提供一种基于位置语义K-匿名的LBS隐私保护方法，首先采用协同过滤的方法，以空间划分网格为单元，提取大量移动轨迹数据包含的位置语义信息，即通过分析空间划分网格与用户移动轨迹历史数据的时空关系获取位置语义；然后基于网格的位置语义生成可以实现位置语义隐私、位置隐私、标识隐私、查询隐私的同时保护的匿名数据集；具有以下技术优势：采用划分空间格的方法，进行位置语义统计与表达，可以更加方便地与传统的时空K-匿名方法进行集成。通过分析LBS应用中产生的用户移动轨迹历史数据，生成停留、路过、跨越、未经过等4类位置语义，位置语义更具真实性。
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公开(公告)号：CN104598929A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510056704.5
申请日：2015-02-03
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/4647
Abstract: 本发明公开了一种HOG特征快速提取方法，属于计算机模式识别技术领域。该方法包括：步骤1、图像预处理；步骤2、计算图像中各像素的梯度并将图像划分为细胞和块；步骤3、计算每个细胞的方向梯度直方图；步骤4、对每个块内的各细胞的方向梯度直方图进行归一化；步骤5、收集每个块内的方向梯度直方图，将其合并为图像的HOG特征；计算每个细胞的方向梯度直方图，具体如下：首先将每个细胞划分为四个子细胞；对于任意一个细胞M，从M所在块中的其他细胞中选取与细胞M相邻的子细胞，通过对细胞M中的所有像素以及所选取的子细胞中的所有像素进行三线性插值，得到细胞M的方向梯度直方图。本发明在保持特征有效性的同时可大幅提高特征提取速度。
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公开(公告)号：CN104574415A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510039639.5
申请日：2015-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单摄像机的目标空间定位方法，属于智能视频监控技术领域。本发明方法针对现有基于线性摄像机模型进行目标空间定位技术未考虑镜头畸变所带来的成像误差的问题，基于镜头畸变的各向同性的特性，在利用理想线性摄像机模型进行目标空间定位时，结合GPS等全球定位系统获得摄像机位置、场景中心参考点和标识点的大地绝对坐标等空间定位辅助信息，对目标在图像中的位置进行补偿和校正，从而可快速准确地获得目标的实际大地绝对坐标。相比现有技术，本发明方法的鲁棒性、实时性和适用性都得到了较大的提升。
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