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公开(公告)号：CN111462274A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010418445.7
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SMPL模型的人体图像合成方法及系统。该方法包括：获取训练好的人体图像合成网络；人体图像合成网络包括SMPL模型、外表编码网络、全连接网络和解码网络；人体图像合成网络中包括待合成人物的外表参数；获取待合成图像；调整SMPL模型中的SMPL参数，生成待合成人物的uv图；利用外表编码网络得到当前人体的外表编码；根据人体的外表编码，利用全连接网络得到待合成人物的外表特征图；外表特征图与uv图大小一致；根据外表特征图和uv图，利用解码网络得到前景人体合成图像和二值掩膜；根据二值掩膜，将背景图像和前景人体合成图像相加，得到待合成图像对应的人体合成图像。本发明可以提高人体图像合成的准确度。
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公开(公告)号：CN111401113A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910006045.2
申请日：2019-01-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体姿态估计的行人重识别算法，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：行人重识别任务中由于人体姿势和摄像机角度的不固定使得识别效果不鲁棒的问题。本发明的主要算法的核心部分在于利用人体姿态估计算法得到行人图片中的人体关节点，通过关节点将行人图片分割为人体各个部分的图片。通过对人体各个部分的图片训练神经网络，提取出对于部分的特征向量。进一步，将特征向量融合，最后对特征向量进行距离度量。本专利能够提高行人重识别任务中对行人姿态不固定样本的鲁棒性，具有一定的创新性。
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公开(公告)号：CN105354591B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201510688156.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明是一种针对三维室外场景语义分割的系统，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：针对三维室外场景中遮蔽多、点云密度不均、物体结构复杂等问题，提出一种利用高阶与类别相关的先验知识的分割分类三维点云场景的系统。本发明系统的主要算法的核心部分在于提出了一种利用与类别相关的高阶语义分割框架，并分析了三维室外场景中类别相关的先验信息，提出了相应的高阶函数模型。本发明在传统的高阶单一先验知识的语义分割框架的基础上，进一步提出了一种利用类别相关先验知识的语义分割方法，能够更加精确的分割分类三维室外场景。
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公开(公告)号：CN105184861B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201510688248.6
申请日：2015-10-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明是一种利用视频进行人体三维重建的系统，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：用普通相机101拍摄人运动的视频，电脑102借助2D关节点、3D骨骼，利用人的运动信息对图像上的人体进行分割、重建，实现了运动中对人体模型进行重建。本发明的主要算法的核心部分在于利用人体的运动信息对图像上的人体进行分割，将人体这一复杂非刚性体转化成许多刚性体的组合。本发明提出的方法能够简单、廉价的获取比较准确的人体三维模型。
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公开(公告)号：CN105337703B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510701476.2
申请日：2015-10-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对存在载波频率偏移的协作通信系统的传输方案，属于无线通信领域。本发明解决的问题是：针对协作通信系统中存在的载波频率偏移，使得信号传输的可靠性急剧下降的问题，提出了一种频率翻转的编码方案和一种低复杂度的迫零译码方法。本发明的主要算法的核心部分在于编码码字的频率翻转，使得协作通信系统的中继节点与目的节点之间的等效信道矩阵是一个复正交矩阵，目的节点对接收到的信号进行简单的处理就可以正确地还原发射信号。通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法使得协作通信系统的可靠性更高，并且译码复杂度更低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107862733A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711087652.3
申请日：2017-11-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法和系统，属于计算机视觉和机器人领域。本发明解决的问题是：针对一般算法无法实现激光雷达的大规模点云数据的实时重建问题，提出一种根据当前三维点云生成视线，实现数据更新，从而实时重建的方法。主要包括三维点云获取以及传感器外参数据计算，基于视线算法计算隐式表面的符号距离值，符号距离值加权融合，对体数据进行体绘制并保存，实时显示重建效果。本发明通过引入视线更新算法，实时地更新隐式表面，从而实现基于雷达等深度传感器的大规模场景实时重建，不仅在速度上具有较大优势，在重建质量上也取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN106502799A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611271570.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种利用长短时记忆网络对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算和深度学习领域。本发明解决的问题是：云计算环境中主机负载变化剧烈的问题。本发明提出一种预测未来主机负载已改善云计算系统调度的方法。本发明的主要算法的核心部分在于利用长短时记忆网络的特性对历史数据与未来数据之间的关系进行建模，网络具有长期记忆功能，输出即为预测的负载。本发明利用神经网络的方法进行负载的预测，通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法能够取得更加精确的预测结果。
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公开(公告)号：CN103327118B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201310285840.2
申请日：2013-07-09
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明是一种针对云计算环境下web应用的智能虚拟机集群缩放方法及系统，所属技术领域是云计算。针对部署在基础设施即服务中的web应用，本发明解决了如何动态的根据用户并发请求数量的变化，通过选择不同数量和性能的虚拟机组合实现集群缩放的问题，达到满足系统响应时间的要求和最大化节约运营成本的目的。本发明提出的智能虚拟机集群缩放方法与系统，首先通过在线学习得到在不同并发请求数下最佳的虚拟机集群总体性能大小，同时将web应用的响应时间保持在规定值以下，然后找到在此总体性能下使得虚拟机集群使用费用最小的虚拟机集群缩放方案。
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公开(公告)号：CN105678769A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610011916.6
申请日：2016-01-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10036
Abstract: 本发明涉及一种地物光谱图像的分解算法，属于计算机视觉及计算摄像学领域。本发明以更好地利用地物光谱图像中的有效信息为目的，将地物光谱图像分解为光源光谱、明暗图像，材质反射图像以及高光图像。本发明主要算法的核心在于利用光谱图像丰富的频谱信息进行一致性区域分割，以带权均值算法计算材质反射光谱图像，最后利用局部照明条件一致性计算明暗图像。本发明提出的方法能够有效的分解出地物光谱图像中的有效信息，对地物场景的分割及识别有极大的帮助。
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公开(公告)号：CN103686915A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210325922.0
申请日：2012-09-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种在无线自组织网中基于感染节点的路由链路自恢复方法，所属技术领域为无线通信技术。本发明所解决的问题是：在无线自组织网络中，由于节点运动速度高、网络拓扑变化快，为了维护路由而引入大量泛洪消息包，从而导致高负荷和高网络开销的问题。本发明所提出的方案是：通过对有限的感染节点进行泛洪替代对整个无线网络泛洪的方式，减少网络路由建立的开销。值得注意的是，本发明对于感染节点的标识不需要引入节点及其相邻节点额外的信息交换。一旦路由路径上的连接断开引起路由失效，新的路由发现过程将采取从局部到全局的方式建立。通过进行这一过程，路由将得到修复、增量式的改进，并且最终性能源节点到目的节点之间的最短路径。
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