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公开(公告)号：CN108761461A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810531177.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种利用天气雷达回波时序图像进行降水预报的方法，该方法提出基本反射率数值与图像灰度值之间的直接关联，同时2条合理假设并建立相应的计算模型，依次对时间上两两相邻的基本反射率灰阶图像进行回波主体移动特征计算，再通过卷积函数，对时序图像的移动速度矢量场进行叠加计算，并遵循发生时间越久远的移动速度矢量对当前及未来的影响越小的原则，接着利用一个灰阶图像变化预测模型，对未来灰阶图像的形态、强度进行预测，最终实现基于雷达资料的降水预测。该方法对于较长预报时效且时空变化不连续的回波主体，其降水预报结果的准确性有着明显改善。
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公开(公告)号：CN107316257A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710417964.X
申请日：2017-06-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明一种基于课堂学生行为分析的教学质量评估方法及系统，通过图像采集模块、声音采集器、拾音器和电磁辐射检测仪分别实时采集授课教室内的视频图像、授课教师的语音信号、教室环境噪音信号和电磁辐射量并传送至授课计算机进行处理，处理得到的数据输出至服务器终端进行后续处理，获取教学质量评估报表。本发明提供的基于课堂学生行为分析的教学质量评估方法及系统，按照课表、课程、授课内容、班级和授课教师等不同分类形式生成对应的评估报表，实时在线跟踪课堂上教师授课质量和学生听课质量，提供客观、量化和全面的课堂“授”的质量与“受”的效果的综合评估，为授课教师事后了解和改进所授内容以及学校跟踪教学质量提供量化的数据指标。
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公开(公告)号：CN107133611A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710417671.1
申请日：2017-06-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明一种课堂学生点头率识别与统计装置，包括单片机、图像采集模块、光采集模块、红外补光模块、接口模块、灯光报警模块和上位机，图像采集模块包括第一摄像机和第二摄像机，单片机集成于第一摄像机的机体内，单片机输入端分别与光采集模块、第一摄像机和第二摄像机相连，单片机输出端分别与红外补光模块、灯光报警模块和上位机相连。本发明提供的课堂学生点头率识别与统计方法及装置，通过两个摄像机实时采集人脸图像和课堂行为的视频信号并通过单片机进行图像识别和合成比对处理，获取有效点头的发生时间及其对应的位置坐标并上传至上位机进行远程监控，提高智能化监测水平和数据准确率，可作为教学质量评估依据，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN105069541A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510593105.7
申请日：2015-09-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种面向移动终端的临近天气主观分析系统，包括数据服务端与移动客户端，所述数据服务端包括实况数据接收与监测模块，与数据服务器通信连接；天气雷达数据转换模块，用于将雷达基数据的数据格式由极坐标转换为平面直角坐标；加密自动气象站数据检验模块，用于对各个气象要素分别进行质量检验；数据打包压缩模块，用于将各类气象数据进行合并打包并压缩；数据服务模块，采用UDP协议向移动终端推送经上述步骤生成的数据文件，用于提供访问权限可控的对外数据推送服务；所述移动客户端包括：数据访问模块，数据处理模块，图形绘制模块以及用户交互模块。有益效果：通过便捷的移动设备，向户外作业的专业人员提供可交互、可视化的天气实况监测、主观天气分析预报功能及应用，特别适用于无线网络接入能力差，网速慢的环境或地区。
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公开(公告)号：CN110419918B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN201910477172.0
申请日：2019-06-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A47G19/22
Abstract: 本发明涉及一种电动滤网式水杯，该水杯包括杯体、滤网和滑动杆，所述杯体一侧设有垂直设置的轨道孔，轨道孔外围绕设有线圈，所述滑动杆滑动连接在轨道孔内，且为永磁体；所述线圈通电后产生磁场，滑动杆可在磁场作用下沿轨道孔向上滑动；所述滤网固定在滑动杆一端，当滑动杆伸入轨道孔时，滤网可从杯体开口处伸入杯体内部；本发明的水杯滤网固定在滑动杆上，滑动杆位于轨道孔内，使得滤网与杯体始终处于连接状态，不会遗失。
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公开(公告)号：CN110515081B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910560579.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京信大气象科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种雷达回波零度层亮带智能识别预警方法，该方法以天气雷达资料为主要数据源，对雷达回波零度层亮带进行智能识别和预警，通过3个判定公式以及一系列计算流程，将以往需要由气象业务人员主观分析、判定的业务流程自动化、标准化，对雷达回波零度层亮带的各种潜在特征进行客观且定量地分析，提高了相关业务的实时性和预警的时效性，为相关业务的自动化、智能化开展提供一种新的技术手段。本发明的一种雷达回波零度层亮带智能识别预警方法，利用上一时刻的雷达基数据文件和常规探空观测资料、数值模式资料，对“疑似”或“确定”存在零度层亮带进行细化分区，提高了对雷达回波零度层亮带识别的客观性和准确性。
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公开(公告)号：CN110261857B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910645159.1
申请日：2019-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种天气雷达空间插值方法，该方法以雷达数据质量的优劣作为加权叠加计算时权重大小的评价指标，同时，对于距离雷达中心较远处的探测点，兼顾相邻探测点之间距离大小对插值计算的影响，在空间距离和数据质量两方面，对空间插值方法进行改良优化。本发明天气雷达空间插值方法的实施能够降低异常检测点对空间插值计算造成的不良影响，使得空间插值后的基本反射率数据更接近大气的实际状况，可为短临降水预报、大风预报、强对流天气预报等气象预报预警业务提供更加可靠、准确的基础数据，进而有助于提升气象预报预警的准确性。
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公开(公告)号：CN113640769A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110997434.3
申请日：2021-08-27
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的天气雷达基本反射率预测方法，该方法与常用的天气雷达基本反射率预测方法相比，更关注对基本反射率空间形态演变趋势的预测，该方法采用了基本反射率分层迭代的思想，将不同极值空间的基本反射率二维数据特征代入深度神经网络模型进行训练，与直接将基本反射率数据代入深度神经网络模型相比，本方法能在一定程度上降低数据样本中因各种地物杂波对深度神经网络模型训练过程产生的不良影响，优化对基本反射率空间结构演变趋势的预测效果，进而提高天气雷达基本反射率预测的准确性。
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