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公开(公告)号：CN102930529B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210359685.X
申请日：2012-09-24
申请人： 南京工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于非对称模板搜索的快速伪造区域盲检测方法，属媒体认证领域。本发明包括如下步骤：首先运用SIFT算法提取图像特征点及特征点特征向量；然后把所有SIFT特征点的特征向量进行比较，滤除小于特征点相似阈值的点对，形成疑似复制区域和粘贴区域的初始点集；最后利用非对称模板匹配搜索算法对疑似复制区域和粘贴区域的初始点集进行扩展搜索疑似区域，对疑似复制/粘贴区域进行精确检测定位，实现了最小匹配误差的求解。本发明相比现有技术，能够准确快速地检测出疑似复制/粘贴伪造区域，且具有高抗噪能力。
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公开(公告)号：CN103226471A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310093932.0
申请日：2013-03-21
申请人： 南京工业大学
IPC分类号： G06F9/44
摘要： 本发明公布了一种基于SVG的固件图形用户界面的设计方法，所述方法利用可扩展标记语言的可缩放矢量图形SVG表示固件图形用户界面组成元素，得到SVG描述的界面文件；调用SVG解析器对固件图形用户界面的描述文件进行解析，提取出SVG图形的基本元素，生成界面元素结构树；按照统一可扩展固件接口UEFI提供的图形输出协议把提取的SVG图形元素进行绘制并显示。本发明方法设计的固件图形用户界面使得对硬件的配置、管理操作更加直观、快捷，界面定制个性化；界面表示文件占用空间小，界面可播放动画效果；与传统的BIOS字符界面相比，基于SVG的固件图形用户界面具有直观、友好、易于操作的特点。
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公开(公告)号：CN103207797A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310083959.1
申请日：2013-03-15
申请人： 南京工业大学
IPC分类号： G06F9/445
摘要： 本发明提出了基于通用可扩展固件接口固件系统的胶囊式定制更新方法，所述方法基于通用可扩展固件接口UEFI固件系统的胶囊Capsule机制，摆脱了目前主流固件更新技术依赖系统管理中断SMI驱动，通过对Capsule进行解析，得到待更新的固件卷FV模块，并对FV模块进行识别，将获取的数据写入固件文件系统目标地址，从而实现对选定FV进行更新，摆脱了以往需要对整个BIOS更新的方法。Capsule机制解决了更新工具在不同硬件平台、操作系统上无法统一的问题。该固件更新方法，更具灵活性、应用价值高。可应用于固件远程刷新、固件自动恢复等方面。
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公开(公告)号：CN118334108A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310911887.9
申请日：2023-07-24
申请人： 南京工业大学
摘要： 本发明涉及基于AI和CV相结合的室内物体定位方法，采用YOLOv3算法对室内物体进行准确定位，通过双目视觉方法对物体的深度进行计算。传统室内物体定位方法存在定位不准确、处理效率低等缺陷，而本发明通过双目立体视觉和YOLOv3算法相结合，提供了一种高效准确的室内物体检测、定位解决方案。本发明的主要发明内容是在AI和CV相结合的基础上，应用YOLOv3算法对室内物体进行定位。具体实施方式包括以下步骤：首先，对双目图像进行预处理，包括图像增强和几何校正，为后续处理童工高质量的图像；然后，利用YOLOv3算法进行室内物体的实时检测和定位，采用特定的损失函数和优化算法，如二元交叉熵损失函数和Adam优化算法，提高检测和定位的准确性和鲁棒性；最后，利用立体视觉原理计算定位物体的坐标，并可视化输出定位结果。
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公开(公告)号：CN118314201A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310947320.7
申请日：2023-07-28
申请人： 南京工业大学
IPC分类号： G06T7/73 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
摘要： 一种基于深度学习的点云物体识别与定位方法。本发明把深度学习方法用于识别和定位3D点云物体，用点云柱簇表示离散不规则的点云，每个点云柱用点三维坐标与反射率、点坐标与点云柱中心坐标的差值以及规整操作等属性表示；点云深度网络从点云柱提取特征，把提取特征重排形成点云等价的类图像；卷积神经网络提取类图像特征提取类图像的多维特征；对候选框与锚框联合解码，给出点云物体检测结果。本发明在国产边端设备Atlas 200DK实施、验证，能够检测和定位出3D点云中的物体。
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公开(公告)号：CN114549663A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210179434.7
申请日：2022-02-25
申请人： 南京工业大学
摘要： 本发明公开了一种从图像序列或视频快速确定匹配极线对并计算相机本征矩阵的方法，用于实现快速精确的像机标定，属计算机视觉研究领域。本发明所述的方法主要包括：首先，运用背景差算法从一组内容相关图像序列或视频提取运动物体的掩膜序列或掩膜视频；其次，确定视点(相机)A和视点(相机)B的候选对应极线集合；确定视点(相机)A和视点(相机)B的对应极线对；从对应极线确定视点依赖的极点。最后，由极点、极线计算相机本征矩阵。本发明能够实现快速精准的摄像机校准，计算时间复杂度低。
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公开(公告)号：CN102866893A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210357744.X
申请日：2012-09-24
申请人： 南京工业大学
IPC分类号： G06F9/44
摘要： 本发明公开了一种基于中间语言IL的遗产软件结构析取方法，属软件工程的软件进化研究领域。本发明所述方法包括如下步骤：首先，通过VS(VisualStudio2010)提供的ILDASM程序生成IL文件；其次，分析软件程序信息，进行程序集初始化、初始化类、初始化函数；最后对函数体解析分析代码的结构，判断代码结构类型及析取代码语义，实现提取程序。本发明能够有效地解析出DotNet遗产代码的语义，可实现DotNet遗产代码的复用和集成，方法简单，复杂度低。
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