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公开(公告)号：CN105789021B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610080850.6
申请日：2016-02-05
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种双极光电子光离子成像仪的离子透镜装置，其特征在于，包括：激光作用区、第一类极板区、第二类极板区、电子端自由飞行管、离子端自由飞行管，第一类极板区、第二类极板区并排设置，激光作用区位于第一类极板区的一侧和第二类极板区的一侧之间；电子端自由飞行管一侧与第一类极板区的另一侧相接，电子端自由飞行管另一侧设置有电子端MCP&PS成像探测器；离子端自由飞行管一侧与第二类极板区的另一侧相接，离子端自由飞行管另一侧设置有离子端MCP&PS成像探测器。本发明设计了一种双极光电子光离子成像仪的离子透镜装置，可以同时实现对光与物质作用产生的电子和离子进行成像，操作非常方便。
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公开(公告)号：CN104934288A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510237939.4
申请日：2015-05-12
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： H01J49/40
摘要： 本发明公开了一种基于四极板设计的高时间分辨离子速度成像仪，包括MCP探测器、飞行管和一端封闭另一端敞开的中空的圆柱形腔体，所述MCP探测器、飞行管和圆柱形腔体同轴设置，MCP设置于飞行管的一端，飞行管的另一端从所述圆柱形腔体的敞开端伸入其内部，所述圆柱形腔体内部，在从圆柱形腔体的封闭端至飞行管的另一端之间还同轴依次设置有第一至第四极板，所述第一至第四极板为圆形，圆形的中心开设有圆孔，第二至第四极板的中心圆孔直径相同，第一极板的中心圆孔直径小于第二至第四极板的中心圆孔直径，第一至第四极板等间距的设置。本发明实现离子的飞行时间纵向聚焦，大大提高了探测离子的飞行时间质谱的分辨率。
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公开(公告)号：CN118658080A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411150514.5
申请日：2024-08-21
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/01
摘要： 本发明公开了一种基于退火优化LSTM算法反演湖泊叶绿素的方法及系统，属于人工智能中的模式识别技术领域。所述方法包括获取湖泊的高光谱图像，从高光谱图像中提取每个像素点的光谱序列数据；将高光谱图像中每个像素点的光谱序列数据输入到预先训练好的基于退火优化算法优化的MHA‑LSTM模型中，预测每个像素点的叶绿素浓度；根据预测的每个像素点的叶绿素浓度，生成表示叶绿素分布的热力图。所述MHA‑LSTM模型包括依次连接的编码层、多头局部自注意力机制层、LSTM层、注意力门控机制层和输出层。本发明能够显著提高叶绿素浓度预测的准确性，在保证模型预测精度的同时，显著减少了训练时间和计算资源消耗。
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公开(公告)号：CN118379295B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410824230.3
申请日：2024-06-25
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于配准的高光谱异常检测方法，包括：对高光谱图像数据进行数据增强，并提取增强后的高光谱数据的特征矩阵，包括局部源矩阵、全局源矩阵和目标矩阵；将全局源矩阵、局部源矩阵分别与目标矩阵进行一阶空间点云配准操作，分别获取两种高光谱数据像素点度量值，即局部像素点相似度值、全局像素点相似度值；通过得到的局部和全局像素点相似度值对高光谱图像进行异常检测，得到全局检测结果图及局部检测结果图，并将全局与局部检测结果图进行融合，得出最终异常检测结果。本发明通过点云配准操作对高光谱异常检测进行求解，提高了高光谱异常目标检测精度，在同等条件下降低了虚警率。
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公开(公告)号：CN118470545A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410924484.2
申请日：2024-07-11
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开一种基于图掩码自编码器的遥感图像自监督学习方法，包括使用主成分分析法对遥感图像原始数据进行降维，并基于降维后的遥感图像数据获取遥感图像的节点样本数据；将遥感图像节点样本输入到预训练的图卷积编码器中，进行特征提取编码，获得节点样本的特征向量；将节点样本的特征向量输入到监督学习分类器中，获得遥感图像分类结果，显著提升小样本训练集条件下常用遥感图像分类器的分类性能。
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公开(公告)号：CN118379295A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410824230.3
申请日：2024-06-25
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于配准的高光谱异常检测方法，包括：对高光谱图像数据进行数据增强，并提取增强后的高光谱数据的特征矩阵，包括局部源矩阵、全局源矩阵和目标矩阵；将全局源矩阵、局部源矩阵分别与目标矩阵进行一阶空间点云配准操作，分别获取两种高光谱数据像素点度量值，即局部像素点相似度值、全局像素点相似度值；通过得到的局部和全局像素点相似度值对高光谱图像进行异常检测，得到全局检测结果图及局部检测结果图，并将全局与局部检测结果图进行融合，得出最终异常检测结果。本发明通过点云配准操作对高光谱异常检测进行求解，提高了高光谱异常目标检测精度，在同等条件下降低了虚警率。
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公开(公告)号：CN118230023A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410182358.4
申请日：2024-02-19
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/77
摘要： 本发明公开了一种基于二次训练的高光谱图像分类方法及系统，涉及高光谱图像分类技术领域，通过Transformer分类模型进行有监督学习得到像素的高阶分类向量，构建与分类模型相同结构的二次训练模型，将像素块中的部分像素与中心像素输入模型，输出得到二次分类向量，根据高阶分类向量与二次分类向量之间差异作为损失，优化二次训练模型的参数，连接高阶分类向量与二次分类向量并输入线性分类模型，得到像素的分类概率。利用少量有标记数据微调线性分类模型，将待分类的像素分别利用训练好的Transformer分类模型、二次训练模型、线性分类模型，得到像素的分类概率，选择最大概率所在类别作为标签，即可实现高光谱图像分类。
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公开(公告)号：CN118135205A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410544586.1
申请日：2024-05-06
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种高光谱图像异常检测方法，包括：对待检测的高光谱图像矩阵进行分割，获取固定窗口区域和超像素的区域；将待检测的高光谱图像矩阵转换为全局二维图像矩阵；针对全局二维图像矩阵、固定窗口区域和超像素的区域，分别使用锚点生成模型处理和局部马氏距离模型处理，获得三种异常检测结果；将三种异常检测结果考虑逻辑“或”“与”操作进行融合，得到最终异常检测结果。提升了高光谱图像异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118068543A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410474037.1
申请日：2024-04-19
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种长工作距高分辨率物方远心镜头，该镜头采用正、负、正、负、正的光焦度构成形式，与现有常规物方远心镜头相比，透镜数量少且结构紧凑，便于加工与检测。本发明物方远心镜头工作距离为常规远心镜头工作距离的四倍多，工作距离长，且兼具了成像分辨率高、成像保真度好等优势，有益于扩大工业检测范围，提高目标测量精度，广泛用于机器视觉、工业检测与目标模拟测试等领域。
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公开(公告)号：CN117786617A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410214228.4
申请日：2024-02-27
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16C20/20 , G01N21/25
摘要： 本发明公开了一种基于GA‑LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法及系统，涉及检测技术领域，包括：接收样本布料光谱数据，对样本布料光谱数据进行预处理，得到样本数据，将样本数据进行分类得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入至预先建立的长短期记忆神经网络LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到一次训练LSTM的布料成分分析回归模型；优化一次训练LSTM的布料成分分析回归模型的学习率，将优化后的学习率输入至一次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到二次训练LSTM的布料成分分析回归模型；将待测布料的融合后的光谱数据输入至二次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，得到布料成分分析结果。
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