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公开(公告)号：CN101370147B
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN200810156554.5
申请日：2008-09-28
Applicant: 南京大学
IPC: H04N9/45
Abstract: 基于DFT插值的色载波起始相位恢复方法，(1)、提取没有波形畸变的色同步信号共64个采样点；(2)、使用DFT变换计算第6和第7个离散频点的DFT系数；(3)、使用线性插值计算起始相位：上述频谱具有线性相位，色同步采样点个数应为2的整数次方，64为最优值；计算两个DFT系数，直接采用DFT变换。本发明应用于对视频信号进行数字彩色解码的情况，无需使用色载波恢复锁相环路或者矩阵运算，使用乘累加器计算所需的两个DFT系数，接着通过线性插值恢复出本地色载波信号的起始相位，以进行高精度的色调解调，具有结构简单，实现方便，运算快速，适用面广等优点。
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公开(公告)号：CN101370147A
公开(公告)日：2009-02-18
申请号：CN200810156554.5
申请日：2008-09-28
Applicant: 南京大学
IPC: H04N9/45
Abstract: 基于DFT插值的色载波起始相位恢复方法，(1)提取没有波形畸变的色同步信号共64个采样点；(2)使用DFT变换计算第6和第7个离散频点的DFT系数；(3)使用线性插值计算起始相位：上述频谱具有线性相位，色同步采样点个数应为2的整数次方，64为最优值；计算两个DFT系数，直接采用DFT变换。本发明应用于对视频信号进行数字彩色解码的情况，无需使用色载波恢复锁相环路或者矩阵运算，使用乘累加器计算所需的两个DFT系数，接着通过线性插值恢复出本地色载波信号的起始相位，以进行高精度的色调解调，具有结构简单，实现方便，运算快速，适用面广等优点。
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公开(公告)号：CN101370146A
公开(公告)日：2009-02-18
申请号：CN200810156553.0
申请日：2008-09-28
Applicant: 南京大学
IPC: H04N9/45
Abstract: 基于相位展开和线性回归的色载波频差估计算法，(1)提取一场开始的黑电平信号中的色同步分量的起始相位；并且采用场起初处的黑电平信号；利用相位估计得到的相位的范围为[0，2π]，作频率估计用的相位选取5个；(2)使用相位展开算法将提取的相位进行展开；相位展开是：以第1行的相位为基准，将其它4行的相位调整到一个统一的线性范围内；(3)使用线性回归模型对展开相位进行拟合，对色同步频率进行提取；以最小二乘准则解超定方程组，(4)使用限幅器对所提取到的色同步频率进行限幅。当输入为非标准视频信号时，通过相位展开算法和线性回归模型对色载波的频率估计，以提高本地色载波的精度，进行数字高清解调。
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公开(公告)号：CN100423027C
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200610086177.3
申请日：2006-09-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 图像缩放器中的插值选择方法，对Sinc函数做有限长度的截取来进行插值，采用Sinc函数加窗的方法来实现：图像缩放处理是通过数字图像处理的方法来实现信号的抽取或者插入，并设计插值器，用于得出某一时刻的信号值；对Sinc函数做有限长度的截取来进行插值，其处理的方法是靠近滤波器的两端用一个加权序列w(n)使得幅度较缓慢的衰减到零，这个加权序列w(n)称为窗：根据待缩放图像的图像特征，计算得出滤波器的截止频率和过渡带宽度，进一步计算得到Kaiser窗的β参数和窗长度参数N以及Sinc函数的参数。将此插值过程做成模块，应用在图像缩放处理中能获得大的缩放范围和较好的缩放质量，计算量小，效率优。
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公开(公告)号：CN118262301A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410479297.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于智能算法的交通异常检测优化策略，首先，利用高斯混合背景建模对交通视频进行背景建模，采用YOLOv8‑NAS智能算法网络对车辆进行检测。接下来，采用DeepSort对车辆轨迹进行跟踪，结合帧差法提取道路掩码，以消除旁道和停车场对静止车辆检测的干扰。通过YOLOv8‑NAS智能算法分析静止车辆的检测结果，判断是否发生了交通异常，并确定异常发生的时间和位置。最后，对异常情况进行分类，将其细分为交通拥堵、车辆熄火和车辆碰撞等类别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109245773B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811279234.9
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及基于块循环稀疏矩阵神经网络的编解码方法，对具有块循环稀疏权值矩阵的全连接神经网络进行压缩编码；利用权值矩阵的循环特性和稀疏性，设计的采取掩模矩阵和非零值列表的编码方法；利用输入激励的稀疏性，设计的采取掩模向量和非零值列表的编码方法；充分利用了掩模矩阵和循环矩阵的特点，采用了硬件友好的解码方法。有益效果为：对稀疏的输入激励向量和权值矩阵同时进行压缩编码，有效减少数据所需的存储空间和运算过程中搬运数据所需的存储接入次数。在神经网络运算过程中，该方法能够有效降低访存消耗的能量，便于处理器跳过不必要的运算，提高硬件系统的吞吐率。
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公开(公告)号：CN109509137A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201810966120.5
申请日：2018-08-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种嵌入比16分之一的图片水印嵌入及盲提取方法，水印嵌入方法包括如下步骤：步骤1）将载体图片分成若干4*4的图像块，并形成对应的RGB矩阵；在RGB转Y的模块中，通过色彩空间转换公式将RGB矩阵转换呈Y矩阵；步骤2）通过式（2）求出Y矩阵DCT变换域的直流分量DC；步骤3）根据式（2）结合式（3）通过同时裁剪离散余弦变换和离散余弦变换逆变换两个变换，并进一步进行裁剪色彩空间转换的操作，实现将水印信息直接嵌入在RGB通道上。有益效果：解决水印嵌入比由传统的1/64提升到1/16时，传统方法所面临的载体图片失真严重和水印提取质量较差的问题。
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公开(公告)号：CN109472350A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811284262.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及基于块循环稀疏矩阵的神经网络加速系统，包括：可扩展的处理单元阵列，存储有神经网络的部分权值，对压缩的网络进行解码和运算；主控制器主要负责对运算流程的控制；激励分发单元，在主控制器的控制下，向可扩展的处理单元阵列分发非零的运算数据。有益效果为：有效利用了块循环稀疏矩阵的特点，减轻了稀疏矩阵向量乘运算负载不均衡的问题，提高运算单元利用率；通过利用激励和权重的稀疏性，减少了片上存储的使用，跳过了冗余的运算，从而提高硬件加速器的吞吐率，满足处理深度神经网络的实时性要求。
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公开(公告)号：CN102592461B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201210052491.5
申请日：2012-03-02
Applicant: 南京大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路防堵塞方法及实现装置，包括以下步骤：步骤一，在路口各个方向交通灯处安装视频装置，并设置视频图像中指定区域为道路堵塞的标志区域；步骤二，某方向车辆允许通行后，相应通行方向的控制模块开始工作；步骤三，控制模块根据相应堵塞范围视频图像做出检测判断，控制信号灯禁止或允许车辆通行；步骤四，某方向车辆禁止通行后，该方向控制模块停止工作。本发明克服了传统交通信号灯无法依据实际道路情况指挥交通的不足，且能够保证闲时道路畅通，控制简单，效果突出。
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公开(公告)号：CN104783838A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510223504.4
申请日：2015-04-29
Applicant: 南京大学
IPC: A61B8/00
CPC classification number: A61B8/5223 , A61B8/085
Abstract: 本发明公开了一种基于声速图像经验模态分解的热疗温度场重建方法，包括以下步骤：步骤一，获取温度场图像：采集热疗法中的组织声速图像，利用不同组织中声速不同原理对声速图进行分割，根据声速与温度的相互关系计算得到组织温度图像；步骤二，对温度场图像进行重建：基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)重建温度场，减小温度场在分界处反向剧烈变化；步骤三，对重建图像进行筛选：利用连续性、相关性及最大值、最小值约束，选择系数，减小重建后的每行每列上各点与其邻域均值差的最大值，得到重建后温度场图像。本发明通过软件方法进行图像处理，能够使重建后的温度场更加符合物理规律。
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