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公开(公告)号：CN118015476A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410418461.4
申请日：2024-04-09
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于低参数神经网络与标准化流的铁路外部环境遥感变化检测方法及系统，方法包括：将前后两个时间点的铁路外部环境遥感图像进行差分并提取差分张量，抽取样本进行标记并构造训练样本集训练基本变化检测模型；针对训练样本集中代表变化和不变化的张量样本分别训练标准化流遥感样本生成模型；生成若干近似分布的样本，利用基本变化检测模型评估生成样本的可信度并筛选出增强样本与原始训练样本集合并得到最终的训练样本集，利用软标签和标签平滑技术构造更高质量的标签，利用最终训练样本集训练变化检测模型得到最终的变化检测模型以及变化检测结果图。本发明适用于铁路外部环境变化检测，可获得铁路外部环境变化区域图。
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公开(公告)号：CN112381106B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011365545.4
申请日：2020-11-28
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
Abstract: 本发明公开了一种基于全局区域先验注意力机制的目标检测方法，包括如下步骤：遍历所有训练样本，统计目标出现在图像中的频率，得到全局先验注意力；获取待检测图像，利用训练得到的特征提取网络对图像进行特征提取，同时利用卷积神经网络提取自适应注意力，对全局先验注意力进行修正与增强得到自适应全局先验注意力，使用自适应全局先验注意力增强特征图；最后再进行目标检测。本方法提出了全局区域先验注意力机制网络，提升了训练收敛速度，在保证检测速度的同时提高了目标检测精度，在目标种类少出现在特定位置的目标检测应用场景中提升更加明显。
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公开(公告)号：CN118015476B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410418461.4
申请日：2024-04-09
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于低参数神经网络与标准化流的铁路外部环境遥感变化检测方法及系统，方法包括：将前后两个时间点的铁路外部环境遥感图像进行差分并提取差分张量，抽取样本进行标记并构造训练样本集训练基本变化检测模型；针对训练样本集中代表变化和不变化的张量样本分别训练标准化流遥感样本生成模型；生成若干近似分布的样本，利用基本变化检测模型评估生成样本的可信度并筛选出增强样本与原始训练样本集合并得到最终的训练样本集，利用软标签和标签平滑技术构造更高质量的标签，利用最终训练样本集训练变化检测模型得到最终的变化检测模型以及变化检测结果图。本发明适用于铁路外部环境变化检测，可获得铁路外部环境变化区域图。
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公开(公告)号：CN113658114A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110867207.9
申请日：2021-07-29
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷目标检测方法，包括：在视频中选取作为输入网络的图像，并得到输入网络的图像的特征图；将特征图分别输入可变卷积时空融合模块中，得到经过该模块加强后的特征图；针对得到的特征图进行特征目标检测，得到特征目标的中心点坐标以及特征目标的长与宽。本发明充分利用了视频序列图像中的时间上下文信息，设计了可变卷积时空融合模块来克服提取视频序列图像的特征的困难点，得到经过时空融合加强后的特征图，最后在该特征图上进行目标检测，得到最终的检测结果，适用于视频目标检测场景。
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公开(公告)号：CN112381106A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011365545.4
申请日：2020-11-28
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
Abstract: 本发明公开了一种基于全局区域先验注意力机制的目标检测方法，包括如下步骤：遍历所有训练样本，统计目标出现在图像中的频率，得到全局先验注意力；获取待检测图像，利用训练得到的特征提取网络对图像进行特征提取，同时利用卷积神经网络提取自适应注意力，对全局先验注意力进行修正与增强得到自适应全局先验注意力，使用自适应全局先验注意力增强特征图；最后再进行目标检测。本方法提出了全局区域先验注意力机制网络，提升了训练收敛速度，在保证检测速度的同时提高了目标检测精度，在目标种类少出现在特定位置的目标检测应用场景中提升更加明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114202659A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111587972.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
Abstract: 本发明公开了一种基于空间对称化不规则局部区域特征提取的细粒度图像分类方法，包括：将图像输入到深度卷积网络中得到特征图；将特征图输入到对称化局部区域提取模块中进行局部区域特征提取；利用注意力机制捕获特征之间的上下文关系；利用双向循环神经网络将空间结构信息与特征信息进行融合；以聚类的方式将所有特征用若干个聚类中心进行表示，联合所有聚类中心进行分类，得到目标类别。该方法克服了局部特征提取时，特征之间的空间信息丢失问题，同时提出的不规则区域特征提取模板能够有效的对目标的不规则的关键性的局部区域特征进行提取，最大程度上保留局部信息完整性和减少无关信息，能够提高细粒度图像分类的精度。
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公开(公告)号：CN118799831B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411292954.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司徐州供电段
Abstract: 本发明公开了一种感算协同的高速铁路接触网缺陷实时检测任务调度系统及方法，结合感算协同框架，对高铁接触网缺陷检测任务解耦，拆分子任务，建立感算协同的高铁接触网缺陷实时检测调度模型，设计改进布谷鸟遗传算法调度方法获得任务调度决策，合理调度任务至边缘设备。本发明提供的系统与方法有效地提升了接触网缺陷检测场景中任务执行效率和边缘端设备资源利用率，更好地满足了实时检测的要求，实现感算协同架构下接触网缺陷检测场景中边缘计算资源和待检测任务的合理调配。
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公开(公告)号：CN118644791B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411128580.2
申请日：2024-08-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种地学领域知识引导的高光谱融合感算协同探测方法及装置，方法包括以下步骤：将感兴趣目标的地学领域先验光谱知识与采集的低分辨率高光谱‑高分辨率多光谱图像对同时作为输入；将潜在融合数据建模为目标与背景成分之和，利用地学领域知识引导目标子空间的校正；建立一种新型联合优化模型，由任意高阶张量秩最小化与正交子空间投影损失两个新型正则化项构成，迭代求解以实现利用地学领域知识与隐式高阶低秩性同时确保融合成像与目标探测；求解超定最小二乘方程进一步提升融合精度并增强地学知识的鲁棒表示；迭代重复上述步骤直至收敛，同时输出融合感知与探测计算结果。
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公开(公告)号：CN118799831A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411292954.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司徐州供电段
Abstract: 本发明公开了一种感算协同的高速铁路接触网缺陷实时检测任务调度系统及方法，结合感算协同框架，对高铁接触网缺陷检测任务解耦，拆分子任务，建立感算协同的高铁接触网缺陷实时检测调度模型，设计改进布谷鸟遗传算法调度方法获得任务调度决策，合理调度任务至边缘设备。本发明提供的系统与方法有效地提升了接触网缺陷检测场景中任务执行效率和边缘端设备资源利用率，更好地满足了实时检测的要求，实现感算协同架构下接触网缺陷检测场景中边缘计算资源和待检测任务的合理调配。
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公开(公告)号：CN118628366A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410899923.9
申请日：2024-07-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/58 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习耦合扩散后验采样的无监督高光谱和多光谱图像融合方法及系统，方法包括：针对低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像，构建空间退化模型和光谱退化模型，通过高斯模糊和双三次插值模拟低分辨率图像；利用耦合扩散模型建立高光谱图像融合过程；耦合扩散模型的基本思想是通过扩散过程在空间和光谱维度上传播信息，从而提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。本发明提出的融合方法通过多次迭代优化，使高光谱图像在空间和光谱维度上均得到有效提升；该方法能够在保持高光谱图像光谱特性的同时，显著提高其空间分辨率，适用于遥感图像处理等领域。
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