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公开(公告)号：CN114972512B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210591600.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种机场场面目标物定位方法及系统。该方法包括：构建点云数据库；所述点云数据库包括机场场面各机型不同目标物的模板点云；通过训练好的标志点检测模型对实时采集的机场场面各机型的可见光图像进行检测，得到不同类别目标物的标志点信息；基于所述实时采集的机场场面各机型的可见光图像对应的深度图像，将所述标志点信息恢复为标志点点云；将所述模板点云与所述标志点点云进行匹配，计算旋转平移矩阵；所述旋转平移矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵；基于所述旋转平移矩阵计算目标物定位点的坐标。本发明将计算机视觉中的目标检测、标志点检测与深度信息相结合，实现以机场场面目标物精确感知为目的大型目标物关键点精细定位。
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公开(公告)号：CN116071707B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310165519.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 及初步分割出的像素级目标区域进行边界优化，本发明公开一种机场特种车辆识别方法及 得到优化后的目标区域边界。本发明提高了识别系统，涉及图像识别领域，该方法包括：将机场监 的精细程度和效率。视图像输入到机场特种车辆识别模型，输出特种车辆识别结果；特种车辆识别结果包括车辆类型和车辆轮廓；神经网络包括特征提取模块、子类别识别与目标边界粗检测模块和目标边界优化模块；特征提取模块用于对机场监视图像进行多尺度特征提取和多尺度特征融合，得到多个融合特征图；子类别识别与目标边界粗检测模块用于根据多个融合特征图，得到特种车辆的目标框、(56)对比文件Zhenzhen Zhang 等.Research on SpecialVehicle Detection and Passenger ElevatorDocking Behavior Recognition inIntelligent Monitoring《.ISCTT 20216th International Conference onInformation Science, Computer Technologyand Transportation》.2022,全文.周君 等.基于模式识别与ST-MRF相结合的车辆检测方法《.交通信息与安全》.2021,第39卷(第2期),全文.朱有产;王雯瑶.基于改进Mask R-CNN的绝缘子目标识别方法.微电子学与计算机.2020,(第02期),全文.
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公开(公告)号：CN116168070B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310059546.3
申请日：2023-01-16
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外图像的单目深度估计方法及系统。该方法包括：获取红外图像数据集，并将所述红外图像数据集划分为训练集和测试集；构建深度估计网络和位姿估计网络；通过所述训练集对所述深度估计网络和所述位姿估计网络进行训练；训练过程为自监督学习过程；通过所述测试集对训练后的深度估计网络进行测试；通过测试后的深度估计网络估计红外图像的深度。本发明基于深度估计网络实现了对红外图像的单目深度估计，增强了对物体边缘信息或者小物体信息的提取能力，并且大大降低了参数量和计算量，减少了模型的复杂度，显著提升了模型性能。
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公开(公告)号：CN116403162A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310378209.0
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/34 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种机场场面目标行为识别方法、系统及电子设备，涉及机场场面智能监控与计算机视觉技术领域。方法包括将待测可见光监控视频进行分帧处理，得到待测可见光监控视频帧序列；根据待测可见光监控视频序列，利用目标识别模型和目标匹配算法确定非合作目标的裁剪监控视频帧序列；将非合作目标的裁剪监控视频帧序列输入到骨架点检测网络中，得到非合作目标的人体骨架点序列；将非合作目标的人体骨架点序列，输入到行为识别网络中，确定非合作目标的行为类别。本发明通过构建目标识别模型、骨架点检测网络和行为识别网络，结合目标匹配算法能够实时准确识别机场场面典型非合作目标的行为，进而提高机场场面管理的自动化水平。
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公开(公告)号：CN115648201A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211111763.4
申请日：2022-09-13
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种面向软体机械手的触感体及触感系统，触感体主要由多根液态金属感应体编制而成，每根液态金属感应体均包括弹性管、填充在弹性管内的液态金属、以及柔性金属线、压力管道和液压测量传感器，通过多根液态金属感应体编制构成触感体，增强感应体对于触感的灵敏度，大大强于单根非缠绕的感应体，并通过对多根液态金属感应体触感与电阻之间的映射关系，可以获得触觉大小以及位置，解决压力触感的技术路径问题；且利用触感体装入软体机械手的执行端，配合信号采集模块和数据处理模块作用，获取频率特征，并将众多特征作为神经网络的输入样本，在网络充分训练之后，得到多种触感指标，压缩各个触感指标获得触感结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113554666A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110829483.6
申请日：2021-07-22
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种机载光学图像中的飞机目标候选区域提取装置及方法，装置包括：滤波结果获取模块、飞机目标大致确定模块、图像分割模块、滑窗范围确定模块、窗口分值计算模块、非极大值抑制模块和飞机目标候选区域提取模块；根据圆周滤波器得到的滤波结果，大致确定飞机目标所处区域，利用基于图论的图像分割算法将飞机目标所处大致区域进一步分割为目标和背景，根据分割结果，通过设计一个图像块的分值计算指标计算图像块中包含目标的可能性，通过对包含目标图像块的合并完成对飞机目标候选区域的提取。本发明计算量小、速度快、易于硬件加速、适用于复杂背景。
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公开(公告)号：CN113405443A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110662359.5
申请日：2021-06-15
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种应用于航空发动机的软体智能孔探装置与方法，包括摄像头，导向结构，延伸结构，以及控制与驱动单元。本发明通过在导向结构内设置若干弹性腔体，配合不同电磁阀连接的液压泵以调节弯曲度，利用液态金属驱动周向环形阵列的弹性腔体，控制其压强大小以控制导向，工作原理简单方便，设置多个测量电极以获得摄像头工作时位姿，便于工程师借助摄像头的数字模型，实时控制和对孔探目标进行定位，本发明也可用于其他工业内窥镜的使用场景和人体内部探查的工作，有着更宽泛的适用面，并且本发明可用于航空发动机或航空器数字孪生技术的硬件基础及信息来源。
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公开(公告)号：CN113158983A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110537549.4
申请日：2021-05-18
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明属于机场场面运行安全领域，具体涉及一种基于红外视频序列图像的机场场面活动行为识别方法。步骤：获取每类目标完整行为的多组红外视频，将目标在每个红外视频帧中进行跟踪框标注，对跟踪框进行预处理，计算获得目标短时运动特征并表示成向量，将训练数据集输入长短时记忆网络进行模型训练，引入全连接层和Softmax函数生成目标行为识别模型；将所述验证数据集输入到目标行为识别模型中，调整模型超参数，监测网络的训练程度，得到训练好的目标行为识别模型；将测试数据集输入至目标行为识别模型中进行精度评估。本发明通过双层长短时记忆网络建立目标行为识别模型，利用该模型对机场场面活动行为进行识别，提高了识别精度和识别速度。
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公开(公告)号：CN111325782A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010099283.5
申请日：2020-02-18
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多尺度统一的无监督单目视图深度估计方法，包括以下：S1：对输入立体图像对进行金字塔多尺度处理；S2：构建编码解码的网络框架；S3：将在编码阶段提取的特征输送至反向卷积神经网络实现不同尺度输入图像的特征提取；S4：将不同尺度的视差图统一上采样至原输入尺寸；S5：使用输入的原图与对应的视差图进行图像重建；S6：约束图像重建的准确性；S7：采用梯度下降法训练网络模型；S8：根据输入图像与预训练模型拟合对应的视差图。本发明设计无需利用真实深度数据监督网络训练，容易获取的双目图像作为训练样本，大大降低网络训练的获取难度，解决了由低尺度视差图模糊带来的深度图空洞的问题。
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公开(公告)号：CN106898008A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710118126.2
申请日：2017-03-01
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种岩石检测方法及装置，应用于图像处理领域，用于火星地表岩石检测。所述方法包括：获取火星地表待测区域的光学图像以及深度图像；将所述光学图像以及所述深度图像进行配准；分别获取配准后的所述光学图像的光学图像显著图以及配准后的所述深度图像的深度图像显著图；将所述光学图像显著图以及所述深度图像显著图融合获得融合显著图；确定所述融合显著图中岩石所在位置，从而确定待测区域内岩石所在位置。本方案通过对火星地表待测区域的配准后的光学图像以及深度图像求取显著图，再对获得的显著图进行融合，从融合后的融合显著图中确定显著部分所在的位置为岩石所在位置，不依赖于岩石阴影信息，且检测结果准确。
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