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公开(公告)号：CN119478516A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411575258.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种低空空域电线探测方法、装置、设备、介质及产品，涉及飞行器适航性领域，该方法包括根据低空空域电线数据集对基于细长目标自适应的区域再平衡卷积神经网络进行训练得到电线探测模型；基于细长目标自适应的区域再平衡卷积神经网络包括依次连接的骨干网络和分割头；骨干网络是Bottleneck模块中的3x3标准卷积为动态蛇形卷积的HRNet网络；分割头包括分割头网络和区域再平衡分支模块；区域再平衡分支模块的第一输入端与分割头网络的输入端均与骨干网络的输出端连接，区域再平衡分支模块的第二输入端用于输入掩膜标签，本申请可提高低空空域电线探测的准确性，降低飞行器低空作业时的撞线风险。
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公开(公告)号：CN118570275A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410732915.5
申请日：2024-06-07
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06T7/557 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开一种基于单目相机的绝对深度确定方法、装置、介质及产品，涉及深度估计技术领域，所述方法包括：获取目标区域的可见光图像和激光雷达数据；获取第一外参矩阵；第一外参矩阵为单目相机和激光雷达之间的外参矩阵；将目标区域的可见光图像输入至相对深度图生成模型中，得到目标区域的相对深度图；相对深度图生成模型是利用可见光图像时序序列对相对景深估计网络进行训练得到的，相对景深估计网络包括：深度估计网络和位姿估计网络；基于第一外参矩阵以及目标区域的激光雷达数据和相对深度图，确定尺度因子；基于目标区域的相对深度图和尺度因子，确定目标区域的绝对深度图。本发明解决了通过单目视图无法得到绝对深度图的问题。
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公开(公告)号：CN117372523A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311422204.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种机场场面活动飞行器定位方法、系统、设备及介质，涉及机场安全技术领域。该方法包括：构建点云数据库；点云数据库中包括机场场面各机型飞行器的模板点云和各模板点云对应的三维特征点坐标；获取机场场面活动飞行器的可见光图像，作为目标可见光图像；采用特征点检测模型对目标可见光图像中的特征点进行检测，得到二维特征点坐标；根据机场场面活动飞行器的机型从点云数据库中确定目标模板点云；将目标模板点云中的三维特征点坐标与目标可见光图像中的二维特征点坐标进行匹配，并采用位姿估计算法计算旋转平移矩阵；基于旋转平移矩阵对机场场面活动飞行器进行定位。本发明能够实现对于机场场面活动飞行器的精细定位。
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公开(公告)号：CN114639041A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210261065.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动特征与颜色特征的火焰检测方法，包括：视频帧灰度图像两帧差分并二值化；连续累加各像素点值的变化次数，获得实时高频次矩阵；每隔k帧对高频次矩阵取样检测，检测稳定高频源；以k帧为单元累加灰度图像各像素点值的变化次数，仅保留有源高频运动目标区域；与上一k帧单元运动目标区域对比，检测具有大运动幅度的有源运动目标区域；检测当前帧上述区域的YCrCb火焰直方图特征；若符合，则如果火焰RGB颜色特征的像素占比超过阈值，即判断该目标区域为火焰。本发明能解决传统算法抗干扰能力与场景适应性差、识别率低，及深度学习算法因局限于静态图像、未利用上下文信息、样本数量限制等原因，导致高漏报误报率的问题。
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公开(公告)号：CN102109445B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201010579190.9
申请日：2010-12-09
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01N3/56
Abstract: 一种多向重载摩擦磨损试验方法，属于多向加载试验技术领域。该方法包括以下过程：往复运动平台（8）上安装第一夹头（2）和轴向加载拉力油缸（4），轴向加载拉力油缸（4）的拉力输出端还安装有第二夹头（3）；利用第一夹头（2）和第二夹头（3）夹紧滑轨试件（5）的两端；轴向加载拉力油缸（4）通过第二夹头（4）为滑轨试件（5）提供轴向载荷；一滚轮（6）位于滑轨试件（5）上方，通过驱动垂直加载压力油缸（1），使滚轮（6）与滑轨试件（5）接触，并提供滚轮与滑轨试件的接触垂直载荷；往复运动平台（8）带动滑轨试件（5）往复运动，并使滑轨试件（5）与滚轮（6）之间产生相对摩擦。该方法能够模拟真实受力状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102520052A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110403483.6
申请日：2011-12-07
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01N27/61
Abstract: 本发明公开了一种基于静电感应的金属表面接触损伤在线监测系统及监测方法，该系统包括由静电感应头、屏蔽罩、绝缘部件、电荷放大电路组成的静电传感器，由计算机及信号处理程序、信号调理采集硬件组成的信号采集分析系统，以及传感器安装架组成的辅助部件，传感器由静电感应头、屏蔽罩、绝缘部件、电荷放大电路组成。利用这套系统可以在线监测金属表面接触损伤，判断金属表面是否发生接触损伤，以及判断损伤发生的程度，该监测系统和方法，属于直接监测损伤表面，可以替代已经普遍使用的振动信号监测、温度监测等二次影响参数的监测系统和方法。
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公开(公告)号：CN114639041B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210261065.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动特征与颜色特征的火焰检测方法，包括：视频帧灰度图像两帧差分并二值化；连续累加各像素点值的变化次数，获得实时高频次矩阵；每隔k帧对高频次矩阵取样检测，检测稳定高频源；以k帧为单元累加灰度图像各像素点值的变化次数，仅保留有源高频运动目标区域；与上一k帧单元运动目标区域对比，检测具有大运动幅度的有源运动目标区域；检测当前帧上述区域的YCrCb火焰直方图特征；若符合，则如果火焰RGB颜色特征的像素占比超过阈值，即判断该目标区域为火焰。本发明能解决传统算法抗干扰能力与场景适应性差、识别率低，及深度学习算法因局限于静态图像、未利用上下文信息、样本数量限制等原因，导致高漏报误报率的问题。
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公开(公告)号：CN114067438B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111362718.1
申请日：2021-11-17
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法及系统，该方法包括：从红外监控视频中获取多个视频序列；对视频序列中每帧图像中的设定目标进行目标框标注；对于视频序列中每帧图像，根据标注后的目标框截取目标框放大区域；将目标框标注图像的位置信息添加到目标框放大区域，获得三通道子图像；各三通道子图像按时间顺序构成三通道子图像序列；将多个视频序列对应的三通道子图像序列作为训练集对动作识别模型进行训练；从红外监控视频中获取待识别视频序列，获得待识别视频序列对应的三通道子图像序列；将待识别视频序列对应的三通道子图像序列输入训练好的动作识别模型输出目标动作类型。本发明提高了复杂环境下人体动作的识别精度。
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公开(公告)号：CN116403162B
公开(公告)日：2023-10-27
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：CN115496971A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211312203.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 南京航空航天大学 , 中国电子科技集团公司第五十三研究所
IPC: G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种红外目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及红外目标检测领域，该方法包括：将当前采集的红外目标图像输入到训练好的红外目标检测模型中以进行类别检测；其中，训练好的红外目标检测模型是基于注意力机制神经网络和训练数据集确定的；注意力机制神经网络包括特征提取网络、与特征提取网络的输出端连接的注意力模块、与注意力模块的输出端连接的特征加强模块、与特征加强模块的三个输出端连接的目标分类和检测网络；注意力模块用于对特征提取网络输出的原始特征图进行融合系数的计算，确定多尺度特征图。本发明能够对红外目标图像进行低成高效、准确检测。
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