公开(公告)号：CN119719880A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411569093.X

申请日：2024-11-05

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 许文嘉 ,  黄楚楚 ,  王宏宇 ,  彭木根

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请提出了一种基于深度属性提取的零样本信号调制识别方法，涉及深度学习技术领域，其中，该方法包括：通过预训练的分类模型的特征提取模块从仿真生成的信号样本中提取各调制类别的真实属性表示；利用长短期记忆网络LSTM提取输入数据的时序特征，并通过线性变换层将时序特征映射到属性空间，得到输入数据的预测属性表示；将输入数据的预测属性表示和各调制类别的真实属性表示投影到同一嵌入空间中，计算预测属性与真实属性之间的相似度，并基于相似度确定输入数据的类别。采用上述方案的本发明实现了零样本信号调制识别。

公开(公告)号：CN118982770A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410899651.2

申请日：2024-07-05

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 朱厦 ,  赵建伟 ,  张春光 ,  倪少峰 ,  韩莹 ,  杨博 ,  李静 ,  林啸 ,  丁士帅 ,  手卫超 ,  魏旭东 ,  安文强 ,  胡奎伟 ,  张晓曼 ,  许文嘉 ,  叶洋 ,  彭木根

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/52 ,  G06V20/70 ,  G06V10/143 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出一种面向航空遥感影像的多模态火点检测方法，该方法包括构建第一训练集和第二训练集，第一训练集基于多张带火点标签的可见光遥感影像得到，第二训练集包括多帧红外遥感影像和对应的火点标注值，火点标注值采用标注框相邻融合算法获得；构建可见光火点检测模型和红外火点检测模型，利用第一训练集和第二训练集进行模型训练以得到目标可见光火点检测模型和目标红外火点检测模型；将获取的实时可见光遥感影像和实时红外遥感影像分别输入目标可见光火点检测模型和目标红外火点检测模型以输出可见光火点检测结果和红外火点检测结果；筛选可见光火点检测结果和红外火点检测结果的一致部分，以得到最终火点检测结果。

公开(公告)号：CN118674966A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410400318.2

申请日：2024-04-03

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 许文嘉 ,  王一旭 ,  孙倩 ,  魏智威 ,  彭木根

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04

Abstract: 本申请提出了一种基于可解释多任务模型的预测与解释方法及装置，该方法包括：获取初始图像，抽取初始图像的图像特征，对图像特征进行类别预测与属性预测，得到初始类别预测结果和预测属性；将初始类别预测结果和预测属性嵌入到同一维度向量进行特征维度对齐，拼接对齐后得到的属性嵌入和类别嵌入以生成集成嵌入，利用CNN分类器将所述集成嵌入映射为图像类别标签，得到集成类别预测结果；根据初始类别预测结果和集成类别预测结果，得到最终预测结果；基于嵌入注意力和梯度反传注意力，分别对最终预测结果进行语义解释和视觉解释。本申请通过结合类别预测和属性预测，为细粒度分类提供关键视觉依据，并筛选具有较大影响的属性构成模型决策的解释。