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公开(公告)号：CN116131985A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310091785.7
申请日：2023-02-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04J3/06 , H04L67/125 , G01S17/86 , G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种用于多传感器融合的时间同步方法、系统及装置，本发明采用GPRMC报文和PPS信号实现激光雷达与UTC时间同步，采用统一的触发信号实现各类光学设之间时间同步，采用补偿后的触发信号实现光学设备与激光雷达之间时间同步，采用就近时间戳对齐方法实现IMU与激光雷达之间时间同步，可以避免对1588协议的依赖，大大增强了适用范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120014351A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510101997.8
申请日：2025-01-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种去中心化多源域适应的跨域图像分类方法，属于多源跨域隐私图像分类领域，包括使用ResNet作为主干网络构建预训练模型，提取源域图像底层特征；改造批量归一化层结构，搭建匹配归一化层结构；使用聚合模型在目标域生成伪标签，并通过对抗攻击筛选高质量伪标签；采用自监督学习策略，增强模型泛化能力与自信程度；通过多重细粒度对齐来实现高效的去中心化多源域适应过程；在构建模型时通过匹配归一化层的构造，实现分散训练时的最大均值差异方法；在目标域模型训练阶段，通过对抗攻击实现对伪标签的高效筛选，保证高效训练目标域模型，本发明在多源隐私数据领域，可以获得同行业领先的优异性能。
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公开(公告)号：CN117857834A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311663728.8
申请日：2023-12-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N21/222 , H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/25 , H04N19/154 , H04N19/172 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/25 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种决策质量驱动的内容压缩系统及内容压缩方法，包括本地设备端和边缘服务器，本地设备端数据获取模块、预处理模块、二进制分类器、相关帧模块和数据存储模块，边缘服务器包括识别模块和迁移学习模块。通过迁移学习模块对二进制分类器进行了参数微调优化；同时通过预处理模块得到像素级别的灰度帧差数据和宏块级别的相似度帧差数据，再传输至二进制分类器得到分类概率，进而判断相关帧以实现内容压缩，很好地解决了现有方案无法平衡计算负载、决策质量和延迟需求的问题。
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公开(公告)号：CN114979013B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202210534895.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/24 , H04L47/2441 , H04L47/2425 , H04L47/80 , H04L47/83
Abstract: 本发明公开了一种面向多模态业务的传输模式选择与资源分配方法，属于无线通信领域，包括将多模态业务分类，根据用户对的多模态业务种类选择对应的传输模式；根据传输模式估计音视频流需要的带宽和/或设置触觉信号的端到端时延阈值；根据设备的状态信息计算信道增益，根据数据包的平均到达率和设备的服务速率估计队列状态；通过NSGA3算法为每对用户的音视频和触觉信号分配合适的传输链路和资源。本发明所述方法基于不同的多模态业务设计了3种传输模式，通过模式选择和资源分配为每一对用户灵活地选择适当的链路来传输异构信号，以解决多模态信号需求差异大的问题，并且能够实现更高的带宽满足率和更低的平均端到端时延。
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公开(公告)号：CN114979013A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210534895.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/24 , H04L47/2441 , H04L47/2425 , H04L47/80 , H04L47/83
Abstract: 本发明公开了一种面向多模态业务的传输模式选择与资源分配方法，属于无线通信领域，包括将多模态业务分类，根据用户对的多模态业务种类选择对应的传输模式；根据传输模式估计音视频流需要的带宽和/或设置触觉信号的端到端时延阈值；根据设备的状态信息计算信道增益，根据数据包的平均到达率和设备的服务速率估计队列状态；通过NSGA3算法为每对用户的音视频和触觉信号分配合适的传输链路和资源。本发明所述方法基于不同的多模态业务设计了3种传输模式，通过模式选择和资源分配为每一对用户灵活地选择适当的链路来传输异构信号，以解决多模态信号需求差异大的问题，并且能够实现更高的带宽满足率和更低的平均端到端时延。
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公开(公告)号：CN117132771A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310840381.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06V10/84
Abstract: 一种基于贝叶斯推断和Boosting驱动的细胞图像实例分割方法。对于细胞图像的实例分割，由于其包含着非常复杂的图像特征(前‑背景对比度低，图像噪声大，细胞分布密度大，细胞黏连，多层细胞重叠等)，这就使得从病理图像中精准分割出每一个细胞个体是件很困难的事，过去的一些研究当中的方法，要么只能分割出部分细胞，要么就是需要大量的数据集和算力，因而我们迫切需要一种既能够完整分割每一个细胞，且不需要耗费大量算力，同时分割效果达到预期的一种方法。本发明通过引入多水平集能量函数，以及最小描述长度来进行轮廓推理，再加上多层级联Boosting进行分类与回归，从而使得图像当中每一个目标都能够得到识别和精准分割。
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