-
公开(公告)号：CN115496204B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202211228750.5
申请日：2022-10-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本申请公开了一种跨域异质场景下的面向联邦学习的评测方法，所述方法包括构建跨域异质场景下的面向联邦学习的非独立同分布数据集；构建异质测试环境；选择骨干网络VGGNet；选择梯度平均作为联邦学习算法；计算每一轮迭代所需时间；判断收敛周期；以及计算整个联邦学习过程中的总训练时间；本发明提出了面向联邦学习训练效率评估的测试环境构建、详细步骤与量化指标，能够量化度量不同联邦学习架构、不同联邦学习算法的训练效率。
-
公开(公告)号：CN115659212A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211184164.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了跨域异质场景下基于TDD通信模式的联邦学习效率评测方法，其通过计算数据传输时间来评估联邦学习的通信效率，首先配置了测试环境包括跨域数据集、学习任务、算法和客户端设备等，然后根据上述的配置环境计算出在每个通信轮次下客户端上传和下载数据所耗费的时间即每个轮次的通信开销，其次通过绘制精确度和迭代轮次曲线得到目标精度下的收敛轮次，最后根据通信开销和收敛轮次计算得出整个联邦学习过程中的数据传输时间，本发明给出了一种通信效率评估的详细步骤和具体参数设置方法，适用于多种不同联邦学习框架和算法，为联邦学习通信效率评估提供了一定的参考见解。
-
公开(公告)号：CN115526313A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211238940.5
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了基于预测精度的跨域异质联邦学习架构运行效率评测方法，涉及联邦学习、迁移学习、深度领域，旨在解决研究跨域异质联邦学习架构过程中无法评测架构运行效率的问题，采用的技术方案是，其以评测跨域异质联邦学习架构的运行效率为目标，首先从数据跨域和客户端异质这两个主要概念解释跨域异质的定义；接着准备跨域异质联邦数据集，划分数据集来生成联邦学习中的Non‑IID数据，并选择基本测试模型；然后设定联邦学习方法，详细描述联邦学习的主要步骤；最后重复运行步骤三固定轮次后，统计多个基本测试模型的全局权重在测试数据集上的性能评测指标，加权后作为不同跨域异质联邦学习架构运行效率的评价指标。
-
公开(公告)号：CN108460381B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201810203890.4
申请日：2018-03-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的发票报销信息定位方法，包括从发票图像中分离提取全机打字符二值化图像；对全机打字符二值化图像进行黑白转换，获取相应的反转图像；对反转图像进行连通域连接，得到腐蚀成块图像；对腐蚀成块图像进行外部矩形边界检测，检测出各报销信息块的顶点和底点位置信息。本发明还公开了一种发票报销信息截取方法，包括采用前述的发票报销信息定位方法，按照纵向分行顺序截取各报销信息块。将本发明应用于发票报销中能够检测出所采集的发票图像中各个可报销信息连通域的位置信息，并根据位置信息对发票图像进行分块截取，提高了发票报销的工作效率、降低了出错率，具有较高的稳定性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN108563770B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810360670.2
申请日：2018-04-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于场景的KPI及多维度网络数据清洗方法，首先将采集的数据导入数据结构中；对导入的数据格式进行规范化，将资源数据按场景划分，同一个场景的资源数据合并得到资源子数据，对数据值产生的冲突进行检测和处理；对多个数据源或文件的数据进行关联，对数据的冗余和模式不匹配的情况进行判断和处理；对不能直接进行数据挖掘的数据进行处理；查看各属性的缺失率，根据缺失率决定处理方式，包括丢弃和采用K‑NN回归方法填补；在数据存储模块中对原始数据进行备份并存储清洗后的数据；本发明实现了数据的有效清洗，解决数据的复杂程度高导致的无法对数据进行深入挖掘的技术问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109460724B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811264286.9
申请日：2018-10-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于对象检测的停球事件的分离方法和系统，其中方法包括：采用图像标注工具对原始训练集图像中的球员和足球进行标注，标注时将球员和足球用一个矩形框框出其在图像中的位置并输入相应的标签，得到标注后的训练集图像；根据训练集中的图像训练神经网络并输出图像中目标检测框的边界和目标的类别；采用训练好的神经网络对待检测的训练视频进行检测确定图像的帧数并输出球员和足球的坐标；将同时检测到足球和球员的前后两帧图像的帧数相减，差值大于预设阈值时则确定停球事件。本发明基于神经网络的检测的结果，对检测数据不断分析，找到停球事件的特点来对停球事件进行分离，具有很好的稳定性以及鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN108830281B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810527166.7
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，具体步骤包括：通过SIFT算法提取待匹配图像信息；进行投影变换；检测图像的三个指标：匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度；运用最小二乘法求解目标函数：匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小，得到投影变换参数；计算在此投影变换参数下的匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况。通过引入投影变换模拟了拍摄角度细小变换对结果的影响，考虑到像素点的空间分布对结果的影响，同时加入异常点对匹配结果的影响，对监控平台的重复图像检测具有重要的意义。
-
公开(公告)号：CN113155197A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110494737.3
申请日：2021-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能水物联网系统，该系统包括从动传感单元，用于采集每个子监测范围的水质数据，并将采集的水质数据传输至主动传感单元；水位监测单元，用于对每个子监测范围内的水位进行监测；主动传感单元，用于接收从动传感单元及水位监测单元采集的水质数据及水位高度数据，并对水质数据进行筛选后，且将筛选后的水质数据及采集到的水位高度数据输送至计算机终端；计算机终端，用于接收主动传感单元输送的筛选后的水质数据及采集到的水位高度数据，并在数据异常时进行推送及预测下一天的数据；供电单元，用于为主动传感单元及计算机终端提供电能。有益效果：计算压力变小，传输成本降低，能够及时准确的得知水域水质信息。
-
公开(公告)号：CN113109344A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110494738.8
申请日：2021-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术实时高效的新型水质监测系统，该系统包括以下组成部分：水质监测模块，用于对水质进行实时监测，采集生成图像信息及水质数据并进行预处理；固定基站，用于接收水质数据进行进一步处理，并实现信号的放大与传递；检修无人机，用于对数据异常水域的实时检测与破旧设备回收；处理控制中心，用于接收图像信息与水质数据并进行处理分析，得到水质信息的参数；显示终端，用于将转换得到的参数直观进行显示。有益效果：通过设置水质监测模块及其内部的多个传感器，配合组成的mesh组网，能够对待测水域进行完整覆盖，降低功耗，传输可靠性高，传输速率快，通用性好及实用性强，进而大大提高检测的效率。
-
公开(公告)号：CN112836865A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110068863.2
申请日：2021-01-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的机场飞机流量异步预测方法，包括以下步骤：S1、接收ADS‑B报文；S2、报文数据预处理；S3、构建本地民航流量数据集；S4、异步训练；S5、本地模型更新迭代；S6、全局参数聚合；S7、迭代全局模型并同步下发。有益效果：对比集中式训练的预测模型方法，本发明将地面接收站的数据留在本地，并进行训练，减少了庞大数据上传的开销；同时对于一些敏感地区地面站的数据，因为不用上传数据，保证了数据安全；并且因为在本地端各自训练更新后，异步上传参数再全局聚合同步下放，既保障了本地模型迭代的时效性，也保证了整体模型的最优迭代。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
124
records
(took 0.027 seconds)
