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公开(公告)号：CN113313008B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110578149.8
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于YOLOv3网络和均值漂移的目标与识别跟踪方法，包括如下步骤：S1：制作目标数据集，将目标数据集输入YOLOv3算法训练网络；S2：将视频图像逐帧输入YOLOv3网络，检测完成后YOLOv3网络输出检测目标预测标签向量；S3：将检测目标预测标签向量中的多个目标边界框尺寸信息输入均值漂移目标跟踪算法，以每个目标的边界框尺寸信息作为均值漂移目标跟踪算法对应目标的搜索检测框尺寸大小；S4：对目标进行跟踪；S5：判断视频是否结束。该方法解决了传统均值漂移目标跟踪算法搜索检测框的尺度不匹配问题，改善了传统均值漂移目标跟踪算法的局限性，提高了目标识别与跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN114666843A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210185518.1
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/14 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W4/06 , H04L67/568 , H04L67/5683 , H04W40/32 , H04L45/00
Abstract: 本发明公开了一种分层网络体系结构中的协作缓存方法，包括：构建核心服务器、宏基站以及各车辆之间的网络边缘缓存模型；将边缘层中的节点按区域划分为多个集群，每个集群节点数不超过阈值β；将一组流行文件集通过拉链分布建模，寻找不同的用户对不同车辆节点中最流行的文件；通过使用编码缓存，把内容分割为分离的编码包，构建内容放置矩阵m；以最小化总能耗为优化目标，进一步优化内容放置矩阵m的具体值，制定内容放置策略。本发明旨在最小化能耗的情况下，选择内容缓存节点，并对内容进行协作放置，具有更高的内容传递效率。
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公开(公告)号：CN114389652A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111610897.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0452 , H04W52/34
Abstract: 本发明公开了一种去蜂窝大规模MIMO网络低功耗大连接方法，该方法按照以下步骤进行：1)选择被服务设备，确定相干时间；2)利用参考信号得到设备上行信道估计值；3)根据设备数确定功率分配法则，依据该法则确定各设备发射功率；4)对波束形成矩阵以及接入点的分簇方案进行联合优化；5)每经过时间Thold，重新进行发射功率分配和AP分簇。本发明在降低设备能耗的同时，提高了系统容量。
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公开(公告)号：CN113453199B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111020909.X
申请日：2021-09-01
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种面向物联网环境中基于中继最优调度的协同组网方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：通过根据接收到的中继辅助通信请求，确定当前单小区中需要中继辅助通信的中继活跃设备；采用聚类算法，获得中继活跃设备对应的空闲设备集；根据直接链路能耗计算公式和两跳链路能耗计算公式，分析出中继活跃设备的第一传输能耗以及第二传输能耗；根据第一传输能耗和第二传输能耗，从空闲设备集筛选出中继活跃设备的备选中继集，采用改进的Hungarian算法从备选中继集中确定出中继活跃设备对应的中继设备，为中继活跃设备分配以中继设备作为中继，与基站进行数据传输，解决了选择冲突以及中继最优调度和系统能耗最小的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113469325A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110641363.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘聚合间隔自适应控制的分层联邦学习方法，包括如下步骤：1)搭建以边缘设备，边缘服务器，云服务器为主要元素的分层联邦学习系统；2)在每个训练周期的起始阶段，云服务器根据当前的训练情况，优化边缘聚合间隔以及当前周期的训练时延预算；3)在训练过程中，边缘设备训练本地模型；并且根据边缘聚合间隔将本地模型发送到边缘服务器进行边缘聚合从而生成边缘模型；在每个周期的结束阶段，边缘服务器将边缘模型上传到云服务器进行全局聚合从而生成全局模型。该发明能够自适应地调整边缘聚合的间隔，在学习性能和训练时延中取得平衡。
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公开(公告)号：CN113344119A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110718610.5
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明是一种工业物联网复杂环境下的小样本烟雾监测方法，该监测方法利用两条并行分支实现烟雾检测，具体包括如下步骤：S1、第一条分支利用条件生成对抗网络生成数据集，将生成的数据集输入卷积神经网络中进行训练，将参数固定；S2、第二条分支采用迁移学习方法对源域图片和目标域的图片传入卷积神经网络进行训练，S3、将步骤S1和S2得到的概率进行加权得到新的概率，概率最高的标签即为所属类别，从而实现小样本下的烟雾检测。本发明结合了生成对抗网络和迁移学习方法，前者通过扩充数据集来解决小样本的问题，后者通过迁移学习来解决，二者结合，使得该模型即使在只有少量样本的情况下也能很好地在有雪环境下对烟雾进行监控。
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公开(公告)号：CN113313008A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110578149.8
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于YOLOv3网络和均值漂移的目标与识别跟踪方法，包括如下步骤：S1：制作目标数据集，将目标数据集输入YOLOv3算法训练网络；S2：将视频图像逐帧输入YOLOv3网络，检测完成后YOLOv3网络输出检测目标预测标签向量；S3：将检测目标预测标签向量中的多个目标边界框尺寸信息输入均值漂移目标跟踪算法，以每个目标的边界框尺寸信息作为均值漂移目标跟踪算法对应目标的搜索检测框尺寸大小；S4：对目标进行跟踪；S5：判断视频是否结束。该方法解决了传统均值漂移目标跟踪算法搜索检测框的尺度不匹配问题，改善了传统均值漂移目标跟踪算法的局限性，提高了目标识别与跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN105898757B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610301007.6
申请日：2016-05-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线回程链路异构物联网中的频谱资源分配方法，该方法按以下步骤进行：1)将用户终端分为两组，一组直接接入宏小区基站，称为宏小区用户，另一组接入微小区接入点，称为微小区用户；其中，微小区接入点是通过无线回程链路与宏小区基站相连接；2)宏小区基站和微小区接入点分别为宏小区用户和微小区用户提供通信服务；3)宏小区基站利用统计信道状态信息，计算最优分配系数η*，并根据η*值分配频谱资源，其中，无线回程链路占用比例为η*，剩余的用于无线接入网络。在频谱资源受限的情况下，考虑“系统总速率最大”原则，将频谱资源分配给无线接入网络与无线回程链路，提升系统容量，从而提高频谱效率。
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公开(公告)号：CN103701506B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310689930.8
申请日：2013-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NFC和蓝牙融合的电子书报亭装置及实现方法。本发明装置由移动终端、智能控制端和控制服务器组成，其实现方法是，控制服务器负责智能控制端的接入鉴权和管理控制，控制服务器与智能控制端之间建立连接。打开移动终端中的NFC应用模块，NFC应用模块自动启动NFC模块和蓝牙模块，然后通过触碰方式与智能控制端快速建立NFC连接，激活蓝牙传输链路，并将用户请求的资源信息通过蓝牙链路发送到移动终端。本发明将NFC连接速度快的优点和蓝牙传输速率高的优点相结合，利用NFC在移动终端和智能控制端之间快速建立连接，传递蓝牙建立连接所必需的参数，从而省去蓝牙繁琐的配对过程，实现秒速建立蓝牙链路。
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