宽带自组网中的高效自动重传方法

    公开(公告)号:CN115051775A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210499427.5

    申请日:2022-04-27

    Abstract: 本发明公开了宽带自组网中的高效自动重传方法,是一种可以提高系统有效带宽和效率的高效自动重传方法;该方法基于选择重传协议和III型HARQ协议,在发送方对MAC下发数据进行分段,由接收方根据当前业务类型、信道环境和分段CRC校验结果,判断是否需要重传当前错误分段,并向发送方回复ACK或NACK,发送方根据回复帧确定是否进行重传和具体重传哪些分段。该方法能避免重传一些不必要的数据,进而减少重传数据量和重传次数。

    一种基于神经网络的通用图像复原方法

    公开(公告)号:CN112132757B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202010406323.6

    申请日:2020-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的通用图像复原方法,该方法不需要失真类型的先验信息,自动判别失真类型(噪声、低分辨率以及缺失等)和失真程度,然后进行相应的复原处理,适用于存在未知混合失真图像的复原;本发明依据失真检测模块识别出图像待处理的失真类型及其失真程度,克服了现有方法假定失真情况已知的缺点;本发明的通用图像复原网络可以处理多种失真类型,本发明的通用图像复原网络具有可扩展性,且随着技术的发展,针对各类失真的复原子模块可更新,现有的几种针对混合失真的网络,有的是可扩展性差,有的是性能差,且这些方法都假定失真类型和失真程度已知。

    一种实时视频中保证视频质量的拥塞控制方法及系统

    公开(公告)号:CN111726301B

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202010414567.9

    申请日:2020-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种实时视频中保证视频质量的拥塞控制方法及系统,能够快速响应带宽变化、并克服码率增加过多的缺点,提高了码率对带宽的跟踪速度,提高了带宽利用率,克服了码率增加过多造成网络拥塞的缺点。具体方案为:实时接收视频数据包,并计算延迟梯度。根据延迟梯度对当前网络状态进行过载检测,获得当前网络状态信号;当前网络状态信号为过载状态信号Overuse、正常状态信号Normal或低载状态信号Underuse。构建有限状态机,根据当前网络状态信号进行状态转换。根据状态机的当前状态,进行码率计算。根据计算出来的下一时刻即ti时刻的码率设定视频数据包的发送码率。

    失真检测与复原一体化的图像处理系统与方法

    公开(公告)号:CN114119395A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111345303.3

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明提出了一种失真检测与复原一体化的图像处理系统与方法,能够实现失真情况未知的图像的失真检测与复原,且复原效果较好。对于失真情况未知的原始图像,本发明的失真检测模块通过多个并行的分类器检测原始图像中各类型失真的失真程度,并以此建立该原始图像的失真向量,不仅可以检测出待处理图像中所含失真的类型,还能检测出相应的失真程度,检测结果正确率高;该原始图像输入到图像复原模块的主支路,对应失真向量输入到图像复原模块的调节支路,调节支路以失真向量作为先验信息对主支路进行调节,使其适应不同失真原始图像的复原,适用对象范围广,且这种设计考虑了多种失真之间的影响。

    一种混合失真图像的失真类型检测方法

    公开(公告)号:CN112508856A

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202011278437.3

    申请日:2020-11-16

    Abstract: 本公开的混合失真图像的失真类型检测方法,将混合失真图像输入到残差网络中进行特征提取,得到所述混合失真图像的M维特征向量,M为正整数;将所述M维特征向量输入到多标签分类器中,得到混合失真图像的失真类型检测结果向量,根据所述失真类型检测结果向量的值得到所述混合失真图像的失真类型。能够完成混合失真图像的检测与判别任务,特征提取模块简单,可根据具体图像处理任务对所涉及到的失真类型进行相应的调整。

    一种复杂场景下融合运动信息的行人检测方法

    公开(公告)号:CN112347967A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011290529.3

    申请日:2020-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种融合运动信息的复杂场景下的行人检测方法,由运动目标识别网络和行人检测网络两个支路构成,将视频输入网络,分别获得运动目标框和行人检测提议候选框,将两种候选框进行融合,然后根据框的面积大小分成两组,送入两个子网络,分别进行分类和回归,最终合并输出结果;本发明针对分辨率较低、行人在画面中尺寸较小的视频,相较于其他算法可以达到更高的检测率;本发明的行人检测网络是利用运动信息减少漏检,对动态与静态行人目标的检测效果都很好。

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