一种基于多目标跟踪的运动员识别方法

    公开(公告)号:CN115640423A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211257119.8

    申请日:2022-10-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于多目标跟踪的运动员识别方法,属于人工智能领域。首先对比赛视频进行运动员的多目标跟踪,得到每帧画面中每个运动员的边界框与其跟踪唯一标识。然后针对某一帧画面中每个运动员的边界框,识别边界框中包含的球衣号码数字,按照置信度排序,选取前K位数字根据边界框的横坐标排序,得到该运动员十进制的K位球衣号码,并与跟踪唯一标识形成映射。同时提取每个运动员边界框中包含的色彩特征,确定每个运动员所属队伍。最后根据跟踪唯一标识对应的球衣号码及其所属队伍,检索到唯一确定的运动员信息。选取下一帧画面重复上述过程,直至完成对比赛视频每一帧画面的处理。本发明对运动员识别准确,鲁棒性高,且应用场景广泛。

    一种基于遗传算法的全双工IAB系统遍历容量优化方法

    公开(公告)号:CN111698702A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010421564.8

    申请日:2020-05-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的全双工IAB系统遍历容量优化方法,属于无线通信领域。在全双工IAB系统中,对节点发送功率和相邻节点间距离两组变量进行联合优化,实现了对系统中干扰信号的抑制,达到了提升系统遍历容量的目的;同时,本发明使用遗传算法对优化问题进行求解,避免了多变量优化问题中大量梯度信息的计算,设计了合理的优化变量与基因型之间相互转换的编解码规则及适应度函数,实现了良好的收敛性能。

    一种家庭基站基于干扰协调的资源分配方法及家庭基站

    公开(公告)号:CN103634919B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201310642344.8

    申请日:2013-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种家庭基站基于干扰协调的资源分配方法及家庭基站,包括:终端计算自己受到的干扰强度值并确定干扰源后,上报给为该终端提供服务的家庭基站;所述家庭基站根据干扰门限阈值判定干扰源家庭基站的干扰是否是强干扰,将判定为强干扰的家庭基站加入到干扰者列表中;所述家庭基站判断若干扰者列表不为空,则向所述干扰者列表中干扰源家庭基站发送合作请求后,判断若干扰源家庭基站与所述家庭基站的通信质量均能增加,则所述家庭基站与干扰源家庭基站进行合作资源分配。本发明解决了当前家庭基站对其相邻家庭小区用户的严重干扰而导致的家庭小区的用户的服务质量下降的问题。

    家庭基站功率控制方法及控制装置

    公开(公告)号:CN102497663B

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201110415318.2

    申请日:2011-12-13

    Abstract: 本发明公开了一种家庭基站功率控制方法及控制装置,其中,该方法包括:对于家庭基站的每个信道,家庭基站根据其用户设备的路径损耗和受干扰强度计算得到优先级因子,并根据计算得到的优先级因子的大小对每个信道进行优先级排序;家庭基站根据其自身的数据速率要求按照信道的优先级顺序分别设置每个信道的下行发射功率。通过本发明,能够减小家庭基站对宏小区用户和其他家庭基站用户的干扰。

    家庭基站功率控制方法及控制装置

    公开(公告)号:CN102497663A

    公开(公告)日:2012-06-13

    申请号:CN201110415318.2

    申请日:2011-12-13

    Abstract: 本发明公开了一种家庭基站功率控制方法及控制装置,其中,该方法包括:对于家庭基站的每个信道,家庭基站根据其用户设备的路径损耗和受干扰强度计算得到优先级因子,并根据计算得到的优先级因子的大小对每个信道进行优先级排序;家庭基站根据其自身的数据速率要求按照信道的优先级顺序分别设置每个信道的下行发射功率。通过本发明,能够减小家庭基站对宏小区用户和其他家庭基站用户的干扰。

    一种利用姿态掩模进行人体行为识别的方法

    公开(公告)号:CN111274921A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN202010053559.6

    申请日:2020-01-17

    Abstract: 本发明提出一种利用姿态掩模进行人体行为识别的方法,属于行为识别技术领域。本发明包括:利用前置的二维姿态估计网络从RGB视频的帧图像中提取热力图,对热力图进行多点高斯扩散,获得姿态掩模,将姿态掩模与原始图像融合后得到的图像样本作为是时空神经网络的输入,利用标记了人体行为类别标签的训练集训练时空神经网络,进而得到用于人体行为识别的模型。本发明方法通过姿态掩模提取由姿态估计得出的人体骨骼关键点位置区域的空间特征,对图像背景的变化具有强鲁棒性,并且识别网络参数少,训练成本低,人体行为的识别准确率高。

    家庭基站干扰自适应的频率分配方法和家庭基站

    公开(公告)号:CN102497671B

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201110397637.5

    申请日:2011-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种家庭基站干扰自适应的频率分配方法和家庭基站,其中,该方法包括:家庭基站确定其可用的频率带宽;家庭基站根据其邻居家庭基站的参考信号的接收功率判断该邻居家庭基站是否为强干扰邻居家庭基站,并根据强干扰邻居家庭基站的数量确定家庭基站的受干扰强度等级;家庭基站根据其可用频率带宽和受干扰强度等级,对家庭小区的总频率需求带宽进行自适应频率资源分配。通过本发明,充分考虑跨层干扰和层内干扰,频率分配机制既避免了对附近MUE的干扰,又减小了家庭小区之间的层内干扰,保证了受强干扰MUE的基本通信,提高了系统的吞吐量。

    一种家庭基站基于干扰协调的资源分配方法及家庭基站

    公开(公告)号:CN103634919A

    公开(公告)日:2014-03-12

    申请号:CN201310642344.8

    申请日:2013-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种家庭基站基于干扰协调的资源分配方法及家庭基站,包括:终端计算自己受到的干扰强度值并确定干扰源后,上报给为该终端提供服务的家庭基站;所述家庭基站根据干扰门限阈值判定干扰源家庭基站的干扰是否是强干扰,将判定为强干扰的家庭基站加入到干扰者列表中;所述家庭基站判断若干扰者列表不为空,则向所述干扰者列表中干扰源家庭基站发送合作请求后,判断若干扰源家庭基站与所述家庭基站的通信质量均能增加,则所述家庭基站与干扰源家庭基站进行合作资源分配。本发明解决了当前家庭基站对其相邻家庭小区用户的严重干扰而导致的家庭小区的用户的服务质量下降的问题。

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