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公开(公告)号：CN110874600A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911127648.4
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于机器学习的离子束溅射沉积薄膜凹坑与颗粒判别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取离子束溅射沉积薄膜表面的待判别图像；基于尺度不变特征变换SIFT算法，提取待判别图像的至少一个目标特征向量，输入到目标判别模型；获取目标判别模型输出的待判别图像的至少一个目标特征向量所属的至少一个类别；将待判别图像的至少一个目标特征向量所属的至少一个类别中，包含目标特征向量个数最多的类别，作为待判别图像为凹坑图像、颗粒图像或无异常图像的结果。可见，应用本发明实施例，无需用户进行判别，就可以获得离子束溅射沉积薄膜表面的待判别图像为凹坑图像、颗粒图像或无异常图像的结果，提高了对薄膜好坏的判别效率。
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公开(公告)号：CN112329692B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202011286824.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种有限样本条件下跨场景人体行为无线感知方法及装置，获取源域对应的预先训练得到的源模型；其中，源域为用于获取非有限的源样本感知数据的无线信号场景；源模型为利用多个所述源样本感知数据训练得到的人体行为无线感知模型；基于所述源模型以及有限的目标样本感知数据，以最小化输出差异为训练目标，对与所述源域属于不同场景的目标域对应的人体行为无线感知模型进行训练；其中，输出差异为进行训练的模型的输出与所述目标样本感知数据中相应的人体行为标签之间的差异值；当训练目标达成时，获得目标模型，并利用目标模型对所述目标域进行人体行为感知。本方案可以提高人体行为无线感知的跨场景迁移能力。
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公开(公告)号：CN112364851B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110039426.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请中一个或多个实施例提供一种自动调制识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待测信号样本、真实有样本类别数据和语义向量；获取生成对抗网络模型；将零样本类别语义向量输入生成对抗网络模型以生成零样本类别数据；获取分类器模型；将待测信号样本输入分类器模型以得到识别结果。本申请通过利用有样本类别语义向量训练生成对抗网络模型，从而通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，以解决部分调制信号没有样本的问题，在得到了分类性能优越的分类器模型的同时，通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，达到减少收集训练数据的难度的目的。
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公开(公告)号：CN114359490B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111395214.X
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于多模态融合的电磁地图构建方法及相关装置，包括：获取目标区域的环境电磁信号数据和环境图像数据；对环境电磁信号数据和环境图像数据分别进行编码，将环境电磁信号数据和环境图像数据分别映射到对应的隐空间，得到环境电磁信号编码数据和环境图像编码数据；将环境电磁信号编码数据和环境图像编码数据输入预先构建并训练得到的生成式对抗网络模型，得到环境电磁信号生成数据；将环境电磁信号生成数据映射到环境电磁信号数据对应的数据空间，得到目标区域的电磁地图。本申请将对应于不同的数据空间的环境电磁信号数据和环境图像数据映射到隐空间，并通过生成式对抗网络模型实现二者特征的融合，提高了构建地图的准确性。
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公开(公告)号：CN114419404A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111487853.9
申请日：2021-12-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种基于多模态紧致双线性池的图像分类方法及相关设备，其特征在于，包括：对获取的图像数据和信号数据进行特征提取，得到特征图像数据和特征信号数据；将特征图像数据和特征信号数据在第一信号多模态紧致双线性池中进行融合，得到第一融合特征信号；对第一融合特征信号进行注意力权值分配，得到注意力视觉信号；将注意力视觉信号和特征信号数据在第二信号多模态紧致双线性池中进行融合，得到第二融合特征信号；将第二融合特征信号输入到分类器，得到图像分类结果。本申请两次进行特征融合，再加入注意力机制动态判断分类相关数据的权重，充分利用输入数据的可用信息，提高图像分类的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359490A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111395214.X
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于多模态融合的电磁地图构建方法及相关装置，包括：获取目标区域的环境电磁信号数据和环境图像数据；对环境电磁信号数据和环境图像数据分别进行编码，将环境电磁信号数据和环境图像数据分别映射到对应的隐空间，得到环境电磁信号编码数据和环境图像编码数据；将环境电磁信号编码数据和环境图像编码数据输入预先构建并训练得到的生成式对抗网络模型，得到环境电磁信号生成数据；将环境电磁信号生成数据映射到环境电磁信号数据对应的数据空间，得到目标区域的电磁地图。本申请将对应于不同的数据空间的环境电磁信号数据和环境图像数据映射到隐空间，并通过生成式对抗网络模型实现二者特征的融合，提高了构建地图的准确性。
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公开(公告)号：CN113449587A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110481401.3
申请日：2021-04-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种人体行为识别和身份认证方法、装置和电子设备，涉及无线感技术领域，其中，一种人体行为识别和身份认证方法，包括：获取手势识别感知数据，手势识别感知数据是信道状态信息CSI感知数据；对手势识别感知数据进行预处理，得到预处理后的手势识别感知数据；对预处理后的手势识别感知数据进行时频变换，得到手势识别感知数据对应的时频图，时频图用于反映人体手势引起的信号波动信息；将时频图输入预先训练好的多任务模型，通过多任务模型输出手势识别结果以及身份认证结果。通过本发明实施例提供的人体行为识别和身份认证方法、装置和电子设备，能够提高行为识别的准确度和身份认证的准确度。
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公开(公告)号：CN112994813B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110543048.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本公开提供一种自适应采样的频谱感知方法，通过将获取到的目标频段的信号输入已训练的神经网络模型以得到目标频段的信号的信噪比，根据目标频段的信号的信噪比与前一频段的信号的信噪比的变化，动态调整检测目标频段的信号的检测阈值和采样点数，从而确定是否存在用户使用目标频段，本公开降低了信噪比变化对于频谱感知的影响，从而提高了频谱感知的准确性。
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公开(公告)号：CN112994813A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110543048.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本公开提供一种自适应采样的频谱感知方法，通过将获取到的目标频段的信号输入已训练的神经网络模型以得到目标频段的信号的信噪比，根据目标频段的信号的信噪比与前一频段的信号的信噪比的变化，动态调整检测目标频段的信号的检测阈值和采样点数，从而确定是否存在用户使用目标频段，本公开降低了信噪比变化对于频谱感知的影响，从而提高了频谱感知的准确性。
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公开(公告)号：CN112364851A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202110039426.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请中一个或多个实施例提供一种自动调制识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待测信号样本、真实有样本类别数据和语义向量；获取生成对抗网络模型；将零样本类别语义向量输入生成对抗网络模型以生成零样本类别数据；获取分类器模型；将待测信号样本输入分类器模型以得到识别结果。本申请通过利用有样本类别语义向量训练生成对抗网络模型，从而通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，以解决部分调制信号没有样本的问题，在得到了分类性能优越的分类器模型的同时，通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，达到减少收集训练数据的难度的目的。
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