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公开(公告)号：CN114611753A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210119903.6
申请日：2022-02-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了深度学习与航空轨迹预测技术领域的一种航班飞机轨迹数据预测系统及方法，包括：接收各航班飞机轨迹数据；对各航班飞机轨迹数据进行分组后保存；对分组后的飞机轨迹数据进行特征分析，去掉冗余特征；对特征分析后的飞机轨迹数据进行预处理；对预处理后的飞机轨迹数据进行监督学习问题适用转换；将转换后的飞机轨迹数据输入MobileNet‑LSTM混合模型进行训练及预测，得到当下未来时刻的轨迹点。本发明在提高轨迹预测准确性的基础上，使网络轻量化，为更多真实场景下的轨迹预测提供更多选择，对智能空中交通管制产生深远影响。
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公开(公告)号：CN108650511B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810458872.0
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/149 , H04N19/147 , H04N19/124 , H04N19/19
Abstract: 本发明公开了一种基于背景失真传播的监控视频率失真优化编码方法，首先将编码块分为背景块和前景块，构建背景块失真传播模型，基于背景块失真传播模型进行全局率失真优化，获得全局率失真优化的参数，利用掩膜标记背景块，对掩膜进行无损编码，基于非对称量化参数对背景块编码，在解码端对背景块掩膜和非对称量化参数偏移值进行解码，实现对背景块的重构。本发明实现监控视频压缩性能和编码效率的提高，解决背景和前景在编码中互相影响导致编码效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN108134759B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201711419394.4
申请日：2017-12-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L27/26 , H04B17/382 , H04L25/03 , H04B1/525
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰对消技术的非正交多址接入方法，考虑带有N个用户的OFDMA正交集系统为第一组用户，同时使用MC‑CDMA系统作为第二组来容纳额外的M个用户。在这个使用N+M多用户多址接入方案中，第一组的N个用户相互之间不干扰，第二组M个用户亦然，但两组用户间相互干扰。最终通过串行干扰消除的迭代判决来检测传输的符号。本发明实施提供的方案既可以实现信道过载以缓解频谱资源不足，同时创造性地解决单一OFDMA系统容纳用户数不足的问题。基于这种方案，NOMA成为正交多址的一种技术扩展而不是一种完全对立的技术。
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公开(公告)号：CN110598803A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910921976.5
申请日：2019-09-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于决策树算法的小区感知识别方法及系统，采集不同小区8忙时无线感知KQI数据作为数据集；对采集的小区数据进行数据清洗；对清洗过后的小区数据使用门限规则打标签；将打过标签的小区数据集划分为训练集与测试集；使用训练集和决策树算法训练一个决策树模型；使用测试集对训练好的决策树模型进行评估；根据小区8忙时无线感知KQI数据、训练好的决策树模型和判定规则识别小区一天的感知好坏。本发明使用决策树算法实现了对小区一天感知情况的识别，对制定网络优化策略，提升小区的感知能力有着重要意义。
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公开(公告)号：CN110457685A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910660219.7
申请日：2019-07-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的中文商业文本预处理方法，对输入的中文商业文本采用以下步骤进行处理：（1）对中文商业文本进行分句和分词；（2）利用决策树对分好的词语进行词性标注；（3）基于贝叶斯分类器利用条件概率进行词义消歧；（4）利用One-Hot编码与Skip-Gram模型结合的混合模型表示词向量；（5）利用TF-IDF调整词语权重，确定多义词在当前语境下对应的词义；（6）输出基于机器学习预处理后的中文商业文本。本发明能够有效的解决中文商业问答系统由于文本预处理不足导致系统答非所问，应答情景有限的问题，提高计算机理解文本的准确性，使得机器翻译、智能问答等延伸工作具有可实施性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108470338B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201810145473.9
申请日：2018-02-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种水位监测方法，解决了现有技术水位监测方法易受光线影响、水位监测误差较大的技术问题。本发明先首先采集标杆和水面图像，接着利用标杆亮度变化小而水面因波纹不断变化导致亮度不断变化的特点，通过图像处理技术对拍摄到的时间相近的两幅图像读取灰度值，并进行差分运算，然后对图像中水面附近绘制差分灰度均值方差值与坐标的关系图，利用阈值分割算法得到灰度均值方差突变时对应的坐标即为水面坐标，并结合统计方法对水面坐标进行平滑处理，最后结合标杆实际长度和图像坐标的映射关系计算出水位深度。本发明能够准确判断出水平面的位置并实时监测出水深，具有很好的鲁棒性和实时性。
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公开(公告)号：CN110084892A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910327998.9
申请日：2019-04-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T19/00
Abstract: 本发明公开一种基于增强现实技术的图像数据集生成方法，通过增强现实软件生成目标物体的三维虚拟图像，再根据背景组合原则选择不同的真实背景，根据角度选取原则选择不同的拍摄角度，根据遮挡模拟原则选择不同的遮挡情况，以获取目标物体在多场景、多角度和不同遮挡情况下的组合图像，最后将获取的图像生成图像数据集；本发明通过利用增强现实技术增加数据集图像背景种类，图像采集的角度和遮挡情况，解决了现有技术中的图像数据集在规模上的局限性，大大提高了数据集上下文的复杂度，使得模型在“罕见”图像上具有更良好的效果，对缓解深度学习中的组合爆炸问题具有重大意义。
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公开(公告)号：CN110070127A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910318727.7
申请日：2019-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种面向家居产品精细识别的优化方法。包括：对供应商家居产品拍摄全景视频并进行经纬线构图处理，细分成多视角获取图像；对相邻点图像进行技术处理，组成最佳的有效图像集并训练评估；对用户实拍的家居图像进行目标检测，再与图像集对比判断。本发明还公开一种家居产品识别应用系统。本发明通过增加训练集的数量，增强图像的特征提取性能，进而增强精细识别的准确度，对图像的不精确识别、错误识别问题的研究具有重大意义。
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公开(公告)号：CN109948609A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910168207.2
申请日：2019-03-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的智能阅卷定位方法，以口算题定位为例，方法包括，用手机拍摄若干张口算题图片，并将其分为训练集和测试集；利用labelImg标注工具，用Bounding Box标记出训练集中每张图片上口算题的位置；然后生成xml文件，将xml文件转换成txt文件；对YOLOv3算法进行修改，在分类中加入小学生口算题的类别，并且对数据集进行训练；训练完成后保存权重，对测试集中的图片进行测试，回归出每张图片中每个口算题的Bounding Box，实现小学生口算题的定位。本发明能够实现对图片中若干口算题的定位功能，而且测试结果的准确性较高，从而可以降低了人工阅卷的工作量。
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公开(公告)号：CN108769993A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810458873.5
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W12/12 , G06K9/6268
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的通信网络异常用户检测方法，首先对异常用户的数据进行规则化，得到维度和量级均一致的数据；对生成对抗网络进行训练，即对生成器和鉴别器进行训练，实现对异常用户的过采样；将生成器生成的数据与正常用户组成训练数据集，利用深度全连接神经网络对训练数据集进行分类，判断用户类型；本发明通过生成对抗网络中神经网络之间的相互博弈式训练方式，实现对异常用户数据分布的逼近，实现异常用户检测，解决训练数据集中比例不均衡影响分类模型训练效果的技术问题。
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