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公开(公告)号：CN107454425A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710746027.9
申请日：2017-08-26
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/182 , H04N19/103
Abstract: 一种SCC帧内CU候选预测模式缩减范围的方法。本发明利用了屏幕内容视频的特征和编码单元的空间一致性，通过计算深度为0和1的编码单元的灰度共生矩阵的特征，利用相邻编码单元相关性特点，对深度为0的编码单元，预测是否提前跳过Intra模式，对深度为1的编码单元，预测是否提前跳过Intra和Palette模式。该方法可以有效地对SCC帧内编码单元候选预测模式进行缩减，从而降低SCC编码器的复杂度，在几乎不影响屏幕内容视频编码质量的前提下，提高SCC编码器编码速度。
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公开(公告)号：CN107239730A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710249003.2
申请日：2017-04-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 智能汽车能利用传感器收集道路信息，通过计算分析进行驾驶辅助，有利于保障交通安全。对交通标志进行自动识别是智能汽车的关键技术之一，然而，现有方法仍未在一个统一框架中有效对交通标志重要的颜色，轮廓及时间域信息进行联合挖掘学习。针对以上问题，本发明基于四元数的数学表示框架，提出了一种四元数深度神经网络模型方法以提高交通标志识别的鲁棒性，从而为智能汽车的辅助驾驶研究提供了更准确的模型保障。
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公开(公告)号：CN106125928A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610472100.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/017
Abstract: 为了克服现有的PPT演示辅助工具的不足，本发明提供一种基于Kinect的PPT演示辅助系统及方法。用户无需使用传统的鼠标、光笔即可进行演讲，扩大了使用者的活动范围，同时提供了一种更好的人机交互方式。一种基于Kinect的PPT演示辅助系统，系统主要模块分为数据采集模块、手势识别模块、位置计算模块和PPT功能控制模块。数据采集模块，包括Kinect，安放于云台上并通过电机控制云台旋转角度，利用Kinect采集深度信息和骨骼信息，深度信息用于计算用户(演讲者)的位置，骨骼信息用于手势识别。手势识别模块根据采集数据识别出用户(演讲者)手势，进而能够执行用户所需要的操作。位置计算模块，根据采集数据识别出用户(演讲者)手势头部位置操控云台转动，实现实时跟踪。
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公开(公告)号：CN103260050B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201310120608.3
申请日：2013-04-09
Applicant: 同济大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/472 , H04N21/4725 , H04N21/475 , H04N21/647
Abstract: 一种基于Google App Engine云平台的视频点播系统，属于一种互联网应用。本发明的目的在于设计并实现了一套高性能的满足大规模用户实时视频点播需求的分布式系统级方案。通过在Google App Engine云平台上设计视频点播系统，用户面对的不是一个单纯的视频网站，而是一个有分布式服务器集群组成的视频数据传输网络，海量的视频按照点播流行度和相似程度等策略存储在不同性能的分布式服务器节点上，在保证有多份数据冗余的情况下进行视频内容的分发，并且能够根据用户实时请求点播的数量来动态配置视频服务的节点，以满足互联网用户动态变化的视频点播需求，可以提高视频点播的质量，从而增强用户体验。
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公开(公告)号：CN102223209B
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201110190043.7
申请日：2011-07-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网络编码的分组验证方法，主要是将同构Hash函数应用到网络编码中，且只在源端与接收端之间交换对称密钥，然后逐个分组进行验证，针对每个分组，首先源端将对应所选定的分组的同构hash值逐个发送给接收端，接收端接收到该同构hash值后，使用预先交换过的对称密钥对该同构hash值进行加密处理，并将其以应答的方式返回给源端，源端使用每个接收端交换的对称密钥对以应答方式得到的经加密处理的同构hash值进行验证，以验证该同构hash值是否合格，若是，则使用该分组开始发送正常的网络编码的真正的数据，若否，则确定所述待验证分组被污染攻击，并将其丢弃，由此以及时发现网络编码中的污染攻击，并予以有效规避。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119692852A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411754403.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/04
Abstract: 基于博弈论的“主制造商‑供应商”民机全制造产业链模式下的质量决策方法：考虑取样质量检测、高质量奖励、不合格惩罚、补救成本各合同规定的博弈变量，建立质量最优合同决策模型，输入合同决策实例数据，输出主制造商最优合同决策信息；在主制造商、供应商信息不对称前提下，针对飞机部件供应“双定点”模式、产量需求不设上限的特点，对供应商针对性地展开分析；判断市场中供应商地位是否平等：若市场中供应商地位平等，则建立民机全制造产业链平等市场下的供应商产量决策模型；若市场中供应商地位不平等，则建立民机全制造产业链不平等市场下的供应商产量决策模型；输入供应商市场实例数据，输出供应商产量决策信息，为主制造商提供指导。
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公开(公告)号：CN115909129A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211267055.X
申请日：2022-10-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于频域特征的双流网络的人脸伪造检测方法。本发明针对现有基于频域特征人脸伪造方法在保留局部纹理特征和时域特征方面存在局限性的问题，提出了双流网络的人脸伪造检测方法。利用三维傅里叶变换提取时域特征和人脸区域分割提取局部纹理特征，并针对这些特征设计了相应的损失函数。实验结果证明，本发明通过双流网络保留局部纹理特征和时域特征，可以显著提高真假视频分类的准确率。
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公开(公告)号：CN109688414B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201811556797.8
申请日：2018-12-19
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/147 , H04N19/186 , H04N19/11 , H04N19/625 , H04N19/119 , H04N19/176
Abstract: 本发明“一种VVC帧内编码单元候选预测模式缩减及块划分提前终止方法”利用了图像纹理复杂度的特性，通过分析图像的纹理复杂度和图像像素值经DCT变换后的非0系数个数之间的关系，提前对该图像块的帧内编码单元候选模式进行缩减，降低模式选择的计算复杂度。还通过分析图像像素值经DCT变换后的非0系数个数以及图像的四个子块之间纹理复杂度的差异和帧内编码单元块的最优划分尺寸之间的关系，提前终止帧内编码单元块的向下递归划分。该方法可以有效的缩减VVC帧内编码单元候选模式的数量以及避免为了寻找最优编码块划分尺寸而进行的额外计算，从而降低VVC编码器的复杂度，在几乎不影响视频编码质量的前提下，有效的降低了VVC编码器的时间复杂度，提高了编码速度。
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公开(公告)号：CN114169413A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111403214.X
申请日：2021-11-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树和长短时记忆网络的自动化集装箱码头设备异常检测方法。本发明针对超大型集装箱码头中协同设备异常种类复杂多变且难以区分的现状，提出了一种数据驱动的自动化集装箱码头设备异常检测方法，解决了传统人工方法费时费力且严重依赖操作经验的缺点。该方法利用决策树模型对待测数据做预分类，检测出高概率的正常状态数据、异常状态数据以及无法确定的未知状态数据，然后利用长短时记忆网络对未知状态数据进行区分。
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