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公开(公告)号：CN119919463A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411962820.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法，包括：通过单目深度估计提取可见光与红外图像的深度图；将得到的深度图与原图进行图像融合生成融合图像对；提取融合图像对中的特征，生成初始的匹配特征点对；初始的匹配特征点对进行分级筛选，同时，对没有匹配点的分割图像进行补偿，得到最终匹配点对；根据匹配点对，对红外图像进行变换，得到配准后的图像。本发明将深度信息融合到RGB图像中，有效提升红外与可见光图像配准的准确度。本发明可以与任何一种可见光与红外相机组成的拍摄系统相适配，有较广泛的实用价值。
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公开(公告)号：CN119363517A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411205315.X
申请日：2024-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04L15/28 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法，包括：将提取的摩斯信号数据进行短时傅里叶变换，获取时频矩阵，提取时频矩阵中摩斯信号的一维特征，并将其对应的标签构成训练集；构建深度学习框架，包括深度残差收缩模块、全连接层和softmax结构；对深度残差收缩模块中间层经过全连接层和softmax结构输出，作为子模型，计算子模型的CTC损失，与全模型的CTC损失加权后作为损失函数，对网络模型进行训练；将提取的摩斯信号时频矩阵的一维特征，输入到训练好的网络模型，将输出进行基于CTC解码后处理，得到译码结果。本发明采用全模型的CTC损失与子模型的损失相结合进行训练，具有非常小的计算开销，可以有效提升译码准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116228817B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310226137.8
申请日：2023-03-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相关滤波的实时抗遮挡抗抖动单目标跟踪方法，包括：读取视频流初始帧确定目标位置坐标以及目标框尺寸；提取目标HOG特征与CN特征对检测器进行初始化；读取后续帧图像，对相邻帧抖动情况与目标状态进行评估；根据评估结果判断是否需要对目标位置进行预测以及是否需要对检测器模型进行更新；判断目标是否消失进而是否需要对检测进行脱锁重新初始化。本发明有效提升基于相关滤波单目标跟踪方法的实时性和稳定性。在目标被遮挡或者跟踪镜头出现抖动时通过对目标一段时间内的运动轨迹的记录结果进行轨迹预测，并根据抖动幅度实时更新目标重搜索范围，从而提升了跟踪器的抗遮挡与抗抖动能力，进而提升了跟踪器的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116389757A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310366369.3
申请日：2023-04-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算辅助的无线VR视频传输方法，包括1、建立边缘计算服务器协助的VR视频无线传输系统；2、收集系统信息；3、加载VR视频编码参数优化算法；4、加载渲染卸载的决策算法，确定视场渲染的节点；5、加载MIMO预编码矩阵设计算法；6、加载计算资源分配算法，确定VR用户和边缘计算服务器的计算资源分配。7、迭代加载步骤3至步骤6，直至VR视频无线传输系统总能量消耗和失真的加权和收敛。本发明可以缓解VR用户的渲染负担，多输入多输出MIMO传输技术能够提高传输速率、降低延迟和提升VR用户体验。
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公开(公告)号：CN116152292A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310105738.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三次匹配的多类别多目标跟踪方法，包括：将视频序列输入训练好的检测器获得检测结果；根据结果中的置信度得分将检测结果分为高分框和低分框；对跟踪器中所有轨迹进行卡尔曼预测；对轨迹和检测结果进行三次参数不同且目的不同的数据关联匹配，对匹配成功的轨迹进行激活和更新；对未匹配成功的失踪轨迹进行位置修正和输出判定。本发明可以有效提升多类别多目标跟踪的稳定性和可靠性。在目标被遮挡或者检测器出现漏检时可以通过数据关联方法进行一定的补救，通过简单的方法使得跟踪器有一定的抗抖动性能，有效提升了跟踪器的鲁棒性。本发明可以与任何一种满足跟踪器输入要求的主流检测器相适配，有较广泛的实用价值。
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公开(公告)号：CN115696403A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211374641.4
申请日：2022-11-04
Applicant: 东南大学
IPC: H04W24/02 , H04W28/08 , H04W28/084 , H04W28/088 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算节点协助的多层边缘计算任务卸载方法，包括1、建立边缘计算节点协助的边缘计算网络架构；2、收集系统信息；3、加载终端设备与接入点之间的关联算法，终端设备选择传输信号的无线接入点；4、加载终端设备多输入多输出MIMO发送预编码矩阵设计算法；5、加载计算任务分配算法，确定终端设备本地、边缘服务器和边缘计算节点的计算任务大小；6、加载计算资源分配算法，基于延迟需求，边缘服务器和边缘计算节点分配计算资源以减小系统能耗。本发明可以缓解边缘服务器的计算负担，多输入多输出MIMO传输技术能够提高频谱利用率和卸载效率。
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公开(公告)号：CN111132230A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911363655.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向数据采集的带宽分配和数据压缩联合优化方法，属于无线通信和移动边缘计算领域。该方法包括以下步骤：步骤一：建立系统模型：考虑具有K个单天线移动设备的多用户MEC系统；步骤二：建立数据压缩模型，数据压缩可在移动设备本地和MEC服务器进行；步骤三：建立数据传输模型，采用FDMA多址方式；步骤四：基于上述条件建立满足时延和MEC服务器总压缩能力约束情况下基于最小能耗的传输带宽和数据压缩联合优化问题，并将该联合优化问题分解为两个子问题；步骤五：通过迭代优化算法获得使MEC系统总能耗最低的传输带宽和数据压缩分配结果。本发明具有在保证时延限制的前提下，能有效降低系统总能耗的优点。
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