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公开(公告)号：CN112866692B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110061724.7
申请日：2021-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/115 , H04N19/176 , H04N19/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于高效视频编码HEVC的编码单元划分方法及装置，将获取的指定亮度图像划分为多个第一指定大小的子图像，作为当前的待处理子图像；将获取的当前的每一待处理子图像的关联图像的特征图和该待处理子图像输入至目标深度值预测模型，得到该待处理子图像的深度值；如果该待处理子图像的深度值为第一预设深度值，将该待处理子图像确定为一个编码单元；如果该待处理子图像的深度值不是第一预设深度值，将该待处理子图像划分为多个子图像，作为当前的待处理子图像，并继续确定当前的每一待处理子图像的划分方式，直至得到的子图像为第二指定大小。基于上述处理，可以提高编码单元划分的效率，进而，可以提高视频编码的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114154529A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111188792.6
申请日：2021-10-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于多源数据融合的电磁目标识别方法及相关设备，该方法包括：获取目标电磁设备的电磁信号数据和图像数据；通过预先构建的电磁编码器对所述电磁信号数据进行编码，得到电磁隐层向量；通过预先构建的图像编码器对所述图像样本数据进行编码，得到图像隐层向量；基于所述电磁隐层向量和所述图像隐层向量得到叠加隐层向量；将所述叠加隐层向量输入预先构建的电磁目标分类器，以对所述目标电磁设备进行分类，基于预设的类别标签确定所述目标电磁设备的电磁信号类别。本申请充分利用电磁和图像等多信息源，通过数据融合降低单一数据源条件下的外界影响，提高算法在复杂环境下的适应能力，提高分类准确率和模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113792576A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110852776.6
申请日：2021-07-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开提供一种基于有监督域适应的人体行为识别方法、电子设备，所述方法包括：响应于获取目标域的第一雷达回波信号；对所述第一雷达回波信号进行预处理，以得到待识别的目标域数据集；利用预先训练得到的目标域人体行为识别模型对所述待识别的目标域数据集进行处理，得到所述待识别的目标域数据集的人体行为识别结果，其中，所述目标域人体行为识别模型是基于预先训练得到的源域特征提取器经过生成对抗式训练得到的。本公开的技术方案，能够在目标域的数据样本较少的情况下，使人体行为识别模型获得较准确地识别结果，提高了模型的泛化性和鲁棒性，同时节约了大量的人力物力。
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公开(公告)号：CN112364845B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110032828.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种信噪比评估方法、装置、电子设备和存储介质，包括：采集遥控环境信号；使用信噪比评估模型对所述遥控环境信号进行评估，得到信噪比评估结果；其中，所述信噪比评估模型是通过利用波形数据集训练神经网络模型得到的；通过生成跳频信号来模拟无人机遥控信号训练卷积神经网络模型，用训练好的信噪比评估模型来评估实际无人机遥控信号环境，能够准确高效地对无人机遥控信号环境进行信噪比评估，为解决无人机信号信道分配和探查无人机信号功率的问题提供了有效的信息。
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公开(公告)号：CN112465878A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202110139475.9
申请日：2021-02-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于粒子滤波的位置预测方法及设备，包括：在运动目标的初始位置生成粒子集并为粒子集中的每个粒子设置初始权值；将粒子集输入预先构建的粒子滤波算法模型，得到每个粒子的预测位置；获取运动目标的轨迹信息和地理信息；将轨迹信息和地理信息输入预先构建的神经网络算法模型，得到运动目标的预测位置在每个预设区域的概率值；利用概率值和初始权值，计算得到每个粒子的新权值；根据粒子集中的每个粒子的预测位置和新权值，计算得到运动目标的预测位置。本公开通过基于轨迹信息和地理信息的预测位置对于粒子滤波算法中的粒子权值进行修正，提高了基于粒子滤波算法预测运动目标的位置的准确率。
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公开(公告)号：CN112364845A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202110032828.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种信噪比评估方法、装置、电子设备和存储介质，包括：采集遥控环境信号；使用信噪比评估模型对所述遥控环境信号进行评估，得到信噪比评估结果；其中，所述信噪比评估模型是通过利用波形数据集训练神经网络模型得到的；通过生成跳频信号来模拟无人机遥控信号训练卷积神经网络模型，用训练好的信噪比评估模型来评估实际无人机遥控信号环境，能够准确高效地对无人机遥控信号环境进行信噪比评估，为解决无人机信号信道分配和探查无人机信号功率的问题提供了有效的信息。
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