-
公开(公告)号：CN112418203B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011251625.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/143 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T3/40 , G06T7/246 , G06T7/90 , G06F17/16
Abstract: 本发明提出了一种基于双线性汇合的图卷积网络的RGB‑T目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤S1：将特征分为模板嵌入对和候选嵌入对，模板嵌入对由可见光和红外图像的第一帧区域组成；步骤S2：在候选嵌入对中截取和模板嵌入对相同大小的图像，经过卷积神经网络提取特征，形成四个多通道的特征图；步骤S3：将特征图利用图卷积神经网络进行训练，得到最终特征图；步骤S4：将最终特征图进行双线性汇合的操作，得到一个相识度的得分值；步骤S5：重复S2‑S4的步骤，将每次得到的得分值拼接成矩阵，根据最大的得分值所在的位置定位出目标所在的位置；实现整个的跟踪效果；本发明使得特征图之间的内在元素交互作用不能得到充分挖掘的缺陷。
-
公开(公告)号：CN107330912B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201710323852.8
申请日：2017-05-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的稀疏表示的目标追踪方法，所述方法采用稀疏表示的目标追踪方法，包括训练核权重、获得粒子观测的稀疏表示以及稀疏重建算法三个部分。本发明将fisher判别标准引入多特征核函数权重训练模型中，可准确判断出特征向量的鲁棒性强弱，提升多特征核函数融合的可靠性；使采用混合范数自适应的选择相关高的粒子观察用于多任务稀疏重建，可有效排除非相关采样粒子的干扰；重构算法具有快速收敛性以及较强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN111126205A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911273523.2
申请日：2019-12-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于旋转定位网络的光学遥感图像飞机目标检测方法，包括如下步骤，步骤S1、将图片输入ResNet特征网络，提取出多维度特征信息，获取用多维数组表示的特征图；步骤S2、特征图输入累积特征金字塔网络中，将高层语义与底层语义相融合，将高层语义的接收域和上下文信息与底层语义的目标位置信息提炼在一起；步骤S3、RPN子网络在累积特征金字塔网络输出的特征中产生锚框，并对锚框进行边界回归和前景分类，获取水平提议框；步骤S4、将水平提议框送入旋转区域定位网络进行旋转和缩放，生成旋转目标框，最终输出飞机目标旋转检测框。本发明利用累积特征金字塔网络进行特征融合，还采用旋转矩形包围框，减少框定目标后的背景冗余，在密集场景下，使检测结果更准确。
-
公开(公告)号：CN110475221A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910634844.4
申请日：2019-07-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及了一种基于接收信号中包含信道状态信息(CSI)的人员动作识别和位置估计方法。离线阶段，在不同参考位置点上，人员目标进行不同的动作姿态，测量路由器发射信号在接收网卡上的CSI信息。构建数据库和每个动作标签对应的数据库。利用数据归一化和主成分分析方法对构建的训练数据库进行预处理。利用支持向量机对数据库进行基于动作标签的分类学习，得到基于动作的分类模型。在线阶段，根据接收到的CSI信息，在进行数据归一化和主成分分析的数据预处理后，通过动作分类模型得出人员目标动作估计结果。在此基础上，通过人员动作目标估计结果对应的位置回归模型，得到人员的位置估计结果。
-
公开(公告)号：CN110443849A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910624713.8
申请日：2019-07-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图像的双流卷积神经网络回归学习的目标定位方法。离线阶段，在每个参考位置处，灰度图像及其对应的深度图像由双目相机收集。使用图像预处理技术，灰度图像和深度图像被转换为三通道图像。然后，具有共享权重系数的双流CNN用于离线回归学习。最后，得到了基于距离的回归模型。在线阶段，将得到的灰度图像和深度图像的预处理之后，通过基于距离的回归模型来估计最终距离。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103559696A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310454377.X
申请日：2013-09-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提出了一种基于压缩感知的图像融合方法，所述方法采用压缩感知的图像融合方法，包括从图像采集、观测值融合以及图像重构三个部分，图像采集将待融合的图像分成图像块；观测值融合采用双通道脉冲耦合神经网络模型进行初步图像融合，采用加权平均方法对观测值进行精细融合；最后通过图像重构算法得到最终的图像融合结果。本发明采样部分充分考虑到待融合图像自身特点，提高了融合所得结果的细节信息；采用分块压缩方法，在采样端对分块图像在采样的同时即进行压缩，避免了传统压缩感知采样端事先进行稀疏处理所增加的采样端复杂度；重构算法具有较快重构速度以及较强鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118828705A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410882694.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种基于拍卖算法的计算卸载方法及系统，考虑同一区域内多个eMBB与URLLC业务用户共存且进行上行传输至多个MEC边缘服务器的场景建立传输模型。根据所述传输模型列出必要的参数，再根据拍卖算法原理建立双向拍卖模型，考虑多种服务器资源联合分配，并以此为依据表示出成本，估值，针对两种不同类型的业务用户分别提出出价与服务器要价策略。最后综合考虑服务器收益、计算卸载的时延与能耗，从而建立最优化问题，并根据约束条件进行多回合双向拍卖，为用户的计算任务匹配最合适的边缘服务器，当MEC服务器中剩余资源过少或所有用户任务均已分配到相应的服务器中进行计算，则拍卖结束。相比于传统的资源分配方法，本发明能够使MEC服务器得到更高的收益，促使资源高效利用，具有更好的性能。
-
公开(公告)号：CN118139008A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410004954.3
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5G网络质量的流量计费方法，该方法存储海量5G用户的计费话单数据。计费话单数据是所述5G用户的用户终端基于流量消耗时产生的。存储的话单数据记录了所述5G用户单次连续使用流量的数量和此时的时间节点。本发明根据流量的使用量和服务进行计费，间接引导运营商和网络设备提供商提供高可靠服务，从而达到网络顺畅运行的良性循环。5G网络提供给客户的不再是统一无差别的服务，客户可以通过选择网络的等级，运营商为客户提供差异化服务，提高服务质量，让客户觉得物超所值，值得信赖，运营商的存量用户价值才能够得到提高。
-
公开(公告)号：CN117812727A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311543687.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/121 , H04W72/12 , H04W72/512 , H04W72/52 , H04W72/50
Abstract: 本发明公开了一种5G场景下基于混合数字命理的资源调度优化方法，包括：设置eMBB和URLLC用户的资源复用参数，分别对用户进行建模，构建k个eMBB用户在特定命理学μ下可达最大数据速率#imgabs0#的计算模型；超可靠低时延通信URLLC流量接入请求后构建URLLC用户n的数据速率#imgabs1#的计算模型，以及根据URLLC用户的中断概率构建其可靠性约束模型；根据#imgabs2#和#imgabs3#的计算模型，确保eMBB用户间的公平性情况下，构建以eMBB用户在数字命理学情况下的总数据速率最大化为目标的资源调度优化模型；执行基于松弛变量和逐次凸逼近方法对优化问题进行重构；对所述资源调度优化模型进行求解，得到动态资源调度结果。最小化URLLC流量类别对eMBB数据速率的损失，在保证eMBB用户速率公平性的情况下最大化eMBB用户总的吞吐量。
-
公开(公告)号：CN117611811A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311468827.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种图像级弱监督语义分割系统及方法，系统中类激活图生成部分使用分类头的参数对输入图像的特征图进行激活，得到CAMs以初步实现目标定位；标签分配模块通过挖掘每个像素关于整幅图像的注意力图中所包含的结构信息为每个像素分配类别标签，以实现精准的正负样本对匹配与对比，并正确建模像素间的语义关系；注意力优化模块自适应筛选出高置信度的样本点，并以此对图像的初始特征表达进行重建；在原特征图和新特征图、原类激活图和新类激活图之间引入一致性正则化，获得额外的像素级监督信号；构建的弱监督语义分割系统在仅使用图像级标签的情况下实现了语义分割的最优性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
49
records
(took 0.052 seconds)
