-
公开(公告)号：CN110944222A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201811108139.2
申请日：2018-09-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/41 , H04N21/6587 , H04N13/344
Abstract: 本发明提供了一种沉浸媒体内容随用户移动变化的方法及系统，包括：读取并解析视频流；确定视点个数、初始视点、视点间的相对关系以及每个视点的最大覆盖半径值；根据用户的位置反馈用户对于初始视点的相对位移；根据视点间的相对关系、每个视点的最大覆盖半径值以及相对位移选择当前视点；根据相对位移确定当前的深度值，根据视点内视野和深度的关系确定当前视点的观看视野内容；呈现视频流中与观看视野内容相应的内容。本发明支持用户观看区域与当前视点相对初始视点成一定关系变化，同时支持不同视点切换。
-
公开(公告)号：CN110858916A
公开(公告)日：2020-03-03
申请号：CN201810974952.1
申请日：2018-08-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本发明提供了一种支持大跨度相关性信息编码的标识方法及系统，包括：获取待传输的视频内容；在待传输的视频内容中添加标识信息，通过标识信息指示视频内容中的不同视频流，并指示相同通道的不同视频流或不同通道的视频流之间的参考、映射关系。本发明对利用大跨度相关性信息进行视频编码所需要的信息进行了标识，标识信息指示了视频通道、视频帧所属流以及相同通道或不同通道的流之间的映射关系。在具体的应用中，可以使现有的传输系统支持监控视频、视频会议、网络电视、流媒体等视频内容利用大跨度相关性信息进行编码，以在实际的传输系统中，进一步提升视频内容的编码效率与传输效率。
-
公开(公告)号：CN110648317A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910881871.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于脊柱转移肿瘤骨质的质量分类方法及系统，所述方法包括：从DICOM文件中获取病人的CT图像数据，根据阈值提取的方法裁剪出脊椎椎体的区域；将骨质质量分类任务建模为成骨分类子任务和溶骨分类子任务，并使用多层感知机将两个子任务的结果进行合并；对于每一张横截面的CT图像，使用多任务学习的方式，同时学习骨质质量分类任务和后外侧受损情况分类任务，并共享不同任务的特征图；使用自步学习的方式，让模型优先学习容易的样本，再逐渐学习较为困难的样本。本发明通过同时学习多个相关的任务并特征共享，以及使用从易到难的自步学习方法，实现了对脊柱转移肿瘤骨质质量的精确分类。
-
公开(公告)号：CN106452454B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201510469562.5
申请日：2015-08-04
Applicant: 上海数字电视国家工程研究中心有限公司 , 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提供了一种数据换序发送接收译码方法及装置，其特征在于，包括：为了使接收端并行地将传输数据中每个比特的对数似然比按顺序存储到预定个数的具有预定存储量的存储单元中，发送端对传输数据以预定换序间隔进行换序重新排列后再发送；以及接收端对经由存储单元输出的对数似然比进行译码。
-
公开(公告)号：CN110135579A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910276847.5
申请日：2019-04-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗学习的无监督领域适应方法、系统及介质，包括：特征提取步骤：对源领域和目标领域的图像，使用特征提取网络提取图像的特征，获得源领域的图像特征和目标领域的图像特征；类别预测步骤：根据获得的源领域的图像特征和目标领域的图像特征，预测图像属于各个类别的概率，获得类别预测概率；领域判别步骤：根据获得的源领域的图像特征和目标领域的图像特征，通过领域判别网络预测图像特征来自源领域和目标领域的概率，获得领域预测概率。本发明能够对源领域和目标领域的图像提取领域不变的且具有较强判别力的特征，从而实现无监督领域适应。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110020718A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910195272.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于变分推断的逐层神经网络剪枝方法和系统，该方法包括：通过采样方式在神经网络中注噪声，得到噪化的神经网络；根据预设的目标函数对噪化的神经网络的权重进行训练，得到训练后的神经网络权重和训练后的神经网络；根据变分推断得到的变分下界，训练注入的乘性高斯噪声对应的噪声参数，得到训练后的噪声参数；基于所述训练后的噪声参数、训练后的神经网络权重，通过阈值函数逐层删除所述训练后的神经网络中相应的神经元或者卷积核。本发明的方法中，所注入的噪声在训练过程中融入了神经网络的层级关系，使得在剪枝过程中充分考虑层间的依赖，继而保证了在高度剪枝下神经网络的输出结果依旧具备鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN109935098A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201711365232.7
申请日：2017-12-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0969
Abstract: 本发明提供一种基于车路协同通信的高精度相对位置信息播发装置及方法，该装置包括车载单元与路侧单元，车载单元将从定位模块采集的GNSS位置及自车信息采集模块获取的车辆状态信息发送给路侧单元；路侧单元接收车辆状态信息后，结合该区域位置偏差值，得到车载单元的高精度位置信息，并根据基础静态地图信息将其转换为高精度相对位置静态地图信息；路侧单元将该区域内车辆的车辆状态信息和高精度相对位置静态地图信息传输给车载单元，车载单元通过分析该区域内车辆的行驶状态及车辆分布信息，计算出高精度相对位置动态地图信息。本发明可实时给出最合适的行驶速度，改善交通效率，避免交通拥堵，又避免个体直接获取过于精确的位置信息。
-
公开(公告)号：CN108882054A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201710332187.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/643
CPC classification number: H04N21/643 , H04N21/64322
Abstract: 本发明提供了一种用于STL‑SFN传输过程的数据报头结构及封装方法，数据报头结构包括：8bit的PLP号字段，8bit的内容类型字段，16bit的帧序号字段，16bit的包序号字段，32bit的数据包长度字段，64bit的呈现时间字段，16bit的校验和字段。数据封装方法：在数据源处对数据包进行封装，为广播网关提供所需的信息和在广播网关处再次封装为激励器提供所需的信息。其中两次封装采用相同的报头字段，在第二次封装的时候仅对第一次封装中未填加或需要修改的字段进行修改。本发明相比于当前STL协议中两层IP包的封装方法节约了传输报头开销，提高了网络利用率，节约了报头处理时间。
-
公开(公告)号：CN107767679A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610680330.9
申请日：2016-08-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/0962
CPC classification number: G08G1/09623
Abstract: 本发明提供一种基于专用短程通信的信号灯路口车速引导装置及方法，所述装置包括车载单元与路侧单元，其中：所述车载单元包括第一数据处理模块，第一DSRC通信收发模块，第一GPS模块，自车信息采集模块和HMI模块；所述路侧单元包括第二数据处理模块，第二DSRC通信收发模块，第二GPS模块，信息采集模块和通信模块。本发明通过车载单元和路侧单元的信息交互，可完成车辆与行车环境之间的互联互通；采用DSRC通信收发模块，通过车路协同技术能获得车辆周边的道路信息以及其他车辆信息，车辆不再是道路上的信息孤岛，由此可以防止碰撞，提高行车安全，提升交通效率，计算量较小，易于实现。
-
公开(公告)号：CN107018452A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201610060847.8
申请日：2016-01-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/84 , H04N21/8352
CPC classification number: H04N21/84 , H04N21/8352
Abstract: 本发明提供一种多媒体服务中内容组件关系的描述及个性化显示方法，包括：在信令中增加一内容组件描述信息，该信息用于对多媒体服务中存在同质关系或组合关系的内容组件进行描述，实现对媒体服务的动态关联组织。本发明提供一种在多媒体服务中对同质关系、组合关系的媒体内容组件进行描述以实现关联内容组件服务层级有机整合的方法，从而解决了现有多媒体服务组织混乱、效率低下，不能灵活提供更加个性化媒体服务的不足。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
188
records
(took 0.048 seconds)
