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公开(公告)号：CN104780606A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510145239.2
申请日：2015-03-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W64/003 , H04W4/04 , H04W64/006 , H04W84/12
Abstract: 本发明公开了基于无线局域网的室内定位系统及方法，唯一确定了终端信号发送强度，消除了终端类型等原因造成的发送信号强度差异。设置由数据中心控制的具有无线信号数据采集功能的无线AP，使得每个采样点至少被3个AP采集信号的范围覆盖，AP分散在不同的房间以增加定位精确度。以半平方米为单位将室内空间分成若干小块，AP采集终端在每个小块中心的信号强度并建立指纹数据库。本发明结合了物理可达性和数据库数据内在关联性，有效缩小了匹配候选点的范围，降低了计算复杂度。实时匹配时，使用WKNN方法预测了客户端最终位置。针对终端运动的情况，本发明还提出了运动补偿机制提高了定位精度。本发明利用了被动定位进行算法改进，具有适用性广、定位精度高、计算复杂度低、运行稳定的特点。
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公开(公告)号：CN104640110A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510020699.2
申请日：2015-01-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/04
CPC classification number: H04W12/04
Abstract: 本发明公开了一种终端直通通信系统中基于信道特性的对称密钥生成方法，该方法假设用户Alice与Bob需要进行密钥协商。Alice根据信道特性和基于多项式的隐藏关系式产生密钥，以隐藏的形式向Bob发送数据，Bob根据自身的量化值和接收到的数据生成隐藏关系式，并根据接收到的校验元素验证关系式的一致性。如果正确，求出共享密钥，如果不正确，根据接收到的数据中的冗余，重新生成隐藏关系式，继续求取共享密钥。本发明的密钥生成方法，解决以往的信息协商过程中的信息泄露问题，提高了密钥的安全性；本发明以隐藏关系式的系数代替传统的直接以量化比特串作为共享密钥，提高了密钥的熵和密钥的选取范围。
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公开(公告)号：CN104183239A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410361706.0
申请日：2014-07-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于加权贝叶斯混合模型的与文本无关的说话人识别方法，该方法首先对用于训练的语音信号集合进行预处理和特征提取，接着在训练过程中采用加权贝叶斯混合模型来描述训练集合，通过训练分别估计出加权贝叶斯混合模型中的参数值以及随机变量分布，从而得到与每一说话人相对应的加权贝叶斯混合模型；在识别时，将经过预处理和特征提取的带识别的语音，计算其关于训练好的每一说话人相对应的加权贝叶斯混合模型的边缘似然值，将最大边缘似然值对应的说话人作为识别结果。本发明能有效地提高与文本相关说话人识别系统的识别正确率，避免传统方法中容易出现的过拟合和欠拟合问题，并且使得先验信息和训练数据的相对权重更容易和灵活地控制。
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公开(公告)号：CN119011843A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411075763.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/154 , H04L1/00 , G06T9/00 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态通信系统的信源信道联合编解码方法，涉及跨模态图像信号重建技术领域，包括：首先，设计跨模态信源编码器，将带有类别标签的触觉信号和图像信号输入跨模态信源编码器，挖掘模态间深层次的融合特征信息。其次，设计信道编码器与信道解码器，将提取的融合特征直接映射为用于信道传输的比特流，提升系统对信道变化的适应能力。最后，在接收端设计相应的信源解码器，从深层次的特征信息中完成高质量图像信号重建。本发明提供的基于跨模态通信系统的信源信道联合编解码方法降低网络中的功耗，使用适应度函数测量了云网络和服务器(主机)之间的负载平衡，将负载平衡问题转换为优化问题，从而能够适用于处理资源优化。使用粒子群的结果作为遗传算法的初始种群，本发明在执行成本、负载平衡和完成时间方面都取得更加良好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117437614A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311449045.2
申请日：2023-11-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及障碍检测技术领域，是一种基于语义驱动的跨模态障碍检测方法，首先提出了一个语义驱动的传输框架，框架提取了与任务相关的语义，并通过信源‑信道联合编码提高对信道噪声的稳定性；而后设计了一种轻量级的跨模态语义融合方法，在保持模态内语义完整性的前提下，实现多模态语义互补信息的学习；最后，构建了一个包含典型障碍物如突发的行人、不规则的障碍物的数据集来评估所提方法的性能。本发明解决了传统方案存在的传输延迟大和检测精度低的问题；首先仅传输与任务相关的语义，有效地减少传输的数据量，降低传输延迟，此外利用跨模态的语义学习，完成对多模态信号的语义关系挖掘，使多模态信号能够实现语义互补，从而提高检测精度。
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公开(公告)号：CN115993888A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211651436.8
申请日：2022-12-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F3/01 , G06N3/096 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的视觉‑触觉信号自适应重建方法包括：基于中心云端存储的大规模视觉和触觉数据集执行监督学习任务，并获取知识；利用迁移学习技术将知识迁移到边缘节点，并在边缘节点建立跨模态迁移重建模型；通过梯度下降算法在云端和边缘节点对跨模态迁移重建模型进行训练，以获取最优的模型结构和参数；将需要重建的视觉信号和触觉信号输入跨模态迁移重建模型生成重建后的视觉信号和触觉信号，实现受损、丢失、延迟的视觉和触觉自适应重建；本发明通过充分利用大规模数据集中所蕴含的知识信息以及充分挖掘不同模态间信号语义相关性有效的解决了跨模态通信中受损的视觉和触觉信号的自适应重建问题。
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公开(公告)号：CN115866267A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211488181.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了面向低延时高可靠通信的多媒体数据编解码方法，属于数据编解码技术领域，包括如下步骤：(1)基于韦伯定律设计粒度自适应的“感知死区”模型；(2)根据多媒体信号的时‑空相关性，设计数据的灵活解构方案；(3)时空相关性编码和熵编码去除冗余；(4)多路协作式传输；(5)滑动窗口式数据接收；(6)多路组合式数据解码；(7)基于多模态满意度识别度量学习的用户满意度调查；(8)编码器参数根据用户满意度自适应调整。通过个性化的编码实现了用户感知水平与编码精细度的适配；通过提出一种独立‑可伸缩的数据解构和重构方案，赋予码流以灵活、可伸缩的性质，支持灵活的多路协作式传输，以满足低延时高可靠的通信需求。
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公开(公告)号：CN113611012B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202110668180.0
申请日：2021-06-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外阵列传感器的非入侵式人数检测方法、装置及系统，方法包括以下过程：采集通过采集区域的目标人员的连续多帧红外辐射温度阵列数据；使用帧差法对每帧红外辐射温度阵列数据做预处理，获得每帧新的红外辐射温度阵列数据；对每帧新的红外辐射温度阵列数据进行特征提取，计算目标人员所处采集区域的坐标；基于所有帧中目标人员所处采集区域的坐标得到目标人员的运动轨迹，通过目标人员的运动轨迹判断目标人员是进入还是离开，进而得到室内人数。本发明方法简单、检测准确性高。
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公开(公告)号：CN106056160B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201610392603.X
申请日：2016-06-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了非均衡IPTV数据集下的用户报障预测方法，主要步骤：(1)导入IPTV用户观看记录并提取数值型指标；(2)平均每位用户的观看记录；(3)初始化平衡值β；(4)采用均基于马氏距离的ODR和BSMOTE算法删除不报障样本，增加人工报障样本；(5)使用TOMEK算法删除对分类有负面影响的新增样本；(6)将重建后的样本数据集放入自适应变核宽度的SVM分类器中训练；(7)将待预测的IPTV用户数据，输入到训练好的SVM的检测器中。由于采用改进BSMOTE和ODR算法均基于马氏距离，不仅避免变量的多重相关性所带来的信息重叠，还不受样本点属性之间不同量纲的影响，获得更佳的样本数据改造效果，削弱了噪声点和冗余点对报障预测的干扰，大幅度提高了分类器预测准确度。
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