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公开(公告)号：CN109711281B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811501491.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉与人工智能技术领域，具体为一种基于深度学习的行人重识别与特征识别融合方法。本发明通过设计并训练一个神经网络，将行人重识别与特征识别相融合，自动判断两幅图像中的行人是否为同一个人，并且预测出图像中行人的多种特征；其中，所述的神经网络，以不同视角下的行人图像作为训练样本，以行人的编号以及行人特征作为训练标签，对网络进行训练；训练得到的网络，可以同时进行行人重识别与特征识别。对于输入两幅摄像头拍摄到的行人图像，可以自动判断是否为同一个人，同时会自动提取出行人的性别、年龄、衣着等12种特征。在公开数据集上的实验结果证明本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN115953644A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211616968.8
申请日：2022-12-15
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉与时空融合估计的跨域行人重识别方法，该方法包括：S1、源域中训练初始视觉分类器；S2、提取目标域中无标签行人图像视觉特征，计算特征相似度，并保存时空信息；S3、构建Weibull分布方程估计目标域时空模型；S4、将源域视觉分类器与目标域时空模型进行融合估计得到联合评分并排序；S5、根据排序结果选取难样本挖掘三元组更新视觉分类器模及时空融合模型；S6、根据相似度联合评分对跨摄像头下行人编号聚类重新分配编号并显示可视化结果。与现有技术相比，本发明解决了目标域为开放集时很难标注数据的问题，克服了跨域场景下纯视觉模型识别准确率过低的问题，更好地实现了非重叠视野下跨摄像头持续跟踪行人目标的难题。
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公开(公告)号：CN115454130A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211168834.4
申请日：2022-09-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于无人机控制技术领域，具体为一种基于机载视角相对定位的室内无人机编队控制方法。本发明方法包括：地面站预先规定室内飞行过程中期望的无人机编队队形，包括设定跟随者与领航者之间期望的距离以及角度，并根据预先设定的飞行任务，规划领航者飞行路径，跟随者通过机载摄像头第一视角完成动态飞行中对领航者机载标签的相对定位，不需要全局定位信息。系统包括：地面控制站、无人机、通信设备，地面控制站包括视觉图像处理系统与编队控制器，通信设备包括收发机及路由器。与传统的编队方案相比，本发明仅利用机载视觉传感器，硬件成本低，稳定性好且适用范围广，属于轻量级的无人机编队系统。
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公开(公告)号：CN109326081A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811334549.9
申请日：2018-11-09
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G08B19/00 , G08B21/0423 , H04L67/12
Abstract: 本发明属于医疗健康技术领域，具体为一种基于物联网的老年人家庭看护预警系统。本发明系统包括用于采集室内环境情况以及老年人活动情况的室内信息采集模块，用于比对室内情况的室外环境情况采集模块，用于方便老年人自救、即时预警、语音建议播报的语音信息处理模块，用于对整体信息作预处理并整合分类的中继处理模块，在云端做信息汇总的服务器模块。该系统信息采集模块都采用非侵入被动式的体外传感，不影响老年人地正常生活。该系统能够全面检测老年人当前行为活动的情况以及室内信息；本系统也适用于家中有多位老年人的情形。本系统根据综合信息整合，可以实现家庭看护、语音指导及远程通知、危险预警等功能，从而实现对空巢老人良好地看护以及给出相应的健康评估。
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公开(公告)号：CN109061600A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811211974.9
申请日：2018-09-28
Applicant: 上海市刑事科学技术研究院 , 复旦大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/411
Abstract: 本发明提供的一种基于毫米波雷达数据的目标识别方法，其包括步骤S100单帧雷达数据散点信息提取与去噪处理；S200多帧雷达数据叠加处理；S300雷达目标分割及位置确定；S400基于分类器的目标识别，分割后的各目标沿径向方向的一维距离像构成毫米波雷达目标识别的特征样本空间，将特征样本空间随机分成训练样本子空间和检测样本子空间，并采用分类器进行样本训练和检测。从而通过目标的分割来提取各目标雷达数据，并基于此数据进行目标识别，不仅有效提高了雷达目标正确识别率，还实现了多目标的识别，可为雷达目标识别方法提供重要的参考资料。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104617994B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410822225.5
申请日：2014-12-22
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种基于水平和垂直联合优化的3D波束成形方法。针对单小区MU‑MIMO下行广播信道场景，本发明首先将3D波束形成问题建模为对水平预编码和垂直预编码的联合设计问题并引入一种最小化基站发射功率的优化模型。然后将原问题解耦为两个分别关于水平预编码和垂直预编码的优化子问题，通过半定松弛或交替优化迭代求解。仿真结果表明本文提出的方法能够很快收敛，并且得到的小区和速率(sum‑rate)性能显著优于现有技术方案。
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公开(公告)号：CN105184301A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510562314.5
申请日：2015-09-07
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06K9/4642 , G06K9/3258 , G06K9/6269 , G06K2209/15
Abstract: 本发明属于计算机视觉与模式分析技术领域，具体为一种利用四轴飞行器判别车辆方位的方法。本发明方法首先对无人机拍摄到的视频数据进行车辆识别，再检测识别到的车辆的车轮形状和两个车轮的相对位置，并以此为根据判断车辆与飞行器的相对方位，为飞行器自主对准车牌提供控制信息。大量飞行器实际拍摄的视频流的实验结果证实了本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN102025427A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200910177788.2
申请日：2009-09-23
Abstract: 本发明公开了一种频谱检测的方法与系统及用户设备与融合设备，能够在动态宽带稀疏频谱模式下，快速准确的获取频谱状态信息。一种频谱检测的方法，包括：将时域模拟信号转换为离散数字信号；对所述离散数字信号进行压缩采样；将所述压缩采样的结果发送给融合设备以进行频域信号重构。一种频谱检测的方法，包括：接收来自参与频谱检测的各个非授权用户设备的压缩采样结果；根据各个所述压缩采样结果，进行频域信号重构。本发明实施例能够在动态宽带稀疏频谱模式下，快速准确的获取频谱状态信息。
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公开(公告)号：CN101312429A
公开(公告)日：2008-11-26
申请号：CN200810037454.0
申请日：2008-05-15
Applicant: 复旦大学 , 上海无线通信研究中心
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种正交频分多址接入系统时频资源分配的方法。本发明首先按照传输数据量在资源块中列举出所有的“可行分配方案”，然后按照“可行分配方案”是否存在分别处理。如果存在至少一个“可行分配方案”，那么采用可行方案评价函数对这些“可行分配方案”逐个计算优先级并且挑选其中优先级最高的方案进行资源分配；如果不存在“可行分配方案”，那么在资源块中列举出“备选分配方案”，采用备选方案评价函数对“备选分配方案”计算优先级并且挑选其中优先级最高的方案进行资源分配；该方法充分利用多用户系统用户分集增益的特点，将信道资源尽量分配给信道质量较高的用户。实验证明，本发明方法能获得较高的系统总吞吐量。
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公开(公告)号：CN118505815A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410586169.3
申请日：2024-05-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种事件相机的参数标定方法。本发明方法包括：对无图像拍摄视频进行事件数量统计并将异常值作为坏点标出；通过对除坏点外的无图像拍摄视频单位时间内产生事件数进行统计确定泊松分布参数；有效找到产生事件的临界位置；通过临界位置在视频帧处附近灰度值的差，计算得出事件触发阈值，从而使用于后续模型生成事件时加入当前场景参数与拍摄相机参数，使得生成事件流更加精准，与真实事件相机拍摄结果更加接近。
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