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公开(公告)号：CN112906768A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110153796.4
申请日：2021-02-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种无线行为感知模型跨场景预选择方法，适用于使用微调方法进行无线行为感知模型跨场景迁移之前，选择合适的预训练模型，从而实现更高性能的跨场景无线行为感知。其步骤为：对采集到的源场景和即将适配的目标场景CSI数据集进行预处理；使用DBA算法对各数据集进行压缩合并；在数据集合并结果上使用DTW算法，计算目标场景数据集和各个待挑选源模型数据集之间的DTW距离，挑选出最佳推荐源模型MS并建立新模型并载入权重参数，将目标场景CSI数据集输入该模型进行微调，得到目标场景动作识别模型Mt。本方法可对微调使用的预训练模型选择提出指导性意见，使得挑选出的模型在跨场景训练过程中更容易发生正迁移，减少训练时间，提高迁移后的模型准确度。
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公开(公告)号：CN114638264B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210269837.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/22 , H04B17/309 , H04W24/06
Abstract: 一种基于信道状态信息的人员被动入侵检测边界估计方法，实现的具体步骤如下：首先，在室内环境中采集人员入侵时对应的无线信号数据，从中提取到CSI原始数据；其次对原始CSI数据进行数据预处理，其步骤包括数据插值、数据去噪；然后，对处理后的数据进行建模，推导出理论上的入侵检测边界模型；最后实时计算滑动窗口的方差，并与初始设定的阈值相比较，检测是否有人员入侵，得到具体的入侵边界。本方法通过对信道状态信息CSI进行分析处理，根据入侵检测边界模型探究现有WiFi设备对入侵行为的可探测距离。
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公开(公告)号：CN114330384B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111407305.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K7/00 , G01S5/02 , G06F3/01 , A63F13/212
Abstract: 一种基于无源RFID相位信息的手臂运动轨迹追踪方法，将无源RFID标签贴附于手臂的指定位置，让用户做出指定动作并采集此时RFID标签的相位信息；基于标签相位信息分别计算出用户前臂和上臂的长度；采集用户手臂移动时RFID标签的相位信息；将采集到的相位信息基于运动轨迹追踪计算出手臂的运动轨迹；通过基于阈值和局部加权线性回归LWLR的修正方法对结果进行修正以达到精准追踪手臂运动轨迹的目的。本方法在降低了实现成本的同时极大地提高的用户的使用体验；不需要针对不同的用户进行特殊的调整，提高了整个方法的可适应性；对于结果中可能出现的异常点，采用局部加权线性回归的方法进行修正，同时采用阈值检测的方法筛选出异常点从而减少LWLR的算法开销。
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公开(公告)号：CN117908002A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410316092.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于室内轨迹追踪技术领域，涉及一种基于IR‑UWB雷达非视距距离估计方法，首先，利用IR‑UWB雷达来获取感知目标运动的射频脉冲超宽带信号，并从中提取分布式二维快慢时间矩阵信号特征；其次，对分布式二维快慢时间矩阵信号特征进行快速傅里叶变换得到分布式多普勒频移特征分量；然后，结合运动所导致的多普勒分布不平衡特性以及多普勒频移变化特性，对分布式多普勒频移特征分量进行差分运算及二值化处理，对其完成重构；最后，对重构多普勒频移设计目标距离提取算法，进而在非视距场景下实现IR‑UWB雷达获取目标距离信息，解决在室内场景中障碍物对IR‑UWB雷达所造成的非视距感知失效的问题。
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公开(公告)号：CN117272234B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311550615.7
申请日：2023-11-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , H04W4/80 , G06F18/213 , G06F18/2136 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于无线信号行为感知技术领域，公开了一种基于稠密‑稀疏的时空transformer模型的WiFi行为识别方法，包括：步骤1、生成多维稀疏数据；步骤2、构建基于稠密‑稀疏的时空transformer模型，获得全局特征表达；步骤3、训练稠密‑稀疏的时空transformer模型的网络参数，获得训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型；步骤4、将测试集的样本数据输入到训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型，输出行为识别的预测结果。本发明解决了现有技术中存在数据预处理和特征提取模型未考虑CSI特性的问题，提高特征表示能力和WiFi行为识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409206A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311715217.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于自适应原型聚合网络的小样本图像分割方法，本发明提出的自适应原型聚合网络包括先验掩码生成模块、原型聚合模块以及视觉关联建模模块。将三个模块集成起来，并应用通用的解码器构建的；先验掩码生成模块生成的先验掩码提供查询对象的粗略定位；自适应原型聚合模块将支持特征、查询特征以及类语义信息；视觉关联建模模块得到视觉关联特征，弥补了一维原型向量损失的空间细节。本发明能够选择性地利用支持和查询集信息以及语义信息，为最后的特征匹配过程生成更具类特定性的原型，扩充了原型向量的表示内容，从而一定程度上缓解了因为支持和查询对象之间的类内差异造成模型性能退化的问题。
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公开(公告)号：CN117295059A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311589924.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/63 , H04W12/122 , H04W4/35 , G06Q10/0631 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于数据安全、隐私计算等相关技术领域，公开了一种面向移动感知工人的个性化位置隐私数据交易框架的构建方法，包括：根据最大可接受质量损失阈值确定每个感知工人位置的模糊范围；在模糊范围内产生基于k‑匿名的扰动集来隐藏感知工人的实际位置；通过对扰动集中的工人位置执行指数机制，得到一个最终的模糊位置，以实现#imgabs0#个性化的差分隐私；基于最终的模糊位置对感知工人分配感知任务并对位置隐私损失进行量化，做出合理的隐私补偿。本发明主要包含位置扰动机制与隐私补偿机制，平衡了数据效用和隐私保护，并实现了预算均衡、个人理性和真实性等所有理想的经济特性。
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公开(公告)号：CN117179728A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311114169.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0507 , G06F18/23213 , A61B5/024 , A61B5/00
Abstract: 本发明设计了一种基于MIMO毫米波雷达信号的心率估计方法。首先在室内环境下通过毫米波雷达技术采集被测对象的心跳信息并且将毫米波雷达的发射信号和接收信号混频，获得所有信道上的中频信号。然后计算被测对象和毫米波雷达之间的距离和角度，从而确定被测对象的位置。最后，对所有通道中的雷达信号依次选择合适的距离仓、计算候选心率和对候选心率进行聚类，从而提取出心率。本发明解决了被测对象距离雷达较远且偏离雷达时心率估计误差较大的问题，提高了基于雷达信号的心率估计准确度。
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公开(公告)号：CN115908806A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211475679.0
申请日：2022-11-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于轻量级多尺度特征增强网络的小样本图像分割方法，提供了一种新型的小样本图像分割网络，即轻量级多尺度特征增强网络Lite‑FENet，该网络提取具有丰富的上下文信息的多尺度特征表示，为预测像素生成描述性特征，能够有效缓解支持样本和查询样本之间存在的偏差。此外，该网络可以替换小样本图像分割方法的后端特征交互模块，进一步提升性能。本发明提供了空间交互模块SIM，以较低的参数量实现了长距离不同空间尺度之间上下文信息传递，其中自上而下的跨尺度传输自适应地为低分辨率特征提供所需的信息，并输出细化的特征图。该方法能够准确、高效地对查询图像特定目标类别进行预测分割，抑制错误预测，当支持样本和查询样本出现偏差时仍具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115856881A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310041358.8
申请日：2023-01-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S13/88 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S7/02
Abstract: 本发明属于毫米波雷达信号行为感知技术领域，公开了一种基于动态轻量级网络的毫米波雷达行为感知方法，其将雷达微多普勒数据进行去噪处理后，将每一帧的三个二维矩阵连接为一个三维矩阵，将一个样本中所有帧的三维矩阵沿时间维度连接，生成类视频数据，克服了传统热图只能包含单一信息的弊端；同时，设计基于注意力机制和通道打乱的动态轻量级模块，提出了动态轻量级Slowfast网络，提高模型感知精度及工作效率，降低计算复杂度。
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