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公开(公告)号：CN107635236B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201710733856.3
申请日：2017-08-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向5G网络的无线回程优化方法，首先，在所构建的网络系统模型的基础上，分析各个节点的干扰，从而得到各个节点的信噪比计算公式；继而，定义一个基于实际数据重发的时间间隔，提出数据重发模型，再根据所得信噪比计算得到重传时延；进而，建立以时延最小化、吞吐量最大化为目标的优化模型，并且，在分析用户数目变化的基础上，提出了针对特殊情况的优化模型；最后，针对所提出的优化模型提出了一种基于分支定界理论的启发式算法。本发明的方法在尽可能保证对每个用户公平的基础上，尽可能的满足每个用户的需求；并且，在考虑资源平衡的基础上，实现网络总体平均时延最小、网络吞吐量最大，进而提升用户体验。
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公开(公告)号：CN112232192A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011101541.5
申请日：2020-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了面向残疾人士的手势便利控制系统。属于智能家居领域；由图像采集模块、手势识别模块、手势控制模块和指令设定模块组成；所述图像采集模块采用Kinect传感器获取残疾人士的手势图像信息，图像采集模块输出端与手势识别模块输入端连接，所述的手势识别模块用于对获取的手势图像信息中的人物手势进行识别，其输出端与手势控制模块连接，所述的手势控制模块用于对家居内的电气设备进行控制，其通过局域网与指令设定模块连接，所述的指令设定模块用于对获取的手势图像信息中的人物手势与电气设备建立对应的指令关系。本发明可以智能地识别用户的手势，控制家居内的电气设备地运行，给用户带来舒适安全的享受，有非常广阔的应用场景。
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公开(公告)号：CN107454601B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710722899.1
申请日：2017-08-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射方法，该方法首先使用随机几何的泊松点过程进行超密集网络的建模，通过网络的模型确定信道和干扰的模型，然后对无线频率资源进行虚拟化，再通过无线网络映射方法对频谱资源进行分频，使得用户的接收信干比得到保证，并使得干扰降低，使得整个系统的吞吐量提升。一方面，本发明中频谱分配方法具有很好的理论性能保证；另一方面，本发明又利于实现，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111626987A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010357546.8
申请日：2020-04-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机及无锚框网络的车辆检测方法，针预先获取无人机高度信息，采集无人机航拍图像，保存每张图像的高度信息，形成训练集和测试集；建立相机模型，通过高度信息计算出车辆尺度；设计特征提取网络，将深层网络和浅层网络进行融合，提取车辆特征；采用无锚框的检测网络，基于CenterNet网络对特征图进行识别检测。本发明舍弃传统有锚框的检测方法，降低了运算量，相对于其他已知的其他算法，在准确率和速度上均得到了提升，具备了在无人机的边缘端进行实时检测的能力。
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公开(公告)号：CN111626112A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010312211.4
申请日：2020-04-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化3D-RDNet模型的烟雾视频检测方法，包括步骤：(1)实时获取视频图像信息；(2)对视频帧图像采用已有的二维烟雾检测模型进行烟雾检测，获得烟雾目标框和评分；(3)通过基于先验评分的疑似烟雾区域定位方法，对步骤(2)得到的目标框进行筛选获取疑似烟雾框；(4)根据动态检测策略选取疑似烟雾目标框生成的视频序列，送入基于改进3D残差稠密网络的烟雾视频检测模型进行处理识别，判定是否存在烟雾目标并给出相应的报警信息。本发明还提供了基于上述方法的烟雾视频检测系统。本发明可以广泛应用于具备智能系统的终端设备，提供有效的烟雾检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111477241A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010294672.3
申请日：2020-04-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L21/0216 , G10L21/0224
Abstract: 本发明公开了一种面向家居噪声环境的分层自适应去噪方法及系统，该方法包括：(1)先将带噪语音信号经过谱减法滤波，去除掉噪声的短时谱部分，得到去噪后的语音信号；(2)观察谱减法去噪后的语音信号中时域波形出现时间较短的突发声调的情况；(3)若谱减法去噪后的时域波形出现时间较短的突发声调的情况比较严重，采用维纳滤波法对该信号进行二次滤波，去噪结束，得到去噪后的语音信号否则，转至步骤4；(4)若出现时间较短的突发声调的情况不明显，对该信号进行小波阈值去噪法滤波，去噪结束，得到去噪后的语音信号；本发明提出的面向家居噪声环境下的分层自适应算法，可以有效的抑制带噪信号中的噪声。
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公开(公告)号：CN106991496B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201710195205.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向移动社交环境的用户行为分层关联预测方法，该方法首先根据目标用户的不同社会属性，获取多个社交群体，对每一个社交群体，根据肯德尔相关系数及交互度获得一个最优的关联用户；其次，将目标用户以及各群体中的最优关联用户分别与自身做关联分析；最后，采用基于最小二乘法的加权方法对各关联分析结果加权融合获得最终的预测结果。本发明考虑到用户的社会属性，对其关联用户划分成不同的社交群体。对移动社交网络的中用户行为进行预测，可有效地提高预测的准确性，适用于用户业务推荐。
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公开(公告)号：CN110458012A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910602713.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种多角度人脸识别方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：将采集到的原始图像进行预处理；将预处理后的原始图像进行颜色空间转换，得到YUV空间的图像；从所述YUV空间的图像中提取肤色区域，形成肤色区域的二值化蒙板；将所提取的二值化蒙板中的人脸肤色区域图像旋转至正常角度；对经过角度旋转得到的正常角度的人脸肤色区域图像进行识别。上述的方案，可以在使用有限的计算资源进行人脸识别时，提高识别的准确度。
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公开(公告)号：CN110277100A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910529995.3
申请日：2019-06-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于Alexnet改进的声纹识别方法、存储介质和终端，所述方法包括：对输入的语音信号进行快速傅里叶分析，得到对应的语谱图；采用预设的Alexnet卷积神经网络从所述语谱图中提取对应的声纹特征；基于所提取的声纹特征对所述语音信号的说话者身份进行分类识别。上述的方案，可以提高声纹识别的准确性。
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公开(公告)号：CN109841227A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910182463.7
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216
Abstract: 本发明公开了一种基于学习补偿的背景噪声去除方法，包括以下步骤：步骤（1）：按照会议规模将会议场景背景噪声数据集分为小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、大型会议背景噪声；步骤（2）：背景噪声估计具体为：步骤（2.1）：采用GMM模型学习背景噪声的特征，分别得出小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、以及大型会议背景噪声的背景噪声分布；步骤（2.2）：通过GMM识别出采集的语音信号属于何种规模的背景噪声，最后根据识别结果选择对应规模的背景噪声分布；步骤（3）：根据所估计出的背景噪声分布，采用噪声学习补偿算法对采集的语音信号进行补偿，去除采集语音信号中的背景噪声。本发明具有有效去除背景噪声的优点。
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