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公开(公告)号：CN104202781A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410475923.2
申请日：2014-09-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于多模式蜂窝系统小区切换的小区传语方法，该方法在一个用户设备UE进行小区间转换时，原小区的基站将用户设备UE的模式给相邻小区，相邻小区接到通知后转到相应的模式以便用户接入，具体包括以下步骤：1)系统接收用户数据并判断用户终端UE是否存在小区转换需求，若为是，则执行步骤2)；2)本小区通知相邻小区用户设备UE的模式；3)相邻小区的基站配置为兼容用户模式的状态等待用户接入。与现有技术相比，本发明具有可实现多模式小区的兼容等优点。
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公开(公告)号：CN103684531A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310632656.0
申请日：2013-12-02
Applicant: 同济大学
IPC: H04B3/54 , H04B10/116
Abstract: 本发明涉及一种结合电力线通信的可见光通信系统及优化小区架构的方法，所述的系统包括依次连接的数据源、宽带接入与路由设备、第一电力调制解调器及可见光通信子系统，所述的可见光通信子系统包括多个可见光接入点及终端，所述的可见光接入点包括第二电力调制解调器模块、路由模块、下行链路编码调制和光发射模块、上行链路检测和解调译码模块及LED灯，每个所述的可见光通信子系统相应地配置一个所述的第一电力调制解调器。与现有技术相比，本发明具有可扩展性强、实际使用价值高、适用性强、应用面广及传输性能高等优点，适用于实现高可靠性和高数据传输速率的发射，具有广阔的市场化前景。
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公开(公告)号：CN103618998A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310613363.8
申请日：2013-11-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种利用多信道CSMA实现多车辆同时广播信息的方法，包括：1)预先设定N个互不重叠的信道；2)每个车辆节点保持对N个信道的监控；3)在车辆节点准备广播发射一个紧急信息帧时，检查空闲信道列表是否为空；4)在车辆节点对紧急信息帧进行实际广播发射前，再等待一个长度至少为一个帧间间隔的时段，并检查RSS是否一直低于ST；5)在随机接入回退时段里的任一时刻点，检查RSS是否一直低于ST；6)将使用过的信道标记为“最近一次使用过的信道”。与现有技术相比，本发明利用结合FDMA和/或CDMA的多信道CSMA协议来提高频谱利用率，从而可以在密度大的车辆环境中明显减少车辆节点的信息传输时延。
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公开(公告)号：CN120018289A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510003987.0
申请日：2025-01-02
Applicant: 同济大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/541 , H04W72/53 , H04W72/542 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种优化无线联邦学习的功率分配与设备调度的方法，在无线联邦学习的每一轮本地训练前执行基于信道状态信息矩阵，利用功率分配目标函数和设备选择目标函数获取设备选择向量和功率分配向量，基于设备选择向量选取参与本轮无线联邦学习训练的设备，并基于功率分配向量为选取的设备分配功率，被选中的设备基于基站分发的聚合模型参数进行本轮次的本地训练，并将训练后的模型参数发送给基站，基站基于接收到的模型参数进行聚合，作为下一轮次的待分发模型参数，实现联邦学习。与现有技术相比，本发明提高了无线联邦学习的能量效益，还保证了无线传输的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114723669B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210227648.7
申请日：2022-03-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文信息感知的肝脏肿瘤二点五维深度学习分割算法。本发明结合二维网络和三维网络提出基于上下文感知的二点五维分割网络模型，在综合利用上下文信息的同时有效降低计算成本。一方面将多张连续切片作为网络输入，另一方面在编码器部分使用三维卷积提取深层特征和片间特征，从而利用层间连续性来优化分割结果，同时在特征提取网络顶层使用空洞空间卷积池化模块来引入全局语义信息，缓解分割目标尺度差异较大的问题。此外，在解码器部分使用二维网络降低参数量，在网络中使用深度可分离卷积代替常规卷积来降低运算成本，同时结合类别交叉熵损失函数和Dice损失函数设计的加权损失函数也能够进一步改善医学图像中的类别不均衡问题。
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公开(公告)号：CN119719800A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411868548.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种基于非对称语义优化的文本视频跨模态匹配方法，该方法通过多粒度特征提取和跨模态交互，利用文本编码模型提取文本的全局和局部特征，图像视觉编码模型提取视频的帧层次和图像块层次特征。通过跨模态注意力模块，文本与视频帧之间的全局匹配相似度被有效计算，并结合细粒度特征进一步优化视频特征表示。最终，通过计算文本特征与视频特征的余弦相似度，完成文本与视频的精准匹配。此外，采用知识驱动的文本编辑机制生成负样本，有效增强了模型的鲁棒性。该方法通过综合运用全局和局部特征、细粒度语义交互以及非对称语义优化，显著提升了文本与视频的匹配精度，能够更好地处理复杂的跨模态检索任务，具有较强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN116343516B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202310338191.1
申请日：2023-03-31
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16 , G08G1/01 , G06Q50/40 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，包括以下步骤：构建多智能体强化学习模型，智能体定义为每辆进入交叉路口的智能车；设定智能车与网联车之间的协同数据通信，基于协同通信数据，为每个智能体定义局部状态空间、局部动作空间和奖励函数；通过算法对每个智能体进行训练和优化，得到训练好的模型，最后将训练好的模型部署于智能车中，通过模型引导智能车运行实现交叉路口管理。与现有技术相比，本发明使用车辆本身的计算能力来替代道路计算单元，提出多智能体残差注意力机制深度确定性策略网络算法控制智能车运动，采用中心式训练分布式执行的思想和注意力网络的残差连接相结合，实现更快的收敛且取得更低的平均车辆通行延时。
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公开(公告)号：CN115080781B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210571972.0
申请日：2022-05-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/583 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于深度哈希的类别失衡图像分层检索方法，包括：S1、获取训练数据集输入到网络模型的特征提取模块，经多个卷积层处理后得到图像的高维特征向量；S2、高维特征向量输入到网络模型的隐含层，隐含层根据高维特征向量来学习图像的特征表示，同时输出图像对应的近似哈希码；S3、近似哈希码经激活函数与量化处理后形成离散的二进制串，作为最终哈希码输入到隐含层的分类层中，分类层通过二次检索方法计算出图库中对应的图像，完成分类模型的训练；S4、将待检索图像输入到完成训练的分类模型中，输出待检索图像在图库中对应的图像。与现有技术相比，本发明具有提高图像检索精度，减少模型参数量，使模型移植、存储更为方便等优点。
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公开(公告)号：CN118736822A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410715055.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N5/022 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于时序知识图谱的交通决策方法及装置，其中方法包括以下步骤：构建交通知识图谱，所述交通知识图谱包括模式层和数据层，根据模式层定义的数据模式，数据层从经过预处理的交通数据中提取实体信息和关系信息，构建知识图谱；基于数据融合模型对交通知识图谱添加动态特性，得到融入时序信息的动态知识图谱；基于动态知识图谱进行交通决策。与现有技术相比，本发明基于时间尺度提供复杂的决策推理支持，具有准确性高、普适性好等优点。
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