公开(公告)号：CN120018149A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202311512724.X

申请日：2023-11-14

Applicant: 上海大学

Inventor： 陈小静 ,  陈卓啸 ,  张舜卿 ,  徐树公

IPC: H04W16/18 ,  H04W24/02 ,  H04W24/06 ,  H04W72/50 ,  H04L41/16

Abstract: 一种联合用户‑基站关联和资源优化配置方法，通过建立无线网络微基站系统场景、系统能耗模型、可再生能源出力模型以及微基站与智能电网的双向交易模型，针对构建的模型基于神经网络预测用户移动性轨迹以进行优化后，通过多属性决策得到最优用户‑基站关联决策，通过随机对偶次梯度法求解长期平均运营成本最小化问题，再通过分布式的在线电力控制算法进行资源调度配置，实现长期平均成本最小的同时保证服务质量。本发明能够在最小化系统总成本的前提下提前动态地做出即时决策，而无需先验知晓任何信道、可再生能源和电价变化等随机过程的统计数据。

公开(公告)号：CN119067195A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411217885.0

申请日：2024-09-02

Applicant: 上海大学

Inventor： 钱建宇 ,  陆恒杰 ,  穆世义 ,  徐树公

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 一种用于深度卷积模型的双阶段模型重优化方法，通过在第一阶段将原始深度卷积模型改造为包含多支路的重参数化训练模块的中间模型，并对其进行蒸馏训练；在第二阶段将训练后的中间模型的重参数化训练模块进行转化，使中间模型的结构恢复为原始深度卷积模型；在在线阶段使用优化后的深度卷积模型进行实际部署；本发明结合了基于向量级的知识蒸馏框架以及多支路的重参数化训练模块，在不改变原有模型计算量、参数量、模型结构和推理速度的情况下有效提升深度卷积模型的性能。

公开(公告)号：CN118799849A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202310381125.2

申请日：2023-04-11

Applicant: 上海大学

Inventor： 彭中星 ,  高一麟 ,  徐树公

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/22 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于仲裁的半监督无锚框车牌检测方法，在离线阶段构建包含多尺度特征提取和融合模块、多域特征模拟模块和三个解耦的解码器的神经网络模型后，对该神经网络模型进行单独训练，再使用单独训练得到的模型参数进行初始化，分别生成教师模型和学生模型，并经联合训练和仲裁模块得到学生模型，用于在在线阶段进行无锚框车牌检测。本发明利用大量无标注数据或错误标注数据进行模型训练，无需采集标注或纠正大量车牌图像的同时，显著提升模型对多尺度、较大倾斜角度、被遮挡车牌和多场景下车牌的检测性能。

公开(公告)号：CN118447491A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202310058203.5

申请日：2023-02-04

Applicant: 上海大学

Inventor： 高一麟 ,  徐树公 ,  陆恒杰 ,  穆世义

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

Abstract: 一种基于分组特征解耦的强泛化性多类型车牌识别系统，包括：包含骨干网络的特征提取模块、群组模块、间接监督模块以及包含字符解码器的特征解耦解码模块，本发明通过特征抖动拟合真实车牌的全局车牌图像特征图，然后通过包含隐式的多维视觉表征和显式的车牌类别信息的融合分组特征的提取和解耦的双阶段的处理方式，从实例特征中提取出车牌类型信息作为类型噪声后，将类型噪声通过分组特征解耦从实例特征中去除，最后采用基于单字符注意力机制的字符解码器预测车牌内容。本发明在合成得到的非真实数据上训练的结果则能够很好地泛化到真实场景下，大幅降低的成本，同时确保性能。

公开(公告)号：CN113597008B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202110865555.2

申请日：2021-07-29

Applicant: 上海大学

Inventor： 杨盼 ,  向晨路 ,  张舜卿 ,  徐树公

IPC: H04W72/50 ,  H04W72/0453 ,  H04W72/044 ,  H04W4/02 ,  H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 一种基于DDPG的无线定位网络的资源优化方法，在离线阶段采用位置推理获得的节点之间的距离以及信道参数作为DDPG网络的状态空间，采用各个节点分配到的带宽和功率作为DDPG网络的动作空间，经收益设置和网络训练后，在在线阶段根据代理节点的当前状态信息通过DDPG网络得到最优的带宽和功率分配方案，实现资源分配。本发明利用代理节点配合协同定位，当无线定位网络的资源有限时，将有限的资源合理的分配给各个节点可以有效的提高室内定位的精度，在保证定位精度的同时能够显著减少在线定位阶段进行资源分配时所要消耗的时间。

公开(公告)号：CN112861782B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202110248041.2

申请日：2021-03-07

Applicant: 上海大学

Inventor： 陶越 ,  徐树公 ,  贾智伟 ,  陈靖超 ,  姜秀峰 ,  穆世义

IPC: G06V30/412 ,  G06V30/146 ,  G06V30/19 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 一种票据照片关键信息提取系统及方法，包括：前端模块以及由通信单元、文本检测单元、识别单元、关键信息提取单元以及回馈单元组成的票据关键信息提取模块，前端模块采集图片并通过通信单元发送至文本检测单元，文本检测单元进行文本检测神经网络推理并得到图片中文本内容块的坐标位置，并相应裁剪图片后通过通信单元发送至识别单元，识别单元从裁剪图片中识别出文本转录内容并通过通信单元发送至关键信息提取单元，关键信息提取单元根据文本内容块的坐标位置和文本转录内容通过关键信息提取网络进行推理并得到关键信息并通过通信单元发送至前端模块进行显示，回馈单元与通信单元相连并采集用户对关键信息的判断结果后更新数据库。

公开(公告)号：CN115797949A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202111061594.3

申请日：2021-09-10

Applicant: 上海大学

Inventor： 陶越 ,  徐树公

IPC: G06V30/19 ,  G06V20/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/044

Abstract: 一种优化场景文本识别系统及方法，包括：文本矫正模块、Transformer特征提取模块和特征解码模块，其中：文本矫正模块对输入的图像中的弯曲文本图像进行校正，Transformer特征提取模块从矫正后的文本图像中提取得到鲁棒的全局特征和初始化向量，特征解码模块根据初始化向量引导解码器解码提取的特征得到字符序列。本发明在特征提取阶段单纯使用Transformer编码器堆叠来提取强壮鲁棒并且关注全局的特征，在特征提取阶段之后无需内容建模，并且通过优化的一维的长方形图片切分，在减少计算量的同时在公开数据集上达到最佳的精度。

公开(公告)号：CN112966807B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN201911280774.3

申请日：2019-12-13

Applicant: 上海大学

Inventor： 王浩 ,  曹姗 ,  徐树公 ,  张舜卿

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06F15/78

Abstract: 一种基于存储资源受限FPGA的卷积神经网络实现方法，利用卷积层处于神经网络中的不同的位置，对于靠前的大尺寸小通道的特征图层，采取按高度维度分块输入特征图和卷积核，缓存全部卷积核参数的方式进行缓存；对于靠后的小尺寸大通道的特征图层，采取按输入通道分块输入特征图和卷积核，缓存部分通道的全尺寸输入特征图和卷积核参数的方式进行缓存。本发明在不增加FPGA与外部存储器之间传输数据的前提下，针对大尺寸卷积神经网络和小存储资源FPGA都适用，充分利用卷积神经网络的特点，分层设计存储方案，节约片上的存储资源。

公开(公告)号：CN113014270B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202110199970.9

申请日：2021-02-22

Applicant: 上海大学

Inventor： 江立旻 ,  曹姗 ,  姜之源 ,  张舜卿 ,  徐树公

IPC: H03M13/13

Abstract: 一种码长可配置的部分折叠极化码译码器，包括：两个左信息处理单元阵列、两个右信息处理单元阵列、信息交换存储单元和码长配置控制单元，其中：每个信息处理单元阵列内部均设有多个信息处理单元，分别计算左信息计算公式或右信息计算公式，信息处理单元阵列中设有置换缓存以及两个选择器用于长码字的信息处理，信息交换存储单元存储信息处理单元阵列计算的中间信息用于下一次迭代，码长配置控制单元根据不同的码长配置四个信息处理单元阵列，并采用不同的移位寄存器以提高时钟频率。本发明能够实现不同码长配置下的极化码译码，能够支持不同码长的配置以及支持多用户同时译码，实现高吞吐率低时延的性能，满足5G的应用场景。

公开(公告)号：CN113657587A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110945782.6

申请日：2021-08-17

Applicant: 上海大学

Inventor： 李杉 ,  曹姗 ,  惠兰清 ,  徐树公

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/04 ,  G06K9/00 ,  G06K9/34

Abstract: 一种基于FPGA的可变形卷积加速方法及装置，包括：数据选择模块、双线性插值模块和数据匹配模块，数据选择模块使用多个多路选择器，按照偏移量选择出待计算的像素并输出至双线性插值模块，双线性插值模块使用六个乘法器计算每一个像素点，再将其与权重配置好数据流，数据选择模块进行可变形卷积中对于像素添加偏移的操作并输出对应的数据。本发明在人脸检测，摄像头识别物体等方面有着出色的应用，并且让可变形卷积更适应于FPGA上的实现，可以替代所有的普通卷积，达到精度的提升。