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公开(公告)号：CN112713903B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202011540461.X
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种新的极化码构造方法，包括：根据改进的普遍偏序UPO算法，挑选出可靠的比特通道，不可靠的比特通道，以及不确定比特通道；对遗传算法进行改进，通过引入汉明距离初始化、精英个体保护机制等措施，加快传统遗传算法的收敛速度和精度；根据改进的遗传算法寻找不确定比特通道中的最优解，即其中的信息位；其中，种群通过自身的误码性能不断的进化，最终向误码率最低所对应的比特集收敛。本方法的优点在于，相对于传统的极化码构造方法，该算法获得的比特集误码性能更优。
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公开(公告)号：CN112149712B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010837881.8
申请日：2020-08-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种高效的高光谱遥感数据压缩与分类模型，具体步骤：对原始高光谱数据进行预处理，并将其分割成单个的高光谱像素；将全卷积自动编码器网络的编码部分的输出设计为二值输出，得到具有高效光谱压缩的自动编码器CAE，将CAE与逻辑回归LR分类器结合设计出具有高效光谱压缩与快速分类的联合深度学习网络CAE_LR，将CAE_LR与JPEG2000结合设计出具有光谱和空间全维度压缩与分类的方法CAE_LR+JP2；将训练完成的CAE_LR与JPEG2000结合进行率失真优化，实现CAE_LR+JP2在各个比特率下的最佳率失真性能；本发明设计的CAE_LR+JP2模型有效地提升了星载高光谱传感器与地面接收站之间的高光谱数据的压缩和分类的精度及速度。
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公开(公告)号：CN112713903A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011540461.X
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种新的极化码构造方法，包括：根据改进的普遍偏序UPO算法，挑选出可靠的比特通道，不可靠的比特通道，以及不确定比特通道；对遗传算法进行改进，通过引入汉明距离初始化、精英个体保护机制等措施，加快传统遗传算法的收敛速度和精度；根据改进的遗传算法寻找不确定比特通道中的最优解，即其中的信息位；其中，种群通过自身的误码性能不断的进化，最终向误码率最低所对应的比特集收敛。本方法的优点在于，相对于传统的极化码构造方法，该算法获得的比特集误码性能更优。
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公开(公告)号：CN112153659A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010848653.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法，包括：对原始传感数据去噪并进行归一化处理；应用D‑CRBM构造基于变分自编码器结构的CBN‑VAE数据压缩方法；将处理过的传感数据集用于网络的训练，训练采用基于弹性正交权重修正算法EOWM的连续学习，使网络能够以上下文相关的方式，连续学习数种不同的映射规则而不会受到干扰。本发明适用于一个无线传感器网络节点内集成有多种传感器收集的不同属性监测数据，以一种连续学习方式对传感器节点采集不同属性数据进行高效压缩和高精度重构，可降低网络通信能耗、计算能耗和存储能耗，提高无线传感器网络的生命工作周期。
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公开(公告)号：CN107634937A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710756113.8
申请日：2017-08-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种无线传感网数据压缩方法、设备及其存储设备，所述方法包括采用RBM神经网络构建生成式模型；输入预训练数据对所述生成式模型进行RBM逐层数据压缩预训练；构建初步编解码网络模型；结合AE模型，采用深度压缩算法对所述初步编解码网络模型进行再训练；得到所述预训练数据的高压缩率和高重构精度。一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现所述一种无线传感网数据压缩方法。一种无线传感网数据压缩设备，所述设备包括处理器及所述存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现所述的一种方法。本发明可以获得待处理数据的高压缩率及高重构精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107590438A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710706391.2
申请日：2017-08-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种智能辅助驾驶方法及系统，通过下述方法得到车道线：首先摄像头所拍摄的车辆行使方向上道路的图像，利用相机内参矩阵对图像的视频帧进行去畸变处理，然后对视频帧的选定待变换区域src进行逆透视变换，对逆透视变换后的视频帧进行阈值分割，分离车道线与背景区域，对阈值分割后的图像的下面部分进行统计，统计出车道线与图像底部的交点，然后以该交点为起点，利用滑动窗口进行搜索，确定车道线对应的m个像素，对m个像素进行曲线方程拟合得到拟合的车道线。本方法及系统能能够将车道线显示于车内显示装置中，且该方法及系统对光照突变、树阴遮挡、路面污渍等众多情况均能准确检测，适用性强、成本低、精度高、实时性以及稳定性较好。
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公开(公告)号：CN104459072B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410765296.6
申请日：2014-12-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18
Abstract: 本发明提供了一种基于WSN的多参数水质监测节点装置，包括传感单元、核心控制单元以及用于供电的电源模块，传感单元由信号调理电路和与之连接的2种以上水质传感器组成，所述信号调理电路由矩形波产生电路、I/V变换电路、精密整流及滤波电路、PT100信号调理电路和/或电压抬升放大电路组成，传感单元的各个传感器通过信号调理电路与核心控制单元连接；核心控制单元与GPS模块和ZigBee模块分别双向连接，电源模块与传感器单元、核心控制单元以及ZigBee模块连接。本发明的整体硬件电路简单、成本低廉，能够同时对多种水质参数进行监测。
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公开(公告)号：CN105636094A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610149609.4
申请日：2016-03-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于分簇压缩感知的无线传感网预警方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、网关根据无线传感网络中每个传感器节点的地理位置和能量消耗模型，计算出最优簇数目和最佳簇头空间分布；S2、获取本簇内的监测数据，并根据阈值转换为二进制读数和二值化位串序列；S3、对其进行稠密随机投影和稀疏随机投影，得到压缩感知序列，并对其进行重构，得到重构序列；S4、根据重构序列的估计值进行判断，统计执行多数表决法的有效邻居节点数；S5、若有效邻居节点数大于设定的阈值，则判断该节点有异常事件发生。本发明能够提高监测方法的实时性和容错性，降低故障节点对检测异常事件可靠性的影响，并可减少数据收集过程中的网络能量消耗。
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公开(公告)号：CN105553610A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510905689.7
申请日：2015-12-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: Y02D70/00 , H04L27/3405 , H04L1/006 , H04L27/3483 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种适用于无线传感器网络的三维64QAM网格编码调制方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、将一个三维64QAM格型星座图的信号空间对称的分解为8个信号子空间，每个信号子空间均为正方体；S2、根据三维64QAM格型星座图的分解方案，使用8状态64QAM网格编码调制器对信号进行调制。本发明能够增大信号空间中星座点间的自由欧氏距离，从而获得一定的解调增益，该方法相比传统的调制技术具有更低的误码率，为能量敏感的无线传感器网络应用提供更加低功耗和可靠无线通信技术。
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公开(公告)号：CN101925091B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201010194710.4
申请日：2010-07-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: Y02D70/122 , Y02D70/20
Abstract: 本发明涉及无线传感器网路节点数据压缩技术领域，尤其涉及一种基于非阈值的无线传感器网络节点数据压缩方法，本发明方法在保证用户所要求数据压缩比或数据重构精度的前提下，对在一段时间内无线传感器网络节点所采集时间序列数据流有效地进行分段折线压缩，降低了传感器节点的能耗，延长网络生命周期；由于其基于非阈值的特点，使得用户无需具备监测对象的任何先验知识，即可进行数据的有效压缩，适用于各类具有不同波动特征的时间序列数据的压缩，可广泛地应用于需要长期监测的无线传感器网络节点数据的压缩。
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