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公开(公告)号：CN113706643A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010939063.9
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同形适应学习的头部CT金属伪影校正方法。通过使用17层卷积神经网络，构建深度学习的生成框架；结合使用VGG19模型对CT图像进行特征提取；利用CT连续切片的先验信息和CT结构的相似性，对数据集进行扩充；为了解决医学类数据失准的问题，将改进的抗噪损失用于网络，通过平衡风格损失和内容损失的比重，在逐步迭代的过程中，达到去除金属伪影且保留原始疾病信息的目的；结果评价，在临床数据集和模拟数据集上进行训练和测试，综合评价方法，对模型进行评估。本发明实现了对头部CT伪影的校正，在保留图像细节信息的同时，没有新伪影产生，也没有造成模糊，提高了临床诊断的准确性，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN114691579B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210398513.7
申请日：2022-04-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种室内无人车的异构处理器通信方法，包括异构处理器组成、通信方式、通信机制、信息互传方式、数据滤波算法，所述通信方式及通信机制用于异构处理器间建立同步通信、完成数据校验、保持长连接，所述信息互传方式包括底层状态数据与上层控制数据的两种信息互传方式，所述数据滤波算法用于激光点云和图像像素的预处理，协助室内无人车完成状态估计，本发明实现了室内无人车异构处理器之间的全双工通信，通信方式及通信机制保证了高速稳定的数据通信，数据滤波算法的应用降低了硬件的计算成本。
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公开(公告)号：CN111310026A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010055347.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/583 , G06K9/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的涉黄涉恐监测方法，通过爬虫网络抓取图片或视频信息，基于深度学习融合图片整体内容；提取图片或视频特征并进行分类；通过卷积神经网络方法进行建模，对人体各部位进行跟踪定位来判断人体姿态；构建深度网络框架，检测特殊敏感部位；通过深度学习的自然场景文字识别技术过滤色情、暴恐多类图像、垃圾文字及敏感词；视频检测，包括以视觉语义概念理解为基础的视频检测和特殊标志Logo检测的敏感视频识别；评价模型，综合所述图片或视频的检测信息并进行评估，输出评价结果分值。本发明实现了对不良图片检测的深度研究，大大提高了不良图片检测率，精度高、速度快，降低了误报率。
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公开(公告)号：CN112004265B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201911322115.1
申请日：2019-12-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/53 , H04W72/541 , H04W72/542 , H04W72/566 , H04W4/70 , H04W16/14
Abstract: 本发明公开了一种基于SRM算法的社交网络资源分配方法，在充分考虑D2D通信在物理域和社交域的特点，提出了一种以最小化加权干扰为目标的社区分簇模型。在系统中没有需求文件缓存的情况下，基站首先把文件通过有线链路发送给无线访问接入点，该无线访问接入点再将文件通过无线网络发送给每个社区簇的源节点，最后源节点通过D2D通信的方式将文件发送给簇内的每个移动用户。通过谱聚类算法我们解决了移动用户间社区分簇的问题，并在此基础上根据社区内稳定吞吐量的大小采用匹配算法设计了蜂窝通信和D2D通信的一对一的资源分配方法。本发明可大大提高了系统传输吞吐量、减轻了基站负载，进一步了优化蜂窝通信系统的整体性能。
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公开(公告)号：CN112101449B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010951615.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于语义损失的卫星云图反演雷达数据方法，包括如下：S1、建立数据集；S2、建立网络结构，对数据集进行特征提取，然后根据相应卷积层的特征计算损失；S3、使用训练集对深度卷积神经网络进行迭代训练，训练好后，使用验证集对训练后的模型进行验证，然后保存在验证集上抗模糊损失函数最小的模型；S4、使用测试集对抗模糊损失函数最小的模型进行测试，判断是否符合要求，若不符合，继续进行步骤S3，进行迭代训练，直到测试结果符合要求，输出正式模型；S5、使用正式模型对卫星云图反演雷达数据，输出结果。本发明提出的抗模糊损失函数解决了传统使用像素级损失函数的网络训练图像时会出现模糊现象的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108810535A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810603765.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/117 , H04N19/132 , H04N19/177 , H04N19/34
CPC classification number: H04N19/177 , H04N19/117 , H04N19/132 , H04N19/34
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波系统的自适应鲁棒视频编码方法，包括：对视频源进行张量分解显著性提取，并结合码率分配，将视频内容分配给编码器；通过场景建模控制编码器运行：若视线路径和中继路径通畅时，采用HEVC编码器，并结合通信路径数和路径信道状态确定自适应多描述编码器的编码路数，实现视线路径和/或中继路径的视频传输；若视线路径和/或中继路径不稳定时，采用SHVC编码器，并结合路径数和路径信道状态确定自适应多描述编码器的编码路数，通过喷泉编码实现中继路径、视线路径和一阶反射路径其中两者或者三者的视频传输。本方法保障用户在恶劣的网络条件下的基本视频服务，而在较稳定的网络条件下，尽可能提高视频质量。
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公开(公告)号：CN113706643B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010939063.9
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T11/00 , G06T5/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于同形适应学习的头部CT金属伪影校正方法。通过使用17层卷积神经网络，构建深度学习的生成框架；结合使用VGG19模型对CT图像进行特征提取；利用CT连续切片的先验信息和CT结构的相似性，对数据集进行扩充；为了解决医学类数据失准的问题，将改进的抗噪损失用于网络，通过平衡风格损失和内容损失的比重，在逐步迭代的过程中，达到去除金属伪影且保留原始疾病信息的目的；结果评价，在临床数据集和模拟数据集上进行训练和测试，综合评价方法，对模型进行评估。本发明实现了对头部CT伪影的校正，在保留图像细节信息的同时，没有新伪影产生，也没有造成模糊，提高了临床诊断的准确性，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN115015956A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210379431.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种室内无人车的激光与视觉SLAM系统，包括传感器模块、前端里程计、后端模块、回环检测模块，所述传感器模块负责接入各类外部传感器并向所述前端里程计输入传感数据，所述前端里程计负责完成无人车的位姿估计和运动估计，所述后端模块负责对所述前端里程计估计的位姿进行优化，所述回环检测模块负责对回环进行检测并加以纠正，消除运动估计中的累计误差，本发明实现了室内无人车的快速且精准的定位及重建过程，高效的前端里程计运行流程、后端优化模块及回环检测方式保障了算法的执行效率，降低了硬件处理器的计算成本。
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公开(公告)号：CN112101449A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010951615.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于语义损失的卫星云图反演雷达数据方法，包括如下：S1、建立数据集；S2、建立网络结构，对数据集进行特征提取，然后根据相应卷积层的特征计算损失；S3、使用训练集对深度卷积神经网络进行迭代训练，训练好后，使用验证集对训练后的模型进行验证，然后保存在验证集上抗模糊损失函数最小的模型；S4、使用测试集对抗模糊损失函数最小的模型进行测试，判断是否符合要求，若不符合，继续进行步骤S3，进行迭代训练，直到测试结果符合要求，输出正式模型；S5、使用正式模型对卫星云图反演雷达数据，输出结果。本发明提出的抗模糊损失函数解决了传统使用像素级损失函数的网络训练图像时会出现模糊现象的问题。
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公开(公告)号：CN112004265A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201911322115.1
申请日：2019-12-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SRM算法的社交网络资源分配方法，在充分考虑D2D通信在物理域和社交域的特点，提出了一种以最小化加权干扰为目标的社区分簇模型。在系统中没有需求文件缓存的情况下，基站首先把文件通过有线链路发送给无线访问接入点，该无线访问接入点再将文件通过无线网络发送给每个社区簇的源节点，最后源节点通过D2D通信的方式将文件发送给簇内的每个移动用户。通过谱聚类算法我们解决了移动用户间社区分簇的问题，并在此基础上根据社区内稳定吞吐量的大小采用匹配算法设计了蜂窝通信和D2D通信的一对一的资源分配方法。本发明可大大提高了系统传输吞吐量、减轻了基站负载，进一步了优化蜂窝通信系统的整体性能。
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