一种基于卷积神经网络的密集小型人脸检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117152816A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311124626.9

    申请日:2023-09-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的密集小型人脸检测方法,包括采集图片数据集并标注人脸数据,对图片数据集进行预处理,增加图片中小型人脸的数量;对网络结构进行设计,具体为以MobilenetV3为基础,引入Ghost卷积和Leaky Relu激活函数对骨干网络进行改进;将SPP模块、FPN和PAN结合以加强特征提取网络;采用SSH模块,从全局观察特征,进行上下文特征的融合;输出有效特征层;根据有效特征层获取预测结果,训练网络最终实现对人脸的有效检测;预测结果包括分类预测结果、框的回归预测结果和人脸关键点的回归预测结果。本发明在人脸检测方面表现出很大地灵活性,尤其针对人脸遮挡严重和密集小型人脸的检测场景,同时对复杂场景下的检测也有良好的效果。

    一种基于表面波激发的室内无线信道路径损耗建模方法

    公开(公告)号:CN116846499A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310780166.9

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于表面波激发的室内无线信道路径损耗建模方法,首先设置测量场景,根据室内高频段信道传播特性,构建基于表面波的无线信道路径损耗初始模型;根据无线信道路径损耗初始模型从测量数据中提取路径损耗指数,通过最小二乘法来进行参数提取构建出路径损耗指数公式和表面波路径损耗衰减公式,最后再构建室内高频段信道路径损耗模型;通过判断决定系数是否大于预设阈值的方法验证拟合曲线和拟合参数是否准确,用阴影因子的累积分布函数的统计规律,求出其预测值和实测值差值的均值和方差,和传统路径损耗模型进行对比,验证模型的准确性。通过该方法可以更全面、准确地了解室内信道的特性,从而提高信道测量的精度。

    适应不同信道特性的无线电接入网切片资源分配方法

    公开(公告)号:CN116828607A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310741049.1

    申请日:2023-06-21

    Inventor: 孙君 王科

    Abstract: 本发明提供了一种适应不同信道特性的无线电接入网切片资源分配方法,包括以下步骤:建立多基站蜂窝网络下行场景;基站收集切片最小速率需求、用户最小速率需求、用户可以忍受最大延迟阈值和不完全CSI条件信息;初始化深度Q学习DQN的权重;初始化即资源的分配并计算此时用户速率、基站对用户的干扰和基站切片总吞吐量;基站根据此时状态和计算奖励并使用贪婪策略做出决策;更新环境的状态以及奖励;根据经验回放池计算出的损失函数,并更新权重,直至损失函数达到设置的收敛条件或者程序本身达到最大迭代次数。本发明在满足每个切片与用户的QoS需求时,还确保了切片与用户之间的隔离。

    一种MIMO无线信道场景下的新型数字信道生成方法

    公开(公告)号:CN116192311B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310476406.6

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种MIMO无线信道场景下的新型数字信道生成方法,涉及无线通信技术领域,采用随机几何模型的思想建立MIMO椭圆信道模型,MIMO信道的收发端分别位于多个共焦椭圆的两个焦点;每一个椭圆存在多个随机分布的散射体,发送端发送的信号经过散射体到达接收端;使用数学的方法推导出每条传播路径信号的表达公式,最终汇总得到MIMO信道模型;使用软件得到并模拟上述MIMO信道,对上述信道抽样合适长度,得到错误序列;结合基于生成性的方法,根据错误序列计算出突发错误统计模型以及概率转移矩阵。

    一种MIMO无线信道场景下的新型数字信道生成方法

    公开(公告)号:CN116192311A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310476406.6

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种MIMO无线信道场景下的新型数字信道生成方法,涉及无线通信技术领域,采用随机几何模型的思想建立MIMO椭圆信道模型,MIMO信道的收发端分别位于多个共焦椭圆的两个焦点;每一个椭圆存在多个随机分布的散射体,发送端发送的信号经过散射体到达接收端;使用数学的方法推导出每条传播路径信号的表达公式,最终汇总得到MIMO信道模型;使用软件得到并模拟上述MIMO信道,对上述信道抽样合适长度,得到错误序列;结合基于生成性的方法,根据错误序列计算出突发错误统计模型以及概率转移矩阵。

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