公开(公告)号：CN108257098A

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201810011578.5

申请日：2018-01-05

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄新林 ,  唐小伟 ,  郇小宁 ,  袁迎春 ,  陆奇翡 ,  吴俊

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/10

Abstract: 本发明涉及一种基于最大后验概率译码和三维块匹配滤波的视频去噪方法，所述视频是经过先验知识增强的移动视频广播传输系统接收得到，所述去噪方法包括以下步骤：S1、接收的视频信号通过空间向量阈转换得到噪声与视频信号的最小均方误差估计的数学关系，再采用最大后验概率译码方法得到视频信号估计值，从而得到除去部分高斯噪声的视频信号；S2、步骤S1得到的视频信号经过三维块匹配滤波进一步消除高斯噪声，得到最终去噪视频。与现有技术相比，本发明不仅能获得较高的峰值信噪比，而且在主观上也能获得较好的视觉体验，能够较好的保留视频图像的细节部分，起到平滑滤波的作用。

公开(公告)号：CN112084870A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010795755.0

申请日：2020-08-10

Applicant: 同济大学

Inventor： 陆奇翡 ,  黄新林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于YOLO的交通场景下多目标检测方法和装置，方法采用YOLO算法进行交通场景下的多目标检测，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：获取数据集，并采用数据增广的方法扩增数据集；S2：对扩增后的数据集进行重新聚类，以更新用于YOLO算法的先验锚框尺寸；S3：将扩增后的数据集载入预先建立并训练好的改进YOLO算法中，获取数据集的目标检测结果；改进YOLO算法采用焦点损失作为损失函数进行模型训练与现有技术相比，本发明提高了模型的训练效果和检测效果，改善了样本类别不均衡的问题，具有检测速度快且检测精度高等优点。

公开(公告)号：CN106972899A

公开(公告)日：2017-07-21

申请号：CN201710329183.5

申请日：2017-05-11

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄新林 ,  高煜 ,  唐小伟 ,  陆奇翡 ,  袁迎春 ,  张昕 ,  董航

IPC: H04B17/382

CPC classification number: H04B17/382

Abstract: 本发明涉及一种基于多用户历史感知数据挖掘的协作频谱感知方法，用以判定目标信道是否被占用，包括以下步骤：1)对各SU节点中的历史感知数据通过拒识过程进行筛选，获得有效的历史感知数据；2)采用粘性分层狄利克雷过程—隐马尔科夫模型通过迭代求解获取感知数据的隐含频谱状态以及对应的高斯分布参数。3)对感知数据频谱状态进行判决。与现有技术相比，本发明具有判断准确快速等优点。