公开(公告)号：CN113532397B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202110769067.1

申请日：2021-07-07

Applicant: 天津大学

Inventor： 赵鹏宇 ,  侯春萍 ,  侯永宏 ,  王致芃 ,  刘洪琛

IPC: G01C15/00 ,  G01S19/42 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于扩展算法的分区域高程异常拟合方法，包括如下的步骤：获得GNSS水准数据，组合GNSS控制点的平面坐标和高程异常数据，得到用于模型训练的样本数据；划分拟合点和检核点，对拟合点数据进行预处理，加入至少一种随机扰动以增加拟合点，从而扩展样本数据；对于每个小区域，利用扩展后的样本数据，分别采用至少两种以上的拟合方案拟合高程异常模型；对于每个小区域，评定模型精度，从而选出性能最佳的高程异常模型；计算未知点的正常高数据。

公开(公告)号：CN107657585B

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN201710764485.5

申请日：2017-08-30

Applicant: 天津大学

Inventor： 姜中玉 ,  杨敬钰 ,  岳焕景 ,  侯永宏 ,  侯春萍

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，为在双变换域的基础上提高深度图高倍率超分辨率的定量和定性结果。为此，本发明采用的技术方案是，基于双变换域的多层级联的深度图超分辨率方法，步骤是：把一个高倍率的问题变成多级小倍率的级联问题，对于每一级的小倍率超分辨率问题，利用式(1)进行建模：求解公式(1)获得最终小倍率的超分辨率的结果。本发明主要应用于计算机视觉处理场合。

公开(公告)号：CN110490919A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910603880.4

申请日：2019-07-05

Applicant: 天津大学

Inventor： 侯永宏 ,  李翔宇 ,  吴琦 ,  李岳阳 ,  郭子慧 ,  刘艳

IPC: G06T7/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的单目视觉深度估计方法，步骤如下：1)构建多尺度深度估计网络，2)构建无监督训练方案，3)利用左、右视点间深度图及基线计算之间刚性流，通过刚性流之间的差异较大的区域得到左、右视点图像之间的遮挡区域。同时在计算损失函数过程中，将遮挡区域排除在损失函数计算之外；4)输入待训练双目立体视频中的一个视点视频，输出对应左、右视点深度图，通过最优化手段降低损失函数来训练模型，以至网络达到收敛。发明所提出的模型通过输入单视点视频序列输出高质量的深度图，训练过程不需要深度图的标签提高了模型的应用范围，通过去除双目立体序列之间的遮挡区域解决深度图的边缘模糊问题并提高估计精度。

公开(公告)号：CN109598754A

公开(公告)日：2019-04-09

申请号：CN201811151718.5

申请日：2018-09-29

Applicant: 天津大学

Inventor： 侯永宏 ,  许贤哲 ,  吕华龙 ,  王丽君

IPC: G06T7/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积网络的双目深度估计方法，包括：S1、搭建多尺度连接网络模型；将经过特征提取塔得到的左图特征与右图特征做变换，得到像素点之间的相关性；采用一维搜索构建匹配成本；将双目图像到深度图的映射看作分类问题，像素点的深度为其所有可能深度和该深度可能性的加权和；S2、对数据集进行零均值归一化处理，得到利于深度卷积网络处理的训练集；S3、根据多尺度连接网络模型，设置训练参数，以最小化损失函数为优化目标，利用最优化手段对多尺度连接网络模型进行训练，找到最优的模型参数；S4、将待处理的图像输入多尺度连接网络模型中，得到对应的深度图。

公开(公告)号：CN109377530A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811453789.0

申请日：2018-11-30

Applicant: 天津大学

Inventor： 侯永宏 ,  吕晓冬 ,  许贤哲 ,  陈艳芳 ,  赵健

IPC: G06T7/80 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的双目深度估计方法，步骤如下：1)对输入的左、右视点图像通过预处理使数据增强；2)构建双目深度估计的多尺度网络模型，模型包含多个卷积层、激活层、残差连接、多尺度池化连接以及线性上采样层；3)设计损失函数使其在不断的训练过程中取得最小化结果，从而获得最优的网络权重；4)将待处理的图像输入到网络模型中，得到对应的深度图，并不断重复以上这几个步骤直到网络收敛或达到训练次数。本发明采用无监督学习的思想，仅利用双目相机获取的左右视点图像作为网络输入。该网络的自适应性设计将相机内外参数设置为单独的模型参数，因此能够在不需要修改网络的前提下适用于多个相机系统。

公开(公告)号：CN108449591A

公开(公告)日：2018-08-24

申请号：CN201810236131.8

申请日：2018-03-21

Applicant: 天津大学

Inventor： 雷建军 ,  张静 ,  侯永宏 ,  孙振燕 ,  徐遥令 ,  张曼华

IPC: H04N13/161 ,  H04N19/567 ,  H04N19/593 ,  H04N19/597

Abstract: 本发明公开了一种深度视频DMM模式简化方法，包括：对模式粗选中具有最小哈达玛代价的模式进行判断，跳过不必要的DMM预测模式；根据具有最小哈达玛代价的预测模式，定义允许预测模式集合，进而获取角度约束范围；通过边缘检测分别获取PU四边上梯度变化最大的像素点坐标，这些像素点作为楔形图样分割线的起点或者终点；根据角度约束范围从楔形图样分割线中获取搜索子集，搜索子集中的所有分割图样，通过率失真代价获取具有最小失真的图样作为最佳匹配的楔形划分图样；全RD代价候选列表中的所有候选模式利用合成视点优化选取当前层的最佳预测模式；继续进行CU划分，递归遍历，最终选择最佳的CU划分尺寸和最佳预测模式并进行编码。

公开(公告)号：CN105162533B

公开(公告)日：2017-10-31

申请号：CN201510443077.0

申请日：2015-07-24

Applicant: 天津大学

Inventor： 侯永宏 ,  郝杰 ,  薛琳 ,  李照洋 ,  叶秀峰 ,  叶熠琳 ,  曹玉良

IPC: H04B17/12

Abstract: 本发明公开了一种发射机幅度不平衡和相位不平衡测量方法，包括：接收机对所接收的来自发射机的信号进行下变频变换，得到基带信号；完成对基带信号的频率同步、相位同步、定时同步、帧同步，得到新的基带信号Signal；如果Signal中包含已知的训练序列，找出与训练序列对应的接收序列y，如果Signal中没有已知的数据符号，则从Signal中随机选择一段接收序列y，并对y做判决得到估计的数据符号序列x；用已知训练序列x或判决得到的数据符号序列x构造矩阵；求得包含IQ不平衡参数和信道脉冲响应的估计矢量；计算幅度不平衡参数α和相位不平衡参数θ。本发明为精确测量幅度和相位的不平衡程度提供了方法。

公开(公告)号：CN104581787A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201510032676.3

申请日：2015-01-22

Applicant: 天津大学

Inventor： 侯永宏 ,  刘伟男 ,  曹玉良 ,  郝杰 ,  薛琳

IPC: H04W24/02

CPC classification number: H04W24/02

Abstract: 本发明涉及基于干扰抵消的LTE系统多小区搜索方法，对接收信号运用一般的LTE系统检测出当前信号最强的小区作为主小区；提取出主小区的频域主同步和辅同步信号，与本地生成的主小区的主同步和辅同步信号比较得到各自的频域信道响应；将干扰分别变换到时域进行滤波，把滤波结果再变换回频域；用上一步得到信道响应重建该小区的频域主同步和辅同步信号；将重建的频域主同步和辅同步信号变换到时域，然后在接收信号中对应位置对其进行消除；最后对每次搜索到的小区依据主同步和辅同步信号的相关峰均比进行判定，保留符合条件的有效小区。本发明提高了多小区情况下弱小区的检测成功率，使得多小区搜索结果最大限度得反映周围真实的情况。

公开(公告)号：CN102227103B

公开(公告)日：2013-07-31

申请号：CN201110170626.3

申请日：2011-06-23

Applicant: 天津大学

Inventor： 侯永宏 ,  侯春萍 ,  倪春亚 ,  李伟 ,  刘春源 ,  高志敏 ,  王丕超

IPC: H04L1/00

Abstract: 本发明属于通信技术领域，涉及一种基于不等差错保护喷泉码的信道编码传输方法，包括：将信源按重要性分为等级；按照扩展因子对各r层数据进行虚拟扩展；将得到的虚拟扩展层数据，分别划入各窗中；对窗数据使用与或树算法进行渐进分析；根据鲁棒孤波度分布进行LT编码和索引替换；得到编码码字；传输；译码。本发明既能够对重要性数据的加强保护，同时又不减弱各级次重要性数据的保护，从而保证数据的可靠传输。

公开(公告)号：CN102158696B

公开(公告)日：2012-10-03

申请号：CN201110026373.2

申请日：2011-01-25

Applicant: 天津大学

Inventor： 侯永宏 ,  侯春萍 ,  倪春亚 ,  唐俊林

IPC: H04N7/26

Abstract: 本发明属于网络视频传输技术领域，涉及一种基于扩展窗喷泉码的立体视频传输方法，该方法包括以下几个步骤：在对视频数据排列和分割后得到的MIB数据放置在前，LIB数据在后，并对MIB，LIB的数据进行LT编码；数据传输；扩展窗喷泉码信道解码；H.264 MVC解码。本发明在保证立体视频质量和传输效率的同时，能够实现立体视频可靠传输。