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公开(公告)号：CN114697165B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210232716.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 杭州市保密技术测评中心(杭州市专用通信与保密技术服务中心) , 杭州电子科技大学 , 浙江大学
IPC: H04L25/02 , H04B17/318 , H04B7/185 , G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机视觉和无线信号融合的信号源检测方法，包括：(1)无人机利用视觉估计出的双目深度信息和机载传感器获得的接收功率信息通过最大似然估计求解对数正态模型的模型参数，拟合接收功率；(2)无人机根据拟合接收功率和测量接收功率的均方误差最小化原则判断信号源。本发明考虑无人机飞行区域存在多个相似物体但只有唯一信号源的场景，通过使用双目深度估计数据和无人机机载传感器接收功率数据融合处理，考虑了双目深度估计和传感器测量接收功率失败的情况，适应性强，系统简单；同时，本发明为特定信号源判别提供了一种新型方法，有利于无线电安全管理。
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公开(公告)号：CN114697165A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210232716.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 杭州市保密技术测评中心(杭州市专用通信与保密技术服务中心) , 杭州电子科技大学 , 浙江大学
IPC: H04L25/02 , H04B17/318 , H04B7/185 , G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机视觉和无线信号融合的信号源检测方法，包括：(1)无人机利用视觉估计出的双目深度信息和机载传感器获得的接收功率信息通过最大似然估计求解对数正态模型的模型参数，拟合接收功率；(2)无人机根据拟合接收功率和测量接收功率的均方误差最小化原则判断信号源。本发明考虑无人机飞行区域存在多个相似物体但只有唯一信号源的场景，通过使用双目深度估计数据和无人机机载传感器接收功率数据融合处理，考虑了双目深度估计和传感器测量接收功率失败的情况，适应性强，系统简单；同时，本发明为特定信号源判别提供了一种新型方法，有利于无线电安全管理。
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公开(公告)号：CN115984111A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310018874.9
申请日：2023-01-06
Applicant: 浙江大学 , 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司
IPC: G06T3/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/091 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏压缩模型的图像超分辨率方法及装置，将小的学生网络模型级联到性能较高的教师网络中来更好的完成知识蒸馏，能够使得学生网络性能逐步逼近教师网络，进而完成超分辨率网络的压缩。使用本发明的蒸馏策略不但避免了在不同网络之间手动设计特征转换来对齐，还大大减小了学生网络的优化难度。为了缓解教师和学生之间的表征差距造成的低效蒸馏问题，本发明将教师层与层之间的相似性关系视为知识，使学生在自己的空间里学习教师的相似性关系，而不是直接模仿教师的复杂特征。本发明显著压缩了超分辨率网络模型的参数量和计算消耗，减小了超分辨率网络模型在资源受限的设备中的部署难度，具有很强的实际应用价值。
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