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公开(公告)号：CN119416972A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411564081.8
申请日：2024-11-04
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明提出了一种改进的联邦学习框架下的异构行人轨迹预测方法。首先，通过随机性矩阵对行人数据集进行划分，确保各客户端获取异质性数据，以增加数据的多样性。接着，在每个客户端上分别进行本地训练，客户端可以采用社交时空图卷积神经网络(Social‑STGCNN)或社交注意力网络(STGAT)，并通过私有数据集的微调提升模型对本地数据的适应性，同时在损失函数中加入相似性计算，以保持模型的稳定性。然后，利用动态权重聚合算法，根据平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)等贡献度指标，动态分配权重，从而实现异构模型的知识共享。接下来，将同组内(即相同模型类型)的客户端模型参数进行加权平均，更新组内全局模型，并将其传递给组内各客户端，以保证下一轮训练的初始参数一致性。之后，在不同组之间进行知识蒸馏，通过对齐模型输出，确保异构模型在处理相同数据时预测结果的一致性。最后，通过多轮训练不断优化全局模型，直到达到预设的训练目标，并在测试集上进行评估，以提升模型的预测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112988275B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110326021.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任务感知的移动边缘计算多用户计算卸载方法，包括如下步骤：根据服务器收集到系统中所有用户设备任务的相关信息，对任务进行分类；将任务参数选择问题建模为最小支配集问题，通过基于粒子群优化的任务参数选择算法来选择出实际计算的任务和重用计算结果的任务；将实际计算的任务和重用计算结果的任务融合成新任务；利用建立好的任务卸载相关模型，根据融合成的新任务，获取到卸载决策，各用户设备执行各自的卸载决策，进行计算卸载。本发明可以有效减少重复数据传输以及任务重复计算，充分利用有限计算和通信资源，从而降低多用户任务的时延与能耗，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN110276728B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201910451237.4
申请日：2019-05-28
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差生成对抗网络的人脸视频增强方法，包括如下步骤：S1：获取聊天视频中的每个人脸图像，并转换为预设大小的三通道RGB图像和三维矩阵m1；S2：获取所述预设大小的三通道RGB图像中人脸的m个特征点集合，使用黑白色像素表示预设大小的三通道RGB图像，获取特征图像和三维矩阵m2；S3：将所述三维矩阵m1和三维矩阵m2进行拼接，获取拼接图像；S4：对残差生成对抗网络模型进行训练，获取训练后的残差生成对抗网络模型；S5：根据所述训练后的残差生成对抗网络模型，视频聊天的用户双方均可以接收并恢复对方的图像。本发明在对人脸图像的压缩与复原的过程中，压缩比可以达到662，从而可以实现节约流量带宽的目标。
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公开(公告)号：CN114269006A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111595824.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 河海大学
IPC: H04W48/20 , H04B17/318 , H04W4/33 , H04W64/00 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增益率的室内AP聚类选取方法和设备。所述方法包括：在预先设置的室内定位区域中的指纹点处采集信号强度信息，构建指纹数据库；根据信号强度信息对AP进行分层，计算各区间层对于指纹点的信息增益率，根据信息增益率的高低对各个分层区间进行排序；针对排序后的分层区间中的AP，根据AP的信号强度矩阵的相关性系数进行聚类；根据聚类结果，在相应的类别中选择对应比例的AP作为室内定位的AP接入点。本发明通过对各个指纹点观测到的AP进行分层后聚类实现各个AP相关性的区分，能够有效的去除冗余AP与观测质量较差的AP，减少在线位置估计阶段系统的计算量，提高定位速度和精度。
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公开(公告)号：CN109820311A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910187178.4
申请日：2019-03-13
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID与无线通信技术的低功耗定位防丢旅行箱，包括旅行箱箱体，所述旅行箱箱体内设置有无线通信单元、射频识别RFID单元和微处理器单元，所述旅行箱箱体外设置有用户设备，所述用户设备内设置有RFID标签；所述无线通信单元和RFID单元均与微处理器单元连接；所述RFID单元与RFID标签电连接。箱体内的RFID单元通过与用户设备内的RFID标签电连接从而可以在用户设备上获取箱体的具体位置，方便后续对于箱体进行寻找。本发明利用无线通信技术与射频识别技术RFID进行双重定位防丢保证，具有成本低、消耗量低的特点。通过通信的辅助有效保证了旅行箱的安全，为人们的出行带来的良好的保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109361902A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811374896.4
申请日：2018-11-19
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的智能安全帽佩戴监测系统，包括设于各个监测点的基于多核处理器的嵌入式系统，每个基于多核处理器的嵌入式系统均连接若干RGB监控摄像头，RGB监控摄像头用于将工地的状况以视频流的形式发送给基于多核处理器的嵌入式系统。本发明中，视频流数据无需连接云服务软件，工地状况的监测和识别也无需通过云服务软件即可实现，极大地节约了带宽，降低了延迟，保证了数据安全。
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公开(公告)号：CN108937027A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810647806.8
申请日：2018-06-22
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电容式指纹解锁的智能电动旅行箱，包括箱体，所述箱体的侧面内嵌有密码锁外壳，所述的密码锁外壳内部设有处理器模块，处理器模块与电容式指纹识别模块、电源模块及传动装置模块连接，密码锁外壳表面设有扬声器外壳，处理器模块包括音频电路、加速度传感器、扬声器、存储器、WIFI模块和微型处理器，所述的微型处理器分别与音频电路、加速度传感器、存储器、WIFI模块、传动装置、指纹识别及电源连接。本发明将指纹解锁加入旅行箱，既提高了开锁速度又不易被破解，再利用微型处理器整合信息并通过WIFI模块向手机发送信息，利用加速度传感器感应被盗情况并发出警报，以达到防盗的目的，解决了传统旅行箱存在的易于破解、容易被盗问题。
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公开(公告)号：CN119378617A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411609139.6
申请日：2024-11-12
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种快速评分的脉冲神经网络架构优化方法与系统，所述方法包括：构建数据集，确定多目标优化方程；初始化种群，通过免训练方法获得子网络结构评分；非支配排序和拥挤度计算，锦标赛选择；选择、交叉和变异操作；再次训练最优子网络。这项发明能够快速识别预训练脉冲神经网络的最优通道剪枝结构，在确保精度损失最小的前提下，获得最佳的剪枝SNN模型，并能够根据用户需求定制轻量化的SNN模型。
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公开(公告)号：CN114818461B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210227312.0
申请日：2022-03-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/098 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进联邦学习的径流预测方法及预测系统，通过联邦学习的方法将包含径流和气象数据的多个流域一起联合训练，从而可以捕获到多个流域的水文信息特征，并通过改进传统联邦学习的学习过程，一定程度上解决了水文信息孤岛问题，提高了预测精度，并且为少资料或者无资料地区实现水文水资源信息分析提供了参考。
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公开(公告)号：CN112364985B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202011269076.6
申请日：2020-11-13
Applicant: 河海大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本申请涉及一种基于分布式编码的卷积优化方法。该方法包括：将输入的初始矩阵分割成预设数量的分矩阵，分矩阵的大小为a×a；分别对各分矩阵进行编码，获得各编码矩阵，将各编码矩阵分别发送至对应的分节点；接收各分节点采用Winograd算法对编码矩阵进行卷积运算获得的分节点卷积运算结果；当接收到的分节点卷积运算结果个数达到预设值时，对接收到的各分节点卷积运算结果进行解码，获得各卷积结果；将各卷积结果进行拼接，获得最终卷积结果。通过Winograd算法计算卷积能够有效提升计算效率，分布式编码能够减轻straggler节点对于系统计算延迟的影响，缓解straggler节点拖慢系统执行任务时间的情况，从而提高了分布式系统运算速度。
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