公开(公告)号：CN115412202B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202210917842.8

申请日：2022-08-01

Applicant: 鹏城实验室 ,  北京邮电大学

Inventor： 李爱妮 ,  王光宇 ,  陈昊 ,  杨文乐 ,  张平

IPC: H04L1/00 ,  H04N19/149 ,  H04N19/169 ,  H04B17/391 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开了一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。本发明中通过编码器神经网络独立编码医学图像和医学知识，最大限度保留医学图像中的医学知识，使得接收端能够接收并恢复携带准确医学知识的医学图像，进而提高语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。

公开(公告)号：CN115412202A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202210917842.8

申请日：2022-08-01

Applicant: 鹏城实验室 ,  北京邮电大学

Inventor： 李爱妮 ,  王光宇 ,  陈昊 ,  杨文乐 ,  张平

IPC: H04L1/00 ,  H04N19/149 ,  H04N19/169 ,  H04B17/391 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开了一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。本发明中通过编码器神经网络独立编码医学图像和医学知识，最大限度保留医学图像中的医学知识，使得接收端能够接收并恢复携带准确医学知识的医学图像，进而提高语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。

公开(公告)号：CN116385785A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310353894.1

申请日：2023-03-24

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 李爱妮 ,  王光宇 ,  陈昊 ,  张平

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于语义通信技术领域，公开了一种面向增量任务的目标检测语义通信系统及方法；该系统包括：任务预处理模块根据待检测类别确定新类别数量，根据新类别数量得到状态信号；语义编码模块在状态信号为增量更新状态信号时，对待检测图像数据集特征提取得到待识别原特征和待识别现特征；语义解码模块接收增量更新状态信号，对待识别原特征、待识别现特征特征识别得到新类别识别结果和原类别识别结果；参数优化模块根据识别结果以及新类别标签构建总损失函数，对模型进行参数优化完成增量任务的目标检测；本发明通过原类别和新类别的识别结果构建总损失函数，总损失函数对模型进行约束，实现通过该模型在准确识别新类别的同时也能准确识别原类别。