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公开(公告)号：CN119578504A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411493544.6
申请日：2024-10-24
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/098 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于无数据驱动的联邦学习知识蒸馏方法，属于联邦学习的个性化更新技术领域。包括：每个客户端构建分类网络和生成对抗网络；服务器端构建全局模型和教师模型；每个客户端对私有数据集进行增强，用于分类网络和生成对抗网络的训练，并将训练后的生成器和分类器模型参数反馈给服务器；服务器端更新全局生成器和全局分类器，并利用蒸馏数据对全局模型和教师模型进行训练，再将优化的全局生成器和全局分类器模型参数下发各客户端。本发明在服务器端利用教师网络的丰富知识指导与全局模型相互学习；在客户端引入MixDistribution数据增强技术进行个性化更新，实现数据的双向流动和知识共享，缓解数据异构造成的问题。
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公开(公告)号：CN111901603B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010737371.3
申请日：2020-07-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04N19/157 , H04N19/167 , H04N19/17
Abstract: 本发明属于编解码的技术领域，公开了一种用于静态背景视频的编码方法，以是否包含感兴趣目标，对静态背景视频的所有帧图像进行分类，将包含感兴趣目标的图像中的感兴趣目标分割出来单独编码，而不包含感兴趣目标的图像则采用跳帧编码。还公开了一种用于静态背景视频的解码方法。本发明的方法能够对静态背景视频编码，极大的提高了静态背景视频压缩率，同时也极大的提高感兴趣目标区域图像的清晰度，从而更好的解决了静态背景视频的存储和后期分析的需要。
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公开(公告)号：CN113139444A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110376357.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MobileNetV2的时空注意力口罩佩戴实时检测方法，包括：步骤一，利用互联网收集不同人员佩戴口罩的数据样本并对含有噪音数据的数据样本进行清洗以使数据集为质量合格的人脸图像；步骤二，数据集扩充；步骤三，划分数据集；步骤四，在服务器上配置tensorflow环境后将MobilenetV2目标检测算法部署到深度学习框架tensorflow中；步骤五，导入验证集数据并利用MobilenetV2中的bottleneck构造改进的金字塔结构进行特征提取，对浅层特征采用空间注意力强化面部区域，对高层特征采用通道注意力强化所需要的语义特征去除冗余的语义特征，从而得到新的特征金字塔，并以逐步上采样的形式逐步细化特征等，从而能够实现高效的人脸口罩检测任务。
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公开(公告)号：CN110460840A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910900958.9
申请日：2019-09-23
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维密集网络的镜头边界检测方法，步骤为：将视频分为帧段后随机分配标签，再将其输入三维密集网络完成分类；三维密集网络包括顺序连接的三维卷积层、最大池化层、四镜头边界检测块和线性层，三维卷积层为输入层，线性层为输出层，镜头边界检测块包括首尾连接的多组重复单元，重复单元包括作为输入的瓶颈层和作为输出的经过三维卷积的密集块，上一组重复单元的输出作为下一组重复单元的输出，镜头边界检测块后均连有过渡层，过渡层包括Batch Normalization、RELU、一卷积和平均池化层。本发明提高三维卷积结合视频的时空特征，采用密集网络进行特征复用，不仅提高了检测准确度，还降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119691480A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411511786.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F18/231 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，属于联邦元学习技术领域。包括：所有客户端接收服务端发送的随机初始化的全局模型作为初始的本地模型，使用其本地数据进行模型训练，并计算梯度信息；所有客户端上传其训练好的本地模型参数及梯度信息给服务端；服务端基于注意力机制得到每个客户端的注意力权重；同时将具有相似梯度的客户端进行聚类得到若干客户端组；基于客户端组进行客户端本地模型参数的聚合；服务端下发注意力权重及更新的全局模型参数给所有客户端。本发明通过梯度聚类，减少不同数据分布客户端之间的干扰，提高了全局模型的收敛性和准确性，并通过动态学习率调整，显著提高了个性化模型的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119670746A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411576056.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0455 , G06F21/62 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护的工业命名实体识别方法，属于自然语言处理技术领域，由多个本地客户端和全局模型两部分组成，包括以下步骤：步骤1：获取工业故障检测数据集，划分出训练集并分配标签；步骤2：建立初始模型；步骤3：各本地客户端从服务器下载全局模型参数；步骤4：各本地客户端设定迭代轮次后，用私有数据在初始模型中进行训练，并将模型参数上传到服务器；步骤5：服务器聚合模型参数并更新全局模型；步骤6：重复步骤3至步骤5直到设定的迭代轮次结束；步骤7：将所需进行实体识别的数据输入训练好的模型，抽取出测试集实体。本发明在提高本地模型的性能的同时又保护了各客户端的数据隐私，并加强了命名实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113963170A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111039181.5
申请日：2021-09-06
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式特征融合的RGBD图像显著性检测方法，对训练用图像样本集中各个图像，先利用多层次卷积神经网络模块对彩色图像和深度图像分别进行多级彩色和深度图像特征提取，并且利用交叉特征融合模块，对于深层次卷积提取的彩色和深度图像特征进行多级点乘融合，获得初始显著图像，然后，利用Inception结构对初始显著图像进行多尺度融合，输出网络预测显著图像，最后，利用所述网络预测显著图像和目标显著图像求解焦点熵损失函数，学习到图像显著性检测模型的最优参数，获得训练好的图像显著性检测模型，以此对待处理RGB‑D图像进行显著性检测。本发明的方法简单可靠，操作方便，易于实现，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN112039815A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010738902.0
申请日：2020-07-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于滤波器组多载波系统的干扰消除方法及其应用，步骤：发射端发送一组N个序列的子载波序列组，对其分别进行取实部和取虚部处理得到两频域实值序列；两频域实值序列分别依次进行原型滤波、IFFT、信号相减处理(两组相邻信号相减后再相减)和信号重排处理(采用先奇数后偶数的顺序进行重新排列)后合并两者，将其发送至接收端；接收端将接收到的信号序列组分成两条支路后分别依次进行原型滤波、FFT、信号还原处理和取实部运算即得接收序列信号。本发明在不改变QAM调制方式和不降低数据传输效率的前提下，既减弱滤波器之间的正交性条件并更有效地消除虚部固有干扰，又进一步抑制子载波之间和符号之间产生的剩余干扰。
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公开(公告)号：CN110062238A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910263314.3
申请日：2019-04-02
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/44 , H04N19/70
Abstract: 本发明属于编解码的技术领域，公开了一种用于四分量视频的编解码方法，包括以下步骤：步骤一、以一帧图像为单位，将一个四分量格式帧图像重组成两个三分量格式帧图像，分别为奇帧和偶帧，所述奇帧和偶帧中的Y分量分别为四分量中的两个分量，从而将四分量格式视频转换为三分量格式视频；步骤二、采用现有的编解码方法对所述三分量格式视频进行编解码，获得对应的编解码数据以及解码后的三分量格式视频；步骤三、采用所述重组的逆运算，处理所述解码后的三分量格式视频，获得对应的四分量格式视频。本发明的方法通用性强。
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公开(公告)号：CN109861938A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811650449.7
申请日：2018-12-31
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及OFDM通信系统，属于通信领域。一种高数据传输效率的抑制信号中相位旋转误差的方法，其特征在于：采用子载波交织映射，具体步骤为步骤一，发射端的序列发生器发送一组N个序列的子载波频域序列组，经过快速傅里叶反变换之后得到时域序列组；步骤二，将时域序列组采用旋转共轭进行交织映射后得到两个N个序列的子载波序列组，然后将两个序列组按位合并相加后发送到接收端；步骤三，接收端将接收到的加上噪声和频偏的信号序列组经过傅里叶变换后，以前后相邻子载波序列信号相减抵消ICI干扰序列，从而消除ICI干扰，得到接收序列信号。采用本发明的方法，能够进一步抑制信号中的相位旋转误差并提升系统的误码率性能。
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