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公开(公告)号：CN114897691A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210469770.5
申请日：2022-04-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准化流的图像压缩感知重构方法和系统，该方法提出一种特殊的可逆深度神经网络构成的重构模块，采用逐层升维的形式，创新性地将压缩感知图像重构分解为若干个固定重构子网和可变重构子网，增加了网络的可解释性。在训练阶段，利用标准化流和多层监督的训练方式，通过构建多特征损失函数，将采样过程中丢失的信息映射为符合标准正态分布的高频信息和低频信息上，重构时再从标准正态分布上随机采样，结合测量值，利用网络的可逆性重构出图像块，提高了重构质量。本发明方法适用于采样端资源受限、对重构质量要求高，对实时性要求高的图像传感系统。
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公开(公告)号：CN111104903B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201911317498.3
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种深度感知交通场景多目标检测方法和系统，包括将待检测图片输入至预先训练完成的Mask R‑CNN模型识别出第一类目标的类别以及目标位置；将识别完成的图片输入至预先训练完成的优化的CNN模型，检测出该图片中第二类目标的类别、置信度以及目标位置。本发明能够充分考虑交通场景复杂以及现有的目标跟踪算法存在严重的小目标漏检的问题，提出一种优化的CNN模型，在原始CNN网络的优点上，将特征提取网络和检测网络进行优化，训练生成新的模型以进行小目标检测。这种在大目标检测结果上进行小目标检测的方法，可以增强交通场景下多目标的检测效果，并提高小目标识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110647580B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910836417.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/21 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了分布式容器集群镜像管理主节点、从节点、系统及方法。主节点包括：镜像数据库，为分布式数据库，用于存储系统中所有节点的节点信息；请求输入模块，用于接收包括请求目标和命令执行内容的请求内容；镜像管理模块，用于通信密码以及验证请求记录输入模块获取的请求内容是否合法，判断请求内容中的请求目标若为指定的单个从节点或成组的从节点，则向从节点对应的IP地址发送通信密码以及包括拉取操作、更新操作、删除操作和清理操作的命令执行内容；接收从节点发送的状态反馈内容。本发明实现了容器集群镜像的扁平化管理，提高了分布式系统中对集群容器镜像的管理效率以及整个集群的高可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN109147299A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811105660.0
申请日：2018-09-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京邮电大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于电、水、气、热能源计量一体化采集方法与系统，内置双模采集模块的智能电能表对水表、气表、热表、电表的数据集抄通道进行组网；由集中器通过微功率无线通信方式采集智能电能表的信息数据，并通过微功率采集模块将水表、气表、热表三表数据采集指令下发到各用户互动网关，用户互动网关响应集中器的三表数据采集指令，将水表、气表、热表采集的数据通过智能电能表的微功率无线通信模块发送给集中器；集中器再将水表、电表、气表、热表的数据通过通信通道上传到主站层。本发明可实现水、热、气、电四表数据的集中采集，既能满足水、电、气、热各单位对各表数据的采集，又能满足家庭用户对用能数据的基本查询需求。
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公开(公告)号：CN118262395A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410335303.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义特征的人脸图像复原方法，步骤如下：获取待复原的人脸图像，输入至训练好的复原模型，得到复原后的人脸图像；复原模型包括：编码器，用于根据待复原的人脸图像，生成低质人脸语义特征；参考图像生成器，用于根据低质人脸语义特征，通过输入随机噪声，生成多张高质人脸参考图像；特征转移器，用于根据多张高质人脸参考图像，构建人脸组件特征字典；将人脸组件特征字典中的高质组件特征转移到低质人脸语义特征中，得到高质人脸语义特征；解码器，用于根据高质人脸语义特征，生成复原后的人脸图像。在保证复原结果细节与纹理的同时确保人脸语义信息的一致性，在真实场景下能够取得较高的评价指标得分与高质量的可视化效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116033461B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310147515.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于STAR‑RIS辅助的共生无线电传输方法，包括：采集基站、主用户PU、次用户SU以及STAR‑RIS之间的信道数据、设计基站波束成形向量和STAR‑RIS反射和传输系数矩阵，并基于基站发射功率函数，构建基站发射功率最小化问题，计算使基站发射功率最小的基站波束成形向量、STAR‑RIS反射和传输系数矩阵；本发明提出联合优化基站发射波束成形和STAR‑RIS反射和传输系数的方法，在满足系统正常通信要求的情况下，可以大大减少基站的发射功率消耗，同时满足硬件限制下的耦合相位要求。
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公开(公告)号：CN112801877A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110170643.0
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频帧的超分辨率重构方法，用于将低分辨率的视频恢复成高分辨率的视频。该方法包括：将第一分辨率的第一视频帧及其多个相邻帧输入预先训练的超分辨率重构网络，所述超分辨率重构网络输出第一视频帧对应的第二分辨率的第二视频帧；所述第二分辨率高于第一分辨率；其中，所述超分辨率重构网络包括依次连接的特征提取子网络、时空非局部对齐子网络、注意力渐进融合子网络、上采样子网络。本发明能够充分利用视频序列中的全局的时域与空域相关性，并在时域特征的不断融合中通过注意力机制来减少低质量特征的负面影响，提高高质量特征的贡献权重，因此能够有效提高输出的高分辨率视频的保真性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110991435A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911182294.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的快递运单关键信息定位方法和装置，其中方法包括预先构建并训练两个神经网络分类模型，第一神经网络模型用于识别快递单中的关键信息区域；第二神经网络模型用于识别关键信息区域中的关键信息；使用拍摄设备采集快递单图像，将图像经卷积神经网络提取待测图像的卷积特征映射，输入至第一神经网络模型，定位并提取关键信息区域；再利用卷积神经网络提取关键信息区域的卷积特征映射，输入至第二神经网络模型，输出关键信息。本发明为了减少快递图像背景的多因素干扰，训练两个模型，使得系统具备很高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN117439642A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311353002.4
申请日：2023-10-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04W72/044 , H04W72/543 , H04W72/542 , H04W16/14 , H04L25/03 , G16Y10/75
Abstract: 本发明公开了一种共生与寄生协作的共生无线电传输方法，其中基站向主用户传输主信号，同时两个反向散射设备分别通过寄生模式和共生模式调制主用户信号，从而向各自的次接收机传输次信号。共生模式可以抵消寄生模式对主接收机的干扰，从而提高主传输的性能，同时寄生模式保证了次传输服务质量需求的多样化。为最大化主接收机处的主信号传输速率，在满足次用户处译码主信号和次信号的最小传输速率要求下，本发明设计了一种基于分式规划的全局最优波束成形优化方法。仿真结果表明，在满足不同次用户通信指标的情况下，本发明所提出的共生和寄生协作方案能够有效地提升主系统传输速率。
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公开(公告)号：CN116033461A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310147515.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于STAR‑RIS辅助的共生无线电传输方法，包括：采集基站、主用户PU、次用户SU以及STAR‑RIS之间的信道数据、设计基站波束成形向量和STAR‑RIS反射和传输系数矩阵，并基于基站发射功率函数，构建基站发射功率最小化问题，计算使基站发射功率最小的基站波束成形向量、STAR‑RIS反射和传输系数矩阵；本发明提出联合优化基站发射波束成形和STAR‑RIS反射和传输系数的方法，在满足系统正常通信要求的情况下，可以大大减少基站的发射功率消耗，同时满足硬件限制下的耦合相位要求。
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