-
公开(公告)号：CN111209415B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010027063.1
申请日：2020-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/432
Abstract: 本发明涉及一种基于大批量训练的图文跨模态哈希检索方法，属于跨模态检索领域，用于解决现有基于深度学习的跨模态哈希检索方法，特别是基于三元组的深度跨模态哈希方法的小批量训练时间长，获取样本数量有限，梯度不够好而影响检索性能的问题。包括以下步骤：对图像和文本数据进行预处理；哈希码映射；建立目标损失函数L；通过大批量方式输入三元组数据训练模型；使用训练好的模型进行跨模态哈希检索。本发明提供的方案采用大批量方式输入三元组数据进行训练，加快了每轮训练的时间；由于每次更新参数时具有更多的训练样本，所以能够获得更好的梯度，对权重使用了正交正则化，在梯度传递时能保持梯度，使得模型训练更加稳定，提高检索准确率。
-
公开(公告)号：CN114972711A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210393075.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/24 , G06V10/32 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本发明请求保护一种基于语义信息候选框的改进弱监督目标检测方法，属于图像处理领域。包括以下步骤：S1：输入待处理图像数据，并采用包括随机水平翻转在内的预处理步骤；S2：设计组合主干网络，用于融合来自掩膜和非掩膜的网络分支的特征；S3：设计基于多示例选择算法的多分支检测头网络；S4：设计目标语义候选框，通过对网络模型生成的目标语义信息进行循环掩膜来从而生成更合理的目标候选框；S5：在自然数据集上进行检测。基于该方法，在具有挑战性的PASCAL VOC 2007和2012公开数据集上进行了评估。实验结果表明，本发明提出的方法可以在PASCAL VOC 2007和2012数据集上实现较好的性能，并且优于许多较为先进的弱监督目标检测方法。
-
公开(公告)号：CN112865893B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110085028.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种智能反射面辅助的SM‑NOMA系统资源分配方法，属于通信技术领域，包括：对于智能反射面辅助的SM‑NOMA系统，考虑每个用户的有效信道增益进行动态用户分组；根据基站与用户的最大发射功率约束、智能反射单元的入射信号相移约束，建立以最大化系统和速率为目标的功率分配模型。本发明所述的系统资源分配算法在保证每组用户信道差异性最大的前提下，可以有效的提升系统和速率并降低系统误码率。
-
公开(公告)号：CN111956209B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010878936.X
申请日：2020-08-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于EWT和结构特征提取的心电信号R波识别方法，属于信号处理领域。首先利用经验小波变换对心电信号频谱进行自适应分割，在分割区间上构造合适的小波滤波器组提取出具有紧支撑的模态分量。然后对提取出的各模态分量进行频谱分析，找出R波对应的高频分量并对其进行结构分析，从而实现R波的准确定位。仿真结果表明，本发明算法对带噪声心电信号的R波识别平均灵敏度可达99.93％，平均阳性准确率可达99.99％，平均准确率可达99.92％，具有很好的识别效果，对心电信号实时监测具有十分重要的意义。
-
公开(公告)号：CN109286209B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201710596404.5
申请日：2017-07-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开一种自适应无人机充电装置，包括停机平台，停机平台上设置极性相反的充电内圈和充电外圈，充电内圈与充电外圈之间留有间隔，充电内圈由N块内圈充电板组成，充电外圈由N块外圈充电板组成；停机平台上设有压力检测装置，压力检测装置的输出端与控制器连接，控制器经充电控制电路分别驱动各内圈充电板和各外圈充电板对外充电。停机平台底面设置有参数采集装置，该参数采集装置采集停机平台所在位置的各种参数，并将这些参数发送给控制器。采用本发明的自适应无人机充电装置，能自动检测无人机降落并对无人机进行充电，并且对于无人机的降落精度没有要求，便于无人机降落。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113371765A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110832397.0
申请日：2021-07-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: C01G53/00 , C01B32/921 , C09K3/00 , H05K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于NiFe层状双金属氧化物修饰MXene的电磁吸波材料的制备方法及其产品，属于电磁吸波材料制备技术领域。本发明分别提供了MXene、Ni、Fe双金属氢氧化物修饰MXene(NiFe‑LDH/MXene前驱体)和双金属氧化物表面修饰MXene(NiFe‑MMO/MXene)的制备方法，其中剥层后MXene为类手风琴层状结构，NiFe‑LDH/MXene为三维多孔网状结构，NiFe‑MMO/MXene仍保持三维多孔结构，最终制备得到的复合材料形成大量不连续网络，有利于增加入射电磁波的漫反射和界面电荷极化。本发明制备的电磁吸波材料通过测试发现：4mm厚度的NiFe‑MMO/MXene在C波段反射损耗皆可以达到‑35dB。
-
公开(公告)号：CN108388838B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810076376.9
申请日：2018-01-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种无人机对地人群监控系统，包括地面信息平台、至少一台监控无人机，所述监控无人机设置有：对地拍摄的摄像头、处理器、无线传输机构、光照度传感器，所述处理器分别和摄像头、无线传输机构双向连接，所述无线传输机构与地面信息平台无线通信，所述光照度传感器与摄像头或处理器双向连接；一种监控方法，通过图像透地度识别人群密度，对不同密度的人群图像着色，最后计算出人群分布变化数据。有益效果：对无人机的硬件要求低，且直观得出人群的人数、密度、移动等信息；对人群的密度进行了着色，使管理人员能够直观看到人群的分布情况，从而精准调度安保的人员部署，节省分析图像的时间，提高了工作效率。
-
公开(公告)号：CN112929068A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110159265.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明涉及一种基于SDR的IRS‑NOMA系统波束赋形优化方法，属于数据处理领域。该方法包括以下步骤：S1：给所有用户都分配一个波束，通过功率的大小来区分不同用户；S2：建立系统模型和QoS问题模型；S3：利用交替优化的思想，迭代求解波束赋形矢量和相移矩阵。本发明研究了智能反射面辅助的NOMA下行链路波束赋形算法。相较于传统的NOMA系统，本发明所提模型对信道条件的要求更加宽松，且适用于更普遍的用户不均匀分簇场景。为了提高IRS‑NOMA网络的能量效率，本发明提出了基于SDR的联合优化算法以使发射功率最小化。仿真结果表明，所提SDR算法在目标速率要求较高时具有显著优势。
-
公开(公告)号：CN112929067A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110157241.7
申请日：2021-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明涉及一种基于SCA的IRS‑NOMA系统低复杂度波束赋形方法，属于数据处理领域。该方法包括以下步骤：S1：给所有用户都分配一个波束，通过功率的大小来区分不同用户；S2：建立系统模型和QoS问题模型；S3：利用交替优化的思想，在发射单元较多以及低目标速率情况下，迭代求解波束赋形矢量和相移矩阵。本发明研究了智能反射面辅助的NOMA下行链路波束赋形算法。为了降低计算复杂度，本发明提出了一种基于SCA的低复杂度优化方法。所提SCA方法在目标速率较低时同样拥有较好性能，并且优于现有方法。
-
公开(公告)号：CN112865893A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110085028.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种智能反射面辅助的SM‑NOMA系统资源分配方法，属于通信技术领域，包括：对于智能反射面辅助的SM‑NOMA系统，考虑每个用户的有效信道增益进行动态用户分组；根据基站与用户的最大发射功率约束、智能反射单元的入射信号相移约束，建立以最大化系统和速率为目标的功率分配模型。本发明所述的系统资源分配算法在保证每组用户信道差异性最大的前提下，可以有效的提升系统和速率并降低系统误码率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
184
records
(took 0.027 seconds)
