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公开(公告)号：CN1937607B
公开(公告)日：2010-04-07
申请号：CN200610113795.2
申请日：2006-10-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种用于移动通信系统的快速、高精度的多普勒频偏估计方法，是利用未经调制的导频fdop与其他副载波频率相比较，前者能量高的区别，先后采用两次CZT变换：先进行频偏粗估计，再进行频偏精估计，并通过粗、细两次频偏估计的有机结合：在求得的粗估计导频值fdop1的基础上，缩小频偏精估计的搜索范围，提高频率分辨率，以便在不增加运算量的前提下，获得更高的估计精度，实现精度高、效率高、估计范围大的频偏估计。通过CZT变换的快速算法，可大大缩短频偏估计时间，进一步提高频域检测范围和频率分辨率，获得更高的频偏估计精度。本发明是一种实用性很强的频偏估计方法，可结合应用于相应的移动通信系统中，对任意大小的多普勒频偏实现高效、高精度的估计。
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公开(公告)号：CN114004752A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111008281.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种基于非配对训练的错误曝光图像的亮度调节方法，属于计算机视觉图像技术领域。本发明首先将任意亮度等级的图像和目标亮度的图像通过编码器分别解耦为内容分量和一个满足高斯分布的亮度分量，或直接输入一个高斯分布作为目标亮度分量，然后通过解码器将待处理的某亮度图像的内容分量和目标的亮度分量重新耦合生成目标亮度的图像。其中对亮度分量的处理是指将不同亮度等级的亮度分量拟合为唯一对应的高斯分布，将其转化为可调节的变量，本发明通过控制高斯分布的均值来实现目标亮度的转化。实验表明，本发明实现了图像不同亮度间的转化，能够有效恢复不同程度的欠曝和过曝图像，并在各个数据集较强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113052776A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110381898.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度深度图像先验的无监督图像去雾方法，属于计算机视觉图像技术领域。第一步，将原图下采样，用于生成小尺寸图像先验。首先将三张与下采样后的带雾图像尺寸相同的噪声图像分别输入三个编解码器结构的神经网络，得到表示大气光照图、透射图与去雾后的清晰图像的三个中间结果；然后使用大气散射模型将上述三个中间结果进行建模，得到重建后的带雾图像。第二步，将与原尺寸图像大小相同的噪声图像输入相同的网络，并使用小尺寸图像获得的先验对网络进行初始化。本发明设计合理，充分考虑到无监督去雾图像先验提取困难的问题，利用多尺度的方法降低了先验提取的难度，提升了重建图像的视觉效果与稳定性。
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公开(公告)号：CN103984416B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410254283.2
申请日：2014-06-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于加速度传感器的手势识别方法，包括下述操作步骤：自动采集手势加速度数据、预处理、计算所有手势样本数据的相似度来得到相似度矩阵、提取手势模板、利用手势模板构建手势字典、采用MSAMP算法对待识别手势样本数据进行稀疏重构和手势分类。本发明将压缩感知技术与传统DTW算法相结合，提高了手势识别对不同手势习惯的适应性；其中的多种预处理方法，提高了本发明手势识别方法实用性。另外，还提出了手势加速度数据的自动采集算法，免除了传统手势采集的额外操作，提高用户体验。本发明不需专用传感器，在搭载有加速度传感器的终端上都能使用，硬件适应性能良好，增强了识别方法的实用性。且坐标系统一，能够适应多种不同的手势习惯。
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公开(公告)号：CN1937607A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610113795.2
申请日：2006-10-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种用于移动通信系统的快速、高精度的多普勒频偏估计方法，是利用未经调制的导频fdop与其他副载波频率相比较，前者能量高的区别，先后采用两次CZT变换：先进行频偏粗估计，再进行频偏精估计，并通过粗、细两次频偏估计的有机结合：在求得的粗估计导频值fdop1的基础上，缩小频偏精估计的搜索范围，提高频率分辨率，以便在不增加运算量的前提下，获得更高的估计精度，实现精度高、效率高、估计范围大的频偏估计。通过CZT变换的快速算法，可大大缩短频偏估计时间，进一步提高频域检测范围和频率分辨率，获得更高的频偏估计精度。本发明是一种实用性很强的频偏估计方法，可结合应用于相应的移动通信系统中，对任意大小的多普勒频偏实现高效、高精度的估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113132737B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110431011.5
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及基于泰勒解耦和记忆单元校正的视频预测方法，属于计算机视觉视频技术领域。针对具有时序相干性的自监督视频预测任务，本发明利用分而治之的思想，将视频帧在高维空间上分解为泰勒分量和残差分量，然后再分别对这两部分进行时序上的推导，最后通过融合这两部分的时序推导信息来预测未来的视频帧。其中泰勒分量只利用第一帧的信息进行时序推导，用来挖掘出复杂的视频序列动态数据中存在的物理规律，并用融合了所有之前的帧信息的记忆单元对时序推导的泰勒分量进行校正，用来模拟视频序列中的额外的变量。残差分量的时序推导用简单的3层ConvLSTM实现。实验结果表明，本发明可以有效的进行长距离的视频预测，并在不同的数据集上也有不错的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113688856A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110314091.6
申请日：2021-03-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于多图像特征融合的行人重识别方法，属于计算机视觉的图像检索领域。第一步，利用深度卷积网络对测试集行人图像进行原始的特征提取；第二步，计算特征间的相似度，利用k互近邻构造图；第三步，沿着图进行信息传递，将聚合的特征与原始特征相结合；第四步，计算检测图像与待检测集的相似度，排序得到重识别结果。本发明设计合理，考虑到了不同图像间的信息交互，提高了特征的鲁棒性，从而提高了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113132737A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110431011.5
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于泰勒解耦和记忆单元校正的视频预测方法，属于计算机视觉视频技术领域。针对具有时序相干性的自监督视频预测任务，本发明利用分而治之的思想，将视频帧在高维空间上分解为泰勒分量和残差分量，然后再分别对这两部分进行时序上的推导，最后通过融合这两部分的时序推导信息来预测未来的视频帧。其中泰勒分量只利用第一帧的信息进行时序推导，用来挖掘出复杂的视频序列动态数据中存在的物理规律，并用融合了所有之前的帧信息的记忆单元对时序推导的泰勒分量进行校正，用来模拟视频序列中的额外的变量。残差分量的时序推导用简单的3层ConvLSTM实现。实验结果表明，本发明可以有效的进行长距离的视频预测，并在不同的数据集上也有不错的泛化能力。
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公开(公告)号：CN112465726A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011437884.9
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于参考亮度指标指导的低照度可调节亮度增强方法，属于计算机视觉图像技术领域。第一步，通过卷积、下采样和全局平均池化等方式，对输入暗光图像和参考亮度指标进行特征提取，得到特征向量；第二步，将特征向量分解为亮度和内容特征分量，组合暗光图像的内容分量和参考亮度指标的亮度分量，实现特征重组；第三步，通过转置卷积、上采样和跳连等方式，对重组的特征向量进行重建。本发明设计合理，充分考虑了不同应用场景或用户对光照的不同需求，高效地利用并保留了图像的亮度和内容信息，另外网络复杂度较低，在取得较好亮度增强效果的同时，保持了较快的运行速度，整体在暗光图像可调节亮度增强上取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN103984416A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410254283.2
申请日：2014-06-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于加速度传感器的手势识别方法，包括下述操作步骤：自动采集手势加速度数据、预处理、计算所有手势样本数据的相似度来得到相似度矩阵、提取手势模板、利用手势模板构建手势字典、采用MSAMP算法对待识别手势样本数据进行稀疏重构和手势分类。本发明将压缩感知技术与传统DTW算法相结合，提高了手势识别对不同手势习惯的适应性；其中的多种预处理方法，提高了本发明手势识别方法实用性。另外，还提出了手势加速度数据的自动采集算法，免除了传统手势采集的额外操作，提高用户体验。本发明不需专用传感器，在搭载有加速度传感器的终端上都能使用，硬件适应性能良好，增强了识别方法的实用性。且坐标系统一，能够适应多种不同的手势习惯。
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