针对大规模MIMO毫米波通信的波束管理方法与毫米波基站

    公开(公告)号:CN113055059B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202110137522.6

    申请日:2021-02-01

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明涉及一种针对大规模MIMO毫米波通信的波束管理方法与大规模MIMO毫米波基站,利用CF协同过滤算法匹配以及智能路径预测生成高效且连续的动态波束运作方案,从而减少现有技术的波束管理相对繁杂的运作过程,本发明用智能化的分析方式代替原始相对繁多且机械重复的时隙开销,提升波束管理的运作效率。本发明通过在每一次的单位分析流程中增加条件判断以及相应的执行动作从而来达到与现有技术的波束管理一样的效果,即保证与现有技术的协议流程一致,能在当前情况下找到收发设备间最适合的收发波束对进行高质量的波束连接通信,保证波束管理方法运作具有完备性。

    基于微表情语义的人脸活体检测方法及装置

    公开(公告)号:CN114863515A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210406508.6

    申请日:2022-04-18

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于微表情语义的人脸活体检测方法及装置,其中,方法包括:判断人脸是否存在微表情变化,如果存在则检测人脸不同区域的微表情语义,判断人脸不同区域的微表情语义是否一致,如果一致则判定目标人脸为真实人脸;由此,通过检测微表情变化和人脸微表情语义,可以完成打印攻击、回放攻击和3D面具攻击在内的三种主流活体检测,拓展了活体检测方法多样性,提高了活体检测准确性。

    恶意应用检测方法、介质、设备及装置

    公开(公告)号:CN111027070B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201911213998.2

    申请日:2019-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种恶意应用检测方法、介质、设备及装置,其中方法包括:获取应用文件,并进行反编译,以获取静态信息;运行应用文件,并获取运行过程中产生的动态信息;分别提取静态信息和动态信息对应的第一文本特征,并计算对应的第一特征向量;将第一文本特征和对应的第一特征向量输入到场感知因子分解机进行分类器的训练,以得到恶意应用检测模型;获取待检测应用文件,并提取待检测应用文件的第二文本特征和对应的第二特征向量,以及将第二文本特征和对应的第二特征向量输入到恶意应用检测模型,以判断待检测应用文件中的应用软件是否为恶意应用;能够对恶意软件进行有效检测,提高恶意软件检测准确率,保证用户使用应用过程中的安全性。

    一种面向新零售的图像自动标注系统及方法

    公开(公告)号:CN111259184B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202010122977.6

    申请日:2020-02-27

    Abstract: 本发明涉及一种面向新零售的图像自动标注系统及方法。所述体现包括获取待标注图片和待标注图片对应的用于自动标注图片的测试单元,获取待标注图片中目标的位置信息和目标的标签的级联网络测试单元,检查标注结果是否是Ground Truth的测试单元,获取标注结果的测试单元。训练针对需要标注的目标的图像分割模型,拍摄待标注图片,以及在待标注图片的目标上放置写有数字的纸片的用于自动标注的图片,通过图像分割网络获取图片中目标的位置信息,并检查是否有误,通过深度学习网络获取目标上数字信息,检查无误后,通过数字与标签的对应关系确认目标的标签,将待标注图片的文件名,利用图片中各个目标的位置信息和标签,生成.csv格式文件,完成自动标注。

    基于图卷积神经网络的虚拟现实视频质量评价方法

    公开(公告)号:CN113688686A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110843795.2

    申请日:2021-07-26

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的虚拟现实视频质量评价方法、介质及设备,其中方法包括:获取失真VR视频,并抽取失真VR视频的视频帧;将失真VR视频帧建模为具有旋转等变性的二十面体图,并对二十面体图进行切割,以得到第一失真VR视频帧切片;构建图卷积网络模型,并训练得到最终图卷积网络模型;获取待评价VR视频,并对待评价VR视频进行预处理,以得到待评价VR视频对应的第二失真VR视频帧切片,以及将第二失真VR视频帧切片输入到最终图卷积网络模型,以便通过最终图卷积网络模型对待评价VR视频进行评价;能够自动对VR视频进行质量评价,降低VR视频质量评价过程中的计算复杂度;提高评价准确度的同时,降低评价过程中的计算复杂度。

    网络故障诊断方法
    18.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110995461B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201911031015.3

    申请日:2019-10-28

    Abstract: 本发明公开了一种网络故障诊断方法及介质,其中该方法包括:获取KPI指标的实时序列流,并对KPI指标的实时序列流进行截窗处理以获取KPI指标的实时序列向量;将KPI指标的实时序列向量与预先训练好的KPI指标的正常属性向量进行K‑S分布检验,以判断KPI指标的实时序列向量是否分布正常;当所有KPI指标中任意一个KPI指标的实时序列向量分布出现异常时,将所有KPI指标在K‑S分布检验时的偏差值按顺序排列以构成偏差值向量;采用新型引力聚类模型,根据偏差值向量获取与偏差值向量相似度最高的网络故障类别,并将网络故障类别作为网络故障诊断结果;从而无需人工介入即可实现网络故障的诊断过程,大大提高了网络智能运维的高效性和便捷性。

    波束测量方法及系统
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112383368A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011092683.X

    申请日:2020-10-13

    Abstract: 本发明公开了一种波束测量方法、介质、设备及系统,基站包括多个波束,其中,每个波束具有相应的覆盖区域;方法包括:获取每个波束对应的概率分布值,并根据概率分布值对多个波束进行排序,以及根据波束的排序进行物理层参考信号接收功率测量;根据测量结果更新每个波束对应的概率分布值,并根据更新后的概率分布值计算对应的标准差和期望值;判断标准差是否小于等于预设的最大标准差阈值;如果是,则根据期望值对多个波束进行排序,并根据排序结果依序向终端设备发送波束对应的参考信号,以及根据该参考信号对波束进行测量,以便根据测量结果选择终端设备的工作波束;能够在移动通信过程中,对波束进行有效测量,同时,提高波束测量效率。

    一种基于多域JND模型的视觉感知编码方法

    公开(公告)号:CN107241607B

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201710584419.X

    申请日:2017-07-18

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种基于多域JND模型的视觉感知编码方法,涉及视频信息处理。首先利用时空频多域JND模型,分别计算出DCT块中每个变换系数的空域基本JND阈值、亮度掩蔽调制因子、对比度掩蔽调制因子以及时域掩蔽调制因子,得到每个变换系数时空频多域JND阈值。然后在变换编码的过程中,引入基于块感知失真概率评估标准,通过一种自适应搜索算法寻找每个系数关于JND阈值的修正因子,得到变换系数抑制值。最后将原始的变换系数减去相应计算得出的最合适的抑制值,作为新的系数放入熵编码阶段。通过多域JND模型和块感知失真概率的编码抑制策略,在保证一定主观质量的前提下,能有效降低编码码率,有助于进一步提高目前编码标准的压缩率。

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