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公开(公告)号：CN113255397B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202010083996.2
申请日：2020-02-10
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V20/13 , G06V20/40 , G06V10/762
Abstract: 本申请实施例提供了一种目标检测方法和装置，所述目标检测方法包括：将雷达检测结果与视频检测结果进行匹配；在雷达坐标系下根据所述雷达检测结果生成网格单元；在图像坐标系下根据所述网格单元生成边界框；根据所述边界框进行目标检测。本申请基于雷达检测结果指示边界框在视频帧上的可能位置，避免了在完整的视频帧上的盲目搜索、提炼和预测，由此，可以显著减少目标检测方法(例如DPM、R‑CNN等)的处理时间，或者在相同的处理时间下提高边界框的大小和位置的准确性。
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公开(公告)号：CN113311422A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010123838.5
申请日：2020-02-27
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G01S13/68
Abstract: 本申请实施例提供了一种坐标转换方法、装置和数据处理设备，所述坐标转换方法包括：确定雷达的偏转角；根据所述偏转角，将所述雷达检测到的目标的雷达坐标转换为旋转坐标；根据所述雷达的高度，将所述目标的旋转坐标转换为水平坐标；根据所述雷达相对于世界坐标系的朝向，将所述目标的水平坐标转换为世界坐标。根据本申请实施例，在进行坐标转换时考虑了雷达的偏转角和高度，能够有效地将雷达坐标转换为世界坐标。
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公开(公告)号：CN113255397A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010083996.2
申请日：2020-02-10
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种目标检测方法和装置，所述目标检测方法包括：将雷达检测结果与视频检测结果进行匹配；在雷达坐标系下根据所述雷达检测结果生成网格单元；在图像坐标系下根据所述网格单元生成边界框；根据所述边界框进行目标检测。本申请基于雷达检测结果指示边界框在视频帧上的可能位置，避免了在完整的视频帧上的盲目搜索、提炼和预测，由此，可以显著减少目标检测方法(例如DPM、R‑CNN等)的处理时间，或者在相同的处理时间下提高边界框的大小和位置的准确性。
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公开(公告)号：CN112073986A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910499846.7
申请日：2019-06-11
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04W24/08 , H04B17/309
Abstract: 本申请实施例提供一种无线网络的状态监测装置及方法，该方法包括：收集无线网络中待监测链路的测量参数；对收集的该测量参数进行统计，得到针对各个测量参数的统计参数；根据预先确定的各个统计参数与各种状态的可能性的变化关系，确定各个统计参数反映的各种状态的可能性；并进行融合处理，确定该待监测链路的状态。通过预先确定的各个统计参数与各种状态的可能性的变化关系，确定各个统计参数反映的各种状态的可能性，对多个参数的各种状态的可能性进行融合处理而获得待监测链路的各种状态的可能性，确定待监测链路的状态，能够对网络状态进行有效监测，提高监测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110856206A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201810949978.0
申请日：2018-08-20
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04W24/08 , H04B17/345 , H04B17/318 , H04B17/391 , H04W84/18
Abstract: 一种干扰识别方法、装置和终端设备，该干扰识别方法包括：获取多个超级窗口中每个超级窗口内的信号强度序列样本；使用每个超级窗口内的信号强度序列样本的频域特征中的基频，对该超级窗口进行标记；其中，每个该超级窗口划分为第二数量个第一检测窗口，每个第一检测窗口的标记与其所属的超级窗口的标记相同；根据被标记的第一检测窗口的信号强度序列样本和对应的标记对深度神经网络进行训练，得到干扰识别模型；将大小为该第一检测窗口内的测试信号强度序列输入至该干扰识别模型中，得到干扰识别结果。本实施例的方法可以避免人工标记浪费的大量时间，提高效率，节约人力成本，为物联网服务提供商解决干扰问题提供参考依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110022182A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201810022355.9
申请日：2018-01-10
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04B17/345 , H04B17/318 , H04B17/391
Abstract: 一种干扰源预测模型建立方法、干扰源识别方法、装置和系统，所述干扰源预测模型建立方法包括：在预先设定的多个干扰场景下，对于多个测试窗口的每个测试窗口，以预定采样率对所述测试窗口进行能量检测采样，获得每个测试窗口内的样本数据集；根据每个测试窗口所属的测试时间段和/或每个测试窗口内的样本数据集中的样本的时间戳和/或无线网络探测器在每个测试窗口探测到的数据对每个测试窗口进行标记；根据每个测试窗口的样本数据集和每个测试窗口对应的标记对深度神经网络进行训练，得到所述干扰源预测模型的参数。本实施例的方法可以确定干扰源，为物联网服务提供商解决干扰问题提供参考依据。
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公开(公告)号：CN106332292A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201510336581.0
申请日：2015-06-17
Applicant: 富士通株式会社
CPC classification number: H04W72/08 , H04B1/715 , H04W74/085
Abstract: 本发明实施例提供了一种应用于无线体域网的避免干扰的装置、方法和系统，所述装置应用于无线体域网(WBAN)中的集线器(HUB)，其中，所述装置包括：获取单元，其获取相邻WBAN的BAN ID、HUB ID、BAN优先级、跳频周期、用于进行时间对齐的时间信息以及用于计算跳频序列的跳频信息；确定单元，其根据所述HUB所属WBAN和所述相邻WBAN的BAN优先级和/或信道跳频周期确定是否进行冲突避让；处理单元，其在所述HUB进行冲突避让时，根据所述HUB所属的WBAN的跳频信息和时间信息以及所述相邻WBAN的跳频信息和时间信息进行冲突避让。通过本实施例，能够降低信道碰撞的概率，从而更好地避免两个相邻或重叠的WBAN之间的干扰。
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公开(公告)号：CN107920358B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201610885223.X
申请日：2016-10-11
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种节点诊断装置以及系统。该节点诊断装置包括：第一接收单元，其用于接收其他节点上报的与信道忙闲相关的通知；第一发送单元，其用于在该第一接收单元接收到第一节点上报的第一通知和第二节点上报的第二通知，且该第一节点和该第二节点处于不同基本服务集时，向该第一节点和该第二节点发送控制信号；第二接收单元，其用于接收该第一节点上报的一个或多个第一参数，以及接收该第二节点上报的一个或多个第二参数；第一确定单元，其用于在一个或多个该第一参数和一个或多个该第二参数满足预定条件时，确定该第一节点和该第二节点为暴露节点。通过本实施例，能够很好的识别出某节点是否为暴露节点，且识别复杂度低，信令简单。
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公开(公告)号：CN107306409B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201610251887.0
申请日：2016-04-21
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种参数确定方法、干扰分类识别方法及其装置，其中，该干扰分类识别方法包括针对Q个时刻，检测每个时刻的K个第一网络参数，以获得由所述Q个时刻的、K个第一网络参数构成的第三参数序列；根据所述第三参数序列和隐马尔可夫模型，分别确定所述Q个时刻存在的干扰源类别；另外，本实施例还提供了确定上述隐马尔可夫模型中的参数方法。通过本实施例的上述方法，能够容易地确定隐马尔可夫模型中的参数，其中，基于门限值简化处理参数序列，使得参数序列为有限集合，降低了确定上述隐马尔可夫模型中的参数的复杂度。此外，可以将干扰分类识别问题转换为解码问题，实现难度低。
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公开(公告)号：CN106550444B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201510601782.9
申请日：2015-09-21
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种检测发送功率控制错误的方法、装置和系统，所述方法包括：根据以当前时间作为结束时间的预定时间段内的多个链路余量值和该多个链路余量值对应的多个反映数据改变方向的值来检测发送功率控制错误。通过本发明实施例，网络的操作者或管理员能够由此采取措施来解决发送功率控制问题。
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