公开(公告)号：CN118474788A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410532662.7

申请日：2024-04-30

Applicant: 电子科技大学 ,  重庆邮电大学空间通信研究院

Inventor： 谢文轩 ,  高闻天 ,  朱立东 ,  文凯

IPC: H04W28/02 ,  H04W24/02 ,  H04W74/0833 ,  H04L41/16 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于SAC算法的随机接入ACB因子优化方法，属于通信技术领域。本发明通过软演员评论家方法解决随机接入过程中的拥塞控制问题，在拥塞控制过程中，采用利用强化学习方法确定当前的接入等级限制因子和ACB回退空间，保证随机接入过程的有序进行，避免发生比较严重的拥塞现象。在出现大量用户集中发生随机接入造成通信拥塞的场景下采用本发明方法，可以对ACB因子的大小和回退空间进行动态规划，在不同的时隙上采用不同的ACB策略，相比于其他方法，本发明方法需要的先验信息更少，收敛更快，可以建立比较好的随机接入拥塞控制策略。

公开(公告)号：CN118351881A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410441314.9

申请日：2024-04-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 文凯 ,  张靖淞

IPC: G10L25/51 ,  G10L25/27 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24 ,  G10L25/30 ,  G10L21/0208 ,  G10L21/0216 ,  G10L21/0224 ,  G10L21/0232 ,  G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于降噪水声信号的融合特征分类识别方法，属于水声信号处理领域。该方法包括：输入原始水声信号，并对原始水声信号进行预处理；对预处理后的水声信号进行多特征提取，至少采用短时傅里叶变换、WVD时频变换以及梅尔频率倒谱系数的方式对水声信号特征提取；将提取的短时傅里叶变换水声信号特征、WVD时频变换水声信号特征以及梅尔频率倒谱系数水声信号特征输入到特征融合模块进行融合，得到融合特征；将融合特征输入基于通道注意力机制的卷积神经网络进行训练，训练完成后的卷积神经网络用于水声信号识别。本发明对信号的变化和干扰更加敏感，进一步提高识别准确率。

公开(公告)号：CN117037001A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311059413.2

申请日：2023-08-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 文凯 ,  张力文

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种改进YOLOv7的无人机航拍小目标检测方法，属于目标检测技术领域。首先通过增添小目标检测分支获取到更高分辨率的特征图，提高模型对小目标特征提取能力，同时删除大目标检测层减少模型参数量和计算量；其次设计了基于多尺度通道注意力机制的GMAM特征融合模块，增加了模型对小目标的关注度，提高了小目标检测精度；设计了QARepN模块，提升模型特征融合能力的同时降低了模型运算量；最后使用SIoU Loss作为损失函数加快网络的收敛。通过VisDrone2019数据集的实验结果表明，本发明在mAP50指标上提高了6.26％，在无人机航拍小目标检测上具有更好的检测效果。

公开(公告)号：CN116246110A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310148845.4

申请日：2023-02-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 文凯 ,  薛晓 ,  季娟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于改进胶囊网络的图像分类方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：S1：建立胶囊网络；S2：建立STM‑CapsNet模型；S3：建立基于自注意力机制的S‑Attention。本发明同时关注网络的特征提取部分和动态路由机制，前者通过添加注意力机制模块以获得高质量的特征信息，使网络能够有效地选择最重要，活跃度最高的低层胶囊来进行加权预测高层胶囊，从而更好地发挥胶囊的作用；后者则受CNN中共享权值机制的启发，通过共享转换矩阵大幅降低网络参数，以达到降低训练复杂度的目的；最后在胶囊网络损失函数的基础上加入网络各层的L2正则化损失项，以减轻模型的过拟合现象，提高模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN115457271A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211109728.9

申请日：2022-09-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 文凯 ,  韦胜男

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于高效特征提取和上下文聚合的实时语义分割方法，属于图像语义分割技术领域。该方法通过构建EFCANet模型，主要包括：编码阶段：采用一种双边结构，其中空间分支使用池化操作及标准卷积保留浅层空间信息并加强特征传播；上下文分支用来提供大的感受野，捕获深层上下文信息；这两条分支在网络的不同阶段合并，以加强不同层次之间的信息传播；解码阶段：结合深度可分离卷积和通道重排操作构建上下文融合模块CFM，将不同层次的特征信息进行融合，得到特征融合图。本发明提高了模型的分割效果。

公开(公告)号：CN302842140S

公开(公告)日：2014-06-11

申请号：CN201330592324.5

申请日：2013-12-02

Applicant: 重庆信科设计有限公司

Designer： 文凯 ,  谢灿 ,  曹波 ,  贺利军

Abstract: 1．本外观设计产品的名称：家用监控服务器。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于家用监控服务器外观。3．本外观设计产品的设计要点：本外观设计的形状和图案。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。

公开(公告)号：CN302772676S

公开(公告)日：2014-03-26

申请号：CN201330592220.4

申请日：2013-12-02

Applicant: 重庆信科设计有限公司

Designer： 文凯 ,  谢灿 ,  曹波 ,  贺利军

Abstract: 1．本外观设计产品的名称：监控服务器。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于监控服务器外观。3．本外观设计产品的设计要点：本外观设计的形状和图案。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。