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公开(公告)号：CN113541862A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110522651.7
申请日：2021-05-13
Applicant: 海南大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明提供一种低复杂度的ML检测方法，包括下列步骤：S1、初始化发射天线索引j、发射信号xl、符号序列号l以及接收信号y与发射信号xl之间经过信道增益hj之间的欧式距离di；S2、在已知信号状态信息hj的条件下，计算夹杂噪声n的星座点符号gj；S3、计算星座点符号gj与星座样本空间S中所有星座点样本之间的欧氏距离d，并选取其中最小的欧式距离dmin，得到估计检测的星座点符号xm；S4、计算接收信号y与所述星座点符号xm之间进过信道增益hj之间的欧式距离dj，比较欧式距离dj与dmin，根据比较结果，判断发射信号xl、符号序列号l的估计检测是否正确，本发明在检测性能近似不变的前提下，降低了ML检测的复杂度，减少了冗余计算。
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公开(公告)号：CN113411106A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110602991.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , G06F17/16 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供安全空间调制系统中基于深度学习的功率分配方法，包括下列步骤：建立深度卷积神经网络模型；通过期望用户的期望信道矩阵以及窃听用户的窃听信道矩阵，获得多维度实数矩阵；构建包括多个期望用户及窃听用户的训练集，并结合所述多维度实数矩阵、期望用户和窃听用户的噪声对所述深度卷积神经网络模型进行训练，本发明结合空间调制本身的特性，通过机器学习参数训练，可方便快捷的得到最合适的功率分配因子。
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公开(公告)号：CN113362350A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110846744.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 海南大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本申请提供了一种癌症病历图像的分割方法、终端设备和计算机可读存储介质，获取待识别癌症病历DWI图像；将待识癌症病历DWI图像输入至预先训练的癌症区域分割模型，分别分割出待识别癌症病历DWI图像中的癌症区域和非癌症区域；其中，癌症区域分割模型是采用标记的不同尺度的癌症病历DWI图像样本对改进的神经网络进行训练得到的，改进的神经网络包括注意力网络；该方法可以采用一个模型快速分割出癌症和非癌症区域，减少了操作，提高了识别的效率。另外，该方法采用了改进的神经网络，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN112215814A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011084213.9
申请日：2020-10-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于3DHOG辅助卷积神经网络的前列腺图像分割方法，包括：S1、获取并分析前列腺MRI图像信息，对3D前列腺MRI图像进行预处理；S2、将预处理后的3D前列腺MRI图像的2D HOG特征扩展为3D HOG特征，并进行特征提取；S3、将3D前列腺MRI图像输入卷积神经网络获取深度特征图；S4、将步骤S2获得的3D HOG特征和步骤S3获得的深度特征进行融合，训练得到最终分割模型；S5、通过最终分割模型对测试图像进行处理，获取前列腺MRI分割概率图。本发明可以有效缓解MRI中前列腺边界模糊不清带来的问题，并有效提高分割的准确率。
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公开(公告)号：CN112039855A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010815552.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于联盟链的科技资源数据安全存储与共享方法，该方法包括：IPFS服务器获取科技服务提供商上传的共享数据，为共享数据生成关键字索引；IPFS服务器生成共享数据的哈希信息发送给科技服务提供商，通过智能合约将哈希信息以交易形式存储在区块链上，获取相应的区块ID，所述哈希信息包括共享数据的哈希值和哈希地址；数据请求方节点发送目标数据访问请求到目标数据拥有者节点，通过智能合约对数据请求方进行验证，验证通过后向数据请求方节点发送搜索令牌，数据请求方节点根据搜索令牌从IPFS服务器获取相应共享数据。所述方法通过区块链技术和智能合约保证科技服务资源数据存储与共享的安全性、高效性与可追溯性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112037226A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010876470.X
申请日：2020-08-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的卫星图像道路分割方法及系统，该方法包括：获取第一卫星道路图像，对第一卫星道路图像进行预处理，建立卫星道路自动分割模型，将第一卫星道路图像输入到卫星道路自动分割模型中进行训练；获取第二卫星道路图像，对第二卫星道路图像进行预处理，将第二卫星道路图像输入到卫星道路自动分割模型中对道路元素进行分割，输出分割结果。本发明通过对图像进行预处理增强数据，避免出现网络过拟合现象，基于深度学习技术对卫星道路图像进行自动分割，有效提高了道路元素分割的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111899107A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010840479.5
申请日：2020-08-20
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链智能合约的科技服务交易方法，基于区块链和智能合约技术，解决了传统科技服务交易平台服务资产数据存储、安全共享困难以及数据可信度完全依赖第三方中介机构等问题，利用区块链不可篡改以及可追溯的特点，保证供方用户提供的服务真实可信，其中智能合约体系包括登记智能合约、推荐智能合约、交易智能合约以及评价智能合约，推荐过程和评价过程完全由程序实现，可以根据需方用户的具体需求来推荐不同的服务，推荐过程基于该服务过往的成交数量以及可信评分，完全客观可信，杜绝了以往第三方中介机构中可能出现的违背公平交易原则和职业道德的乱象。
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公开(公告)号：CN114241377B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111543482.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开基于改进YOLOX的船舶目标检测方法、装置、设备及介质，该方法获取样本数据集，所述样本数据集中包含船舶标注图像和未标注图像，所述样本数据集分为训练集和测试集；构建YOLOX网络，对所述YOLOX网络的主干网络进行优化，将主干网络替换为ResNet50，以用于提取图片小目标特征；将样本数据集输入所述YOLOX网络中进行训练和测试，得到船舶检测模型；将待检测的图像输入到训练好的船舶检测模型中进行检测，用以输出船舶检测结果。本发明通过网络结构改进、模型简化等方法对传统YOLO算法进行改进，使改进算法更好地适应船舶目标检测任务，协助船检人员及早发现潜在的危险并做出正确判断。
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公开(公告)号：CN119204664A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411227687.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及一种基于李群流形与时序知识图谱的交通事故预测方法及系统。所述方法包括：采集历史交通事故数据进行数据清洗操作；使用李群流形映射方法进行特征提取和排序得到特征集合；建立时序知识图谱，通过时序图注意力机制(Temporal GraphAttention，TGAT)进行深层学习并进行优化，得到知识图谱预测模型，预测预测目标实体与各个实体之间的依赖关系，并基于依赖关系对交通事故发生的风险进行预测，得到预测结果。采用TGAT可以突显交通事故相关指标之间潜在的时间依赖性和多元信息，利用序列化学习有效地挖掘其依赖关系，弥补了传统链路预测模型准确度较低的局限性，提高了李群流形分析、TGAT处理和时序知识图谱相结合的链路预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119005527A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411192838.5
申请日：2024-08-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N5/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于时序知识图谱的多层嵌入模型大气污染数据预测方法及系统。所述方法包括：收集多源大气污染数据进行清洗归一化处理，并构建时序知识图谱输入至TASTER模型中生成全局嵌入；基于稀疏传输矩阵生成局部嵌入；将全局嵌入、局部嵌入输入至TiRGN模型中，初始化模型参数后进行模型训练，并通过反向传播算法调整模型参数，得到大气污染数据预测模型对大气污染数据进行预测。由于大气污染数据中的局部特性对于预测污染变化非常重要，采用稀疏传输矩阵嵌入能够从全局嵌入中提取局部嵌入特性，使得局部嵌入更好地反映最近时间点的数据特征，这样训练出的模型可以提升大气污染预测的准确性。
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