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公开(公告)号：CN111325687A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010092761.X
申请日：2020-02-14
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于端对端深度网络的平滑滤波取证方法，包括步骤：1)读取待取证的灰度图像，利用卷积神经网络提取灰度图像的局部特征，每个卷积之后的特征通过ReLu激活函数进行激活；2)利用Inception-Residual模块提取局部特征的深层次特征，并利用Reduction模块进行降维；3)利用压缩奖惩模块提取全局信息，自适应选择有效特征；4)通过分类模块对整个网络进行训练；5)利用训练好的网络模型对待检测的图像进行平滑滤波取证。与现有技术相比，本发明具有普适性好、检测精度高、抑制与平滑滤波效应无关的图像内容影响等优点。
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公开(公告)号：CN111275760A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010049718.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于5G与深度图像信息的无人机目标跟踪系统及方法，通过GPS和深度图像信息组合导航定位系统，结合卫星导航的广泛性与视觉图形对场景的感知的优势；利用MPII数据集，融合改进Face recognition与改进的open-pose算法，进行深度学习训练出高效的模型，并移植到工控模块中可以实时对目标识别与姿态估计；获取的目标姿态等数据通过前沿的5G技术与WiFi扩频等技术相结合的方式进行数据传输。与现有技术相比，本发明具有避免单一传输方式定位不准确且成本高的缺点，姿态估计准确、传输速率快等优点。
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公开(公告)号：CN109861938A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811650449.7
申请日：2018-12-31
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及OFDM通信系统，属于通信领域。一种高数据传输效率的抑制信号中相位旋转误差的方法，其特征在于：采用子载波交织映射，具体步骤为步骤一，发射端的序列发生器发送一组N个序列的子载波频域序列组，经过快速傅里叶反变换之后得到时域序列组；步骤二，将时域序列组采用旋转共轭进行交织映射后得到两个N个序列的子载波序列组，然后将两个序列组按位合并相加后发送到接收端；步骤三，接收端将接收到的加上噪声和频偏的信号序列组经过傅里叶变换后，以前后相邻子载波序列信号相减抵消ICI干扰序列，从而消除ICI干扰，得到接收序列信号。采用本发明的方法，能够进一步抑制信号中的相位旋转误差并提升系统的误码率性能。
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公开(公告)号：CN109861938B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201811650449.7
申请日：2018-12-31
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及OFDM通信系统，属于通信领域。一种高数据传输效率的抑制信号中相位旋转误差的方法，其特征在于：采用子载波交织映射，具体步骤为步骤一，发射端的序列发生器发送一组N个序列的子载波频域序列组，经过快速傅里叶反变换之后得到时域序列组；步骤二，将时域序列组采用旋转共轭进行交织映射后得到两个N个序列的子载波序列组，然后将两个序列组按位合并相加后发送到接收端；步骤三，接收端将接收到的加上噪声和频偏的信号序列组经过傅里叶变换后，以前后相邻子载波序列信号相减抵消ICI干扰序列，从而消除ICI干扰，得到接收序列信号。采用本发明的方法，能够进一步抑制信号中的相位旋转误差并提升系统的误码率性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108495259A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810252561.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种渐进式室内定位服务器及定位方法，属于室内定位方法领域。一种渐进式室内定位服务器，其特征在于：包括现场勘测模块，用于将室内均分为多个区域，对各个区域的Wi-Fi数据进行采集，并设置相应的标签；概率统计模块，利用现场勘测模块获取的Wi-Fi信号以及标签，估算每个样本点上每个热点的信号强度的概率分布；定位模块，接收用户终端的Wi-Fi数据与动态视觉信息数据，将Wi-Fi数据与概率统计模块得到的用户所在的区域以及概率结合对动态视觉信息数据进行偏差调整，确定用户的精确位置。本发明将Wi-Fi定位和基于视觉特征的即时定位与地图构建技术融合，使用动态视觉信息作为定位标签，减少了对拍摄的限制。
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公开(公告)号：CN118366014A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410508000.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种多尺度融合注意力网络的图像复制粘贴源/目标篡改检测方法，该方法根据置换注意力机制以及自相关模块关注图像相似区域的特点，结合金字塔池化模块捕捉多尺度特征的能力，利用二元交叉熵函数进行特征的训练与分类，得到篡改检测结果。与现有的算法相比，本发明可以有效地检测出类别的图像复制粘贴源区域与目标区域，具有较好的泛化性以及鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN118921260A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411159688.8
申请日：2020-07-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本分案申请涉及一种OFDM/OQAM系统中抑制峰均比的加扰方法和装置，方法如下：首先，发射端的序列发生器发送一组包含N个序列的时域序列组，对其进行N点离散傅里叶变换DFT得到频域序列Xm,n；其次，对频域序列依次进行加扰，具体为：i)产生一组N个序列的m序列组；ii)将该序列组中0和1分别映射成{±1,±j}；iii)与频域序列Xm,n相乘得到加扰后的频域序列。最后，对加扰后的频域序列依次进行交织、时域滤波及N点快速傅里叶逆变换IFFT，得到发射端最终的发送信号。本发明克服现有技术无法兼顾信号失真及计算量的缺陷，以较小的计算量实现对PAPR的有效抑制，装置结构简单，抑制效果好，运算量小，成本低廉。
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公开(公告)号：CN111325687B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010092761.X
申请日：2020-02-14
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于端对端深度网络的平滑滤波取证方法，包括步骤：1)读取待取证的灰度图像，利用卷积神经网络提取灰度图像的局部特征，每个卷积之后的特征通过ReLu激活函数进行激活；2)利用Inception‑Residual模块提取局部特征的深层次特征，并利用Reduction模块进行降维；3)利用压缩奖惩模块提取全局信息，自适应选择有效特征；4)通过分类模块对整个网络进行训练；5)利用训练好的网络模型对待检测的图像进行平滑滤波取证。与现有技术相比，本发明具有普适性好、检测精度高、抑制与平滑滤波效应无关的图像内容影响等优点。
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公开(公告)号：CN112039814A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010737373.2
申请日：2020-07-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种OFDM/OQAM系统的峰均比抑制方法及其应用，方法如下：发射端的序列发生器发送一组包含N个序列的时域序列组，对其进行N点离散傅里叶变换得到频域序列；对频域序列依次进行加扰、交织、时域滤波及N点快速傅里叶逆变换后发送至接收端；接收端对接收到的信号序列组依次进行时域滤波、N点快速傅里叶变换、解交织、解扰及N点离散傅里叶逆变换得到接收序列信号。本发明的峰均比抑制方法，克服现有技术无法兼顾信号失真及计算量的缺陷，以较小的计算量实现对PAPR的有效抑制，极具应用前景；应用装置，结构简单，对PAPR的抑制效果好，运算量小，成本低廉，应用前景好。
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