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公开(公告)号：CN111723634B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201911298959.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06V20/40 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法基于获取的环境图像序列利用帧差法，得到二值图像；基于二值图像中每个像素点的像素值确定每列的像素总值，得到列像素总值序列；从列像素总值序列确定目标列；确定目标列中每行的像素总值，得到行像素总值序列；从行像素总值序列确定目标区域；基于目标区域确定待检测区域；从待检测区域确定目标的类别，并从待检测区域中确定目标的位置区域；基于目标的位置区域确定出目标相对于环境图像的位置信息。本申请提供的方法适用于高分辨率场景，可以实现快速高精度的运动目标检测，且鲁棒性好、时效性高。
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公开(公告)号：CN110673481B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910953419.1
申请日：2019-10-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及无人机属性数据的确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法基于飞行速度范围，飞行高度范围，无人机的波束宽度、覆盖条件和子时间段的数据传输速率建立非凸问题模型，将非凸问题模型转换成多个基于目标时间的凸问题模型，从而确定无人机的飞行轨迹和波束宽度。本申请提供的无人机属性数据的确定方法，可以在无人机的飞行速度、高度、天线波束宽度受限的条件下，通过调整无人机的飞行轨迹和天线波束宽度，最小化无人机传输任务的完成时间。
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公开(公告)号：CN109831792B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910180970.7
申请日：2019-03-11
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明提供一种基于多目标优化的无线传感器网络拓扑控制方法，包括提供无线传感器网络，建立分簇拓扑结构；分别计算无线传感器网络的网络生命周期、网络连通性、网络可靠性、网络时延和网络覆盖度；以网络生命周期，网络连接度和网络可靠性为优化目标，以网络时延和网络覆盖度为约束条件，建立多目标优化模型；计算多目标优化模型的函数值；优化分簇拓扑结构并重复上述步骤，直到函数值不再增大。本发明的无线传感器网络拓扑控制方法同时以网络生命周期、网络连通性和网络可靠性为优化目标建立多目标优化模型，并根据该优化模型求解出近似最优的分簇拓扑结构，从而同时延长网络生命周期、提高网络连通性和增强网络可靠性。
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公开(公告)号：CN112055310B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010750176.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种无人机CR‑NOMA网络中轨迹设计和功率分配方法，包括以下步骤：根据无人机的飞行速度范围，飞行高度范围，发射功率范围，对主用户的干扰限制，以及次级用户在每个时隙的安全速率，建立最大化所有次级用户的平均安全速率和的优化问题；通过消除整数变量和引入辅助变量的方式对所述优化问题进行转化；采用模块梯度下降法将转化后的问题分解为第一子问题和第二子问题，使用连续凸近似法和惩罚函数法将所述第一子问题和第二子问题转换为凸优化问题，并对所述凸优化问题进行迭代求解直至收敛，得到最佳无人机轨迹和功率分配。本发明能够最大化所有次级用户的平均安全速率和。
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公开(公告)号：CN107801227B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201710891080.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: H04W40/22 , H04W40/10 , H04W40/02 , H04L12/721
Abstract: 本发明涉及一种面向无线传感器网层次化分析的路由调度方法，利用层次化分析方法建立判定矩阵，判定矩阵以邻居节点的剩余能量、需要消耗的传输能量、到基站的距离和节点度为关键因素。以判定矩阵最大特征值对应特征向量的元素值分别作为三个因素的权重，计算每个邻居节点的性能权值，并进行层次排序及一致性检验。所有邻居节点的性能权值中，性能权值最大的那个节点将被选为下一跳的中继节点。本发明能够有效地改善节点能量消耗，并最终提高无线传感器网的网络寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108737191B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201810552318.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: H04L12/24 , H04W40/04 , H04W40/32 , H04W84/18 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种面向超密集无线传感器网基于无监督学习的拓扑控制方法，以遗传算法的框架为基础，对网络节点进行分簇，通过不断地无监督学习寻找最优的分簇网络拓扑。在优化过程中，网络的节点能量、节点距离和节点密度三个因素是重要的输入数据集，利用层次化分析方法决定不同因素权重建立适应度函数。本发明能够有效地改善节点能量消耗，并最终提高无线传感器网的网络寿命。
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公开(公告)号：CN111723634A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201911298959.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法基于获取的环境图像序列利用帧差法，得到二值图像；基于二值图像中每个像素点的像素值确定每列的像素总值，得到列像素总值序列；从列像素总值序列确定目标列；确定目标列中每行的像素总值，得到行像素总值序列；从行像素总值序列确定目标区域；基于目标区域确定待检测区域；从待检测区域确定目标的类别，并从待检测区域中确定目标的位置区域；基于目标的位置区域确定出目标相对于环境图像的位置信息。本申请提供的方法适用于高分辨率场景，可以实现快速高精度的运动目标检测，且鲁棒性好、时效性高。
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公开(公告)号：CN119148056A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411125294.0
申请日：2024-08-16
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种轻量化辐射源定位方法，包括以下步骤：获取包含目标区域内建筑物分布信息的掩码地图；绘制包含目标区域内各个采样点的位置信息及其接收信号强度的灰度图作为电磁采样地图；将掩码地图和电磁采样地图融合后获得的输入图像样本放入轻量化辐射源定位模型，分析获得辐射源位置坐标；所述轻量化辐射源定位模型包括：若干特征提取模块，用来对输入图像样本进行基于残差连接和注意力机制的多尺度特征提取；特征融合模块，用来将不同特征提取模块输出的多尺度特征图转换为设定尺寸后进行特征融合；空间映射模块，用来根据特征融合模块生成的融合特征预测所述辐射源位置坐标。本发明能够有效、准确获得辐射源位置。
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公开(公告)号：CN117237704A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311096102.3
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于二维依赖性的多标签图像分类方法，包括：接收待分类图像；将所述待分类图像输入至二维依赖性模型，得到图像分类结果；其中，二维依赖性模型包括空间特征依赖模块和标签语义依赖模块；空间特征依赖模块包括特征提取部分、特征融合部分、特征增强部分和输出部分；所述标签语义依赖模块包括GCN网络部分和全局关系增强部分。本发明解决了固定卷积核感受野受限、以及标签关系提取不足的问题。
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公开(公告)号：CN115968007A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211563906.5
申请日：2022-12-07
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04W40/02 , H04W4/40 , H04W84/18 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及一种多目标持续侦察场景下飞行自组网的拓扑管理方法，包括以下步骤：以网络连通性和飞行自组网威胁值的加权和最大为目标构建拓扑管理模型，并设定所述拓扑管理模型的约束条件；使用拉格朗日乘法和KKT方法将所述拓扑管理模型转化为无约束的问题；采用飞行自组网动态威胁避免与持续侦察算法对所述拓扑管理模型进行求解，实现对飞行自组网中各个节点的规划。本发明解决了飞行自组网的网络拓扑和场景威胁变动的量化问题。
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