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公开(公告)号：CN116524419A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310802044.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于时空解耦与自注意力差分LSTM的视频预测方法、系统，该方法包括：引入对抗性损失约束和相似性约束构建时空解耦网络，获得视频的解耦特征；利用差分运算设计动态差分模型，替换传统LSTM单元的遗忘门；在注意力基础上设计一个门控机制，将长时记忆与被注意的特征深度融合，组建新的全局自注意力模型；结合动态差分模型和全局自注意力模型，组建DISA‑LSTM单元，并使用对角循环体系结构堆叠该单元，构建DISA‑LSTM预测网络；基于卷积自编码器搭建网络整体架构，并联合损失函数训练模型。本发明有效提高了网络捕获高维动态复杂特征的能力和视频预测的精确性，降低了高维视频数据给预测工作带来的复杂程度。
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公开(公告)号：CN115113301B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211010895.8
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据融合的应急短临预报方法及系统，涉及短临天气预报技术领域。本发明的步骤为：将多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子打包作为数据样本，进行预处理和数据增强，得到训练样本；构建用于融合多源数据的网络，将训练样本输入网络中进行训练，得到训练好的多源数据融合网络；将预测区域之前符合短临预报有效时间内的多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子输入所述训练好的多源数据融合网络，对区域未来若干时间段进行天气预测。本发明的应急短临预报方法，极大提高了预测的准确率。
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公开(公告)号：CN116524419B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310802044.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于时空解耦与自注意力差分LSTM的视频预测方法、系统，该方法包括：引入对抗性损失约束和相似性约束构建时空解耦网络，获得视频的解耦特征；利用差分运算设计动态差分模型，替换传统LSTM单元的遗忘门；在注意力基础上设计一个门控机制，将长时记忆与被注意的特征深度融合，组建新的全局自注意力模型；结合动态差分模型和全局自注意力模型，组建DISA‑LSTM单元，并使用对角循环体系结构堆叠该单元，构建DISA‑LSTM预测网络；基于卷积自编码器搭建网络整体架构，并联合损失函数训练模型。本发明有效提高了网络捕获高维动态复杂特征的能力和视频预测的精确性，降低了高维视频数据给预测工作带来的复杂程度。
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公开(公告)号：CN116563284A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310835135.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了定量描述MRI中脑胶质瘤特征边界变化评估指标的系统，包括：图像预处理模块、MSC度量值计算模块、有效性评估模块和预测性评估模块。所述图像预处理模块将获取的脑胶质瘤数据进行去噪和去除孤立体素并填充处理；所述MSC度量值计算模块构建肿瘤的边界划分采样，设计计算脑胶质瘤的边界清晰度系数的模型；所述有效性评估模块利用Bland‑Altman检验和卡方检验分析评估MSC的准确性；所述预测性评估模块通过脑胶质瘤边界清晰度系数验证脑胶质瘤的侵袭性，结合机器学习线性回归、Cochran‑Armitage趋势卡方检验以及皮尔逊相关系数来评估MSC的预测性能。本发明可以满足在计算脑胶质瘤边界清晰度的同时，进一步的了解MSC与脑胶质瘤的侵袭之间的关系。
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公开(公告)号：CN116563284B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310835135.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了定量描述MRI中脑胶质瘤特征边界变化评估指标的系统，包括：图像预处理模块、MSC度量值计算模块、有效性评估模块和预测性评估模块。所述图像预处理模块将获取的脑胶质瘤数据进行去噪和去除孤立体素并填充处理；所述MSC度量值计算模块构建肿瘤的边界划分采样，设计计算脑胶质瘤的边界清晰度系数的模型；所述有效性评估模块利用Bland‑Altman检验和卡方检验分析评估MSC的准确性；所述预测性评估模块通过脑胶质瘤边界清晰度系数验证脑胶质瘤的侵袭性，结合机器学习线性回归、Cochran‑Armitage趋势卡方检验以及皮尔逊相关系数来评估MSC的预测性能。本发明可以满足在计算脑胶质瘤边界清晰度的同时，进一步的了解MSC与脑胶质瘤的侵袭之间的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612288A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310884464.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多尺度轻量级实时语义分割方法、系统，该方法包括对互联网上公开的图像数据集进行预处理；构建基于下采样模块和轻量化可分离非对称残差模块的编码器主干网络，生成编码器主干网络浅层、中间层和最深层特征图；将浅层、中间层和最深层特征图分别输入到轻量化注意力模块中，生成增强的特征图；将中间层和最深层特征图分别输入到轻量化物体上下文特征融合模块中并进行上采样操作，生成二倍增强的区域上下文信息特征图；将增强的浅层特征图和二倍增强的区域上下文信息特征图进行连接、池化、上采样操作，生成最终网络分割结果。本发明改善了传统语义分割网络模型体量过大、在算力资源有限的移动平台上平衡分割精度和实现效率的问题。
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公开(公告)号：CN115113301A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211010895.8
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据融合的应急短临预报方法及系统，涉及短临天气预报技术领域。本发明的步骤为：将多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子打包作为数据样本，进行预处理和数据增强，得到训练样本；构建用于融合多源数据的网络，将训练样本输入网络中进行训练，得到训练好的多源数据融合网络；将预测区域之前符合短临预报有效时间内的多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子输入所述训练好的多源数据融合网络，对区域未来若干时间段进行天气预测。本发明的应急短临预报方法，极大提高了预测的准确率。
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公开(公告)号：CN116612288B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310884464.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多尺度轻量级实时语义分割方法、系统，该方法包括对互联网上公开的图像数据集进行预处理；构建基于下采样模块和轻量化可分离非对称残差模块的编码器主干网络，生成编码器主干网络浅层、中间层和最深层特征图；将浅层、中间层和最深层特征图分别输入到轻量化注意力模块中，生成增强的特征图；将中间层和最深层特征图分别输入到轻量化物体上下文特征融合模块中并进行上采样操作，生成二倍增强的区域上下文信息特征图；将增强的浅层特征图和二倍增强的区域上下文信息特征图进行连接、池化、上采样操作，生成最终网络分割结果。本发明改善了传统语义分割网络模型体量过大、在算力资源有限的移动平台上平衡分割精度和实现效率的问题。
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公开(公告)号：CN117595914B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311543815.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双RIS辅助空地移动通信的传输路径功率增益分析方法，在双RIS辅助空地移动通信场景中，假设高空飞行器和路面用户相距较远，则从高空飞行器发出的信号会经历验证的路径损耗。通过引入双RIS辅助空地无线通信，能够实现无线信号的有效传输；基于高空飞行器、双RIS以及路面用户之间的几何关系，数值推导传输路径增益与双RIS的物理参量之间的非线性关系，验证所提算法能够更为准备的描述双RIS辅助空地移动通信传输特性，提升了双RIS辅助空地移动通信系统设计过程中信道模型的匹配度，为研发人员设计与分析双RIS辅助空地移动通信系统性能具有重要的理论支撑。
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公开(公告)号：CN116567733B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310840958.0
申请日：2023-07-11
Applicant: 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: H04W28/22 , H04W16/22 , H04L41/142 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种海上无线网络和速率最大化方法，首先，通过引入一个辅助变量，应用二次变换将和速率最大化问题转化为一个可处理的问题，然而，目标函数在某些点上是不可微的，这使得它很难求解，特别是在使用基于梯度的方法时，为了解决这个问题，本发明使用了平滑方法，并结合最速下降算法、Florent Cordellier epsilon算法和投影法提高和速率，仿真结果表明，所提算法能够为无人机辅助的海上无线网络提供更好的和速率性能。
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