公开(公告)号：CN119992349A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510474234.8

申请日：2025-04-16

Applicant: 国网思极位置服务有限公司 ,  国网信息通信产业集团有限公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 朱厦 ,  李强 ,  倪少峰 ,  于卫超 ,  刘琦 ,  李小涵 ,  黄仕勇 ,  王莉 ,  徐连明 ,  吴鑫 ,  周时昌

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及滑坡检测领域，具体涉及一种基于多层次多尺度特征增强的滑坡区域检测方法及系统，方法包括：采用多层次特征提取模型对遥感影像滑坡区域进行特征提取获得多个层次的特征图；将多个层次的特征图的通道数进行统一；将通道数统一后的特征图分别输入不同尺度的金字塔高效多尺度注意力模块获得特征增强的多个尺度的注意力特征图；对多个尺度的注意力特征图进行逐级上采样处理获得最终遥感影像滑坡区域检测结果；本申请采用包含了空间结构、纹理特征、抽象特征的图像并进行增强，能够更好的识别和区分滑坡区域，避免小规模的滑坡区域被漏检，逐级上采样将高层次的特征与低层次的特征进行融合，达到特征图充分融合的效果，降低虚警率。

公开(公告)号：CN119784972A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411674970.X

申请日：2024-11-21

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  吴鑫 ,  张金鑫 ,  马晨

IPC: G06T17/20 ,  G06T17/05 ,  G06T17/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/10 ,  G06V20/64

Abstract: 本发明提供一种基于在线难例挖掘的端到端散射体轮廓建模方法，包括：获取待建模的点云组数据和预先训练的轮廓建模网络；其中，轮廓建模网络包括骨干网络、点云组检测网络、顶点检测网络和边缘检测网络，点云组检测网络为集成在线难例挖掘模块的检测网络；将待建模的点云组数据输入骨干网络得到点云特征数据；将点云特征数据输入点云组检测网络得到包含顶点的点云组；基于顶点检测网络和边缘检测网络对包含顶点的点云组进行顶点检测和边缘检测生成线框模型；基于线框模型生成水密平面得到散射体轮廓模型。不仅提高了对正样本的识别精度，还增强了对负样本的鲁棒性，有效解决了传统点云组检测中因正负样本不均衡而导致的性能问题。

公开(公告)号：CN119600281A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411561062.X

申请日：2024-11-04

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  吴鑫 ,  丁杨杰

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/778

Abstract: 本发明提供一种基于体素内聚引导主动学习的点云语义分割方法及系统，该方法包括：获取待检测场景对应的目标三维点云数据；将所述目标三维点云数据输入至点云语义分割模型，得到由所述点云语义分割模型输出的所述目标三维点云数据对应的语义分割类别结果，其中，所述点云语义分割模型是由标记有语义分割类别标签的样本三维点云数据进行训练得到的，所述样本三维点云数据为基于体素凝聚度确定的样本体素网格中的点云数据，所述体素凝聚度是根据不同的所述语义分割类别标签的点云数据点在所述样本体素网格中对应的数据点数量确定得到的。本发明提升了点云语义分割结果的准确性和泛化能力。

公开(公告)号：CN119540750A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411509153.9

申请日：2024-10-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  吴鑫 ,  丁玲

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/10

Abstract: 本发明提供一种基于混合条形卷积的道路变化检测方法及相关设备，该方法包括：获取针对同一位置的两张待检测图像；通过特征加强模块提取各所述待检测图像中的道路线性特征；其中，所述特征加强模块基于多尺度条形卷积单元得到；通过交叉融合模块对各所述待检测图像中的所述道路线性特征进行融合处理，得到融合特征；基于所述融合特征进行道路变化检测。本发明通过特征加强模块捕捉道路特征的长距离依赖关系，通过交叉融合模块交互传播两个道路线性特征的空间信息和时间信息，进而提高道路变化检测的准确率。

公开(公告)号：CN119540549A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411411154.X

申请日：2024-10-10

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  吴鑫 ,  张昕芸 ,  费爱国

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/94 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供一种基于动态超网络的云边协同目标检测方法，其中方法包括：基于YOLOv5s单分支网络构建动态分割超网络，动态分割超网络包括多个卷积层和多个分割点，在每一分割点添加细粒度补偿F‑Com块和Identity块，在动态分割超网络的末端添加粗粒度补偿C‑Com块；基于样本图像，对动态分割超网络进行训练，得到训练后的超网络；基于训练后的超网络，构建推理模型，在边缘设备和云端部署推理模型，实时地进行神经网络架构搜索，确定最优分割点，得到目标检测模型；边缘设备和云端协同利用目标检测模型对待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果。本发明实时性强，能够在动态场景下提高推理效率和精度。

公开(公告)号：CN119478386A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411309805.4

申请日：2024-09-19

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  吴鑫 ,  付玮琦

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种面向感知数据回传的多模态生成式语义通信方法及装置，其中，上述方法包括：获取由发送端传输的压缩图像数据，其中，压缩图像数据是对独热编码后的语义分割图进行压缩得到的；对压缩图像数据进行解压缩，得到独热编码后的语义分割图；将独热编码后的语义分割图与模态类别输入至预训练的隐空间扩散模型，其中，模态类别包括可见光模态以及红外模态；通过预训练的隐空间扩散模型的可见光解码器，输出重构可见光图像；通过预训练的隐空间扩散模型的红外解码器，输出重构红外图像；通过本发明能够提高应急环境中感知数据通信效率。

公开(公告)号：CN119383723A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411361529.6

申请日：2024-09-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  刘娜 ,  王翊帆

IPC: H04W64/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  H04W4/30

Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，提供一种无线电地图重构方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取目标区域的环境信息和稀疏测量；将所述环境信息输入至已训练的预测网络，得到所述预测网络输出的基础无线电地图；将所述基础无线电地图和所述稀疏测量输入至已训练的修正网络，得到所述修正网络输出的精确无线电地图；其中，所述预测网络和修正网络均基于生成器和鉴别器之间的对抗训练得到。本发明提供的无线电地图重构方法、装置、电子设备和存储介质，能够利用现有的可用信息获得最佳结果，从而实现效率、成本和精度之间的平衡。

公开(公告)号：CN118351408A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410456087.7

申请日：2024-04-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘娜 ,  王莉 ,  徐连明 ,  费爱国 ,  许云鹏 ,  吴鑫

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/58 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请提供了一种基于深度低秩先验的空谱特征融合方法和装置，该方法包括：将二维均匀噪声输入至空间低秩生成网络模型，得到空间低秩特征矩阵，将一维均匀噪声输入至光谱低秩生成网络模型，得到光谱低秩特征矩阵，基于空间低秩特征矩阵和光谱低秩特征矩阵生成HRHS图像后输入至空间降分辨率网络模型，得到退化LRHS图像，将HRHS图像分别输入至分波段范围取平均操作算法和光谱降分辨率网络模型，得到退化HRMS图像；基于HRHS图像、退化LRHS图像、LRHS图像、退化HRMS图像和HRMS图像，迭代更新上述四个网络模型的网络参数，将收敛时的HRHS图像，确定为融合目标HRHS图像，提高了HRHS图像的图像质量。

公开(公告)号：CN117761614A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311414665.2

申请日：2023-10-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  费爱国 ,  田泽宇

IPC: G01S5/02 ,  H04W4/029

Abstract: 本发明提供一种无人机辅助的通信定位方法、装置及电子设备，该方法包括：S1、根据当前时隙下无人机的位置信息和第一设备的位置信息，确定第二设备的当前位置信息，及搜救系统的通信数据量；根据当前位置信息和通信数据量，确定搜救系统的能效比；S2、在能效比不满足第一预设条件的情况下，调整无人机在下一时隙的位置信息，并在下一时隙重复执行上述步骤S1，直到能效比满足第一预设条件，并将满足第一预设条件时的能效比所对应的当前位置信息，确定为第二设备的目标位置信息，目标位置信息用于表征待搜救人员的当前位置信息。该方法提高了定位精度和通信性能，以对待搜救人员进行精准营救。

公开(公告)号：CN113610303B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202110910283.3

申请日：2021-08-09

Applicant: 北京邮电大学 ,  国网冀北电力有限公司

Inventor： 王宣元 ,  王莉 ,  徐连明 ,  费爱国 ,  闫敏 ,  刘蓁

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种负荷预测方法及系统，该方法包括：101，根据当前联邦学习最优分组匹配策略，每个边缘服务器将对应分组的本地模型进行聚合，得到每个边缘服务器的全局模型；102，用户终端通过各自用电负荷数据，对接收到的全局模型进行本地训练，得到每个用户终端在当前联邦学习的本地模型；103，根据全局模型和每个本地模型间的模型相似度，以及每个用户终端完成本地训练所需时延，获取下一联邦学习最优分组匹配策略；104，重复101至103，得到目标分组匹配策略和不同分组负荷预测模型；105，基于目标分组匹配策略，通过每个分组负荷预测模型，对各自组内用户终端进行负荷预测。本发明提升负荷预测精度，减少模型训练时间。