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公开(公告)号：CN110704780A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910938608.1
申请日：2019-09-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/958 , G06Q10/06 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种感知差区域精准定位方法，包括以下步骤:采集设定区域内的无线感知质量指标KQI数据；对所述无线感知质量指标KQI数据进行处理，将其分成训练集、问题集、验证集；对所述训练集进行降维，再将降维后的数据聚类成两类数据；基于所述问题集判断出聚类后的两类数据中的感知差类数据；根据感知差类数据中数据点的密度，在感知差类数据的聚类中心处画圆，位于圆内的数据点是精准定位的感知差区域，形成感知差区域模型；使用所述验证集验证所述形成感知差区域模型区域的准确率,准确率大于设定阈值，则作为最终感知差区域区域识别结果。解决了有些区域无法通过传统的关键绩效指标KPI门限过滤、KQI单指标过滤等方法进行识别的问题。
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公开(公告)号：CN110609858A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910876112.6
申请日：2019-09-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于Apriori算法的指标关联方法，包括以下过程：采集小区的关键质量指标KQI数据和关键绩效指标KPI数据；将每个KPI离散化为一个个窗口形成窗口集；将每个KQI离散化为多个区间；使用Apriori算法挖掘KPI的窗口集中的每个窗口与KQI的区间之间的强关联规则，获得每个KPI与每个KQI的关联结果。本发明通过实现连续型指标的离散化，从而实现关联分析。
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公开(公告)号：CN110490894A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910744766.3
申请日：2019-08-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的低秩稀疏分解(LRSD)的视频前背景分离方法。在观测的视频数据中，帧与帧之间的背景有较强的相关性可以将其看作低秩矩阵，而前景目标呈现出与背景不同的运动形式，可以被认为是低秩矩阵中的异常点且通常只占整个背景中的一小部分，符合稀疏特性。因此，在LRSD中认为视频数据是由具有低秩特性的背景和稀疏特性的前景构成的。本发明采用广义核范数和拉普拉斯尺度混合来构建一个低秩稀疏分解模型，然后采用交替方向乘子法来求解该模型，得到低秩矩阵和稀疏矩阵，从而完成视频的前背景分离。本发明解决了现有低秩稀疏分解方法中对秩函数和稀疏度函数近似表达不准确的问题，提高了基于低秩稀疏分解的视频前背景分离方法的性能。
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公开(公告)号：CN109977224A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910178534.6
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络和词向量相结合的新闻分类方法，首先将训练文本利用skip‑gram模型训练成分布式词向量表示，然后再将文本矩阵输入卷积神经网络分类器进行训练，模型训练好后就可以得出待测新闻文本的类别。本发明中采用的卷积神经网络不需要提前单独提取文本特征，可以通过整个网络独立完成，本发明操作步骤简便且具有更高的准确率。
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公开(公告)号：CN109936857A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910051747.2
申请日：2019-01-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线感知度智能识别方法，所述识别方法包括以下步骤：采集待测区域的无线感知度指标数据；将所述指标数据输入至自编码器神经网络中，对所述指标数据进行降维操作；对于降维后的指标数据进行聚类分析，计算其与预确定的两个有效簇中心点的距离；根据距离计算结果，将被测区域归到距离较近的一类，输出被测区域无线感知度识别结果，本发明能够根据一组待测数据有效地预测出其感知度正常与否，提高了运营商的维护效率，有利于在用户投诉之前发现问题并及时解决，提高了用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109885539A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910079023.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种日志文件管理方法，该方法步骤为：将信息根据重要性分为4个级别；开启日志文件管理；读取当前目录下日志文件个数并做相应处理；逐个读取文件大小以找到适合写入信息的日志文件并保存路径；根据信息的不同级别选择不同的输出格式并根据保存的路径打开文件；再次判断当前文件大小并做相应处理；读取目录下文件个数并做相应处理，确保日志文件个数不超过最大个数；将信息按照一定的格式写入已打开的日志文件；关闭文件，本发明能够根据信息的不同类型进行分类，同时可以人为设置日志文件允许的最大数量，从而使得日志文件达到一个动态平衡，极大程度提高了开发人员的纠错效率以及硬盘空间的实际利用率。
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公开(公告)号：CN109377616A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811277040.5
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维人脸识别的门禁控制系统，该系统先将用户基准照片传到服务器，生成128个基准特征参数并保存。当待识别用户接近门锁系统时，摄像头拍摄照片，首先识别是否有人脸，然后触发人脸识别模块识别是否为真人，随后形成128个待识别人脸的特征参数与基准特征参数比对；当比对通过时，系统打开门锁，并记录用户出入信息。若有人逗留时间过长而且多次识别失败，则记录下此人的照片，并发送到网站或App中，提醒预设用户注意安全，用户也可通过App或者网站系统的临时解锁。本系统支持多张人脸同时识别，使用了眨眼检测技术预防照片欺骗，提高门锁的安全性；无需大量人脸数据，能在保证安全的情况下，大大提高门锁的效率。
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公开(公告)号：CN108737057A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810391479.4
申请日：2018-04-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的多载波认知非正交多址接入技术（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）资源分配方法，包括以下步骤：（1）多载波认知NOMA系统的场景模型建立；（2）用户调度和资源分配策略的数学描述；（3）基于联合分配的深度神经网络和深度学习算法设计。本发明在建立基于多载波认知NOMA的下行系统后，创新地提出符合该场景的频谱共享策略，并合理建立优化目标和约束条件的数学表达式，实现了基于深度学习的多载波认知NOMA用户调度和资源分配策略，满足了用户多方面传输需求的同时，更好地实现了多载波认知NOMA下行系统的低功耗资源分配。
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公开(公告)号：CN108564052A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810370279.0
申请日：2018-04-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于MTCNN的多摄像头动态人脸识别系统与方法，适用场景为包括安装在管理区域的多个摄像头监控摄像头，多个监控系统通过摄像头从不同角度采集行人的视频，所有监控系统均通过网络连接到同一服务器并共享服务器的内网；方法包括步骤S1，从不同角度采集行人的视频，并逐帧从视频流中裁剪出脸部帧；步骤S2，采用MTCNN方法来对所有脸部帧提取人脸特征；步骤S3，对提取到的特征进行分类，以实现人脸识别。本发明结合多摄像头和服务器的硬件平台，将深度学习和特征识别应用在监控系统上面，对提高治安管理具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN107872278A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201710822213.6
申请日：2017-09-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于测距定位的多维水下可见光通信传感网系统。该系统包括：锚节点、网络接入模块、网络信号处理模块、可见光通信收发一体机A和B、电信号处理模块、本地处理和显示模块、云端服务器模块以及数据库。网络信号接入后经模数转换加载到蓝光LED上，通过可见光信道到接收端，再经光电转换器加载到信号处理芯片，终端识别后以同样方式传送给网络。同时，云端服务器模块将本地处理和显示模块分析的误比特率、经测距算法得出的水下位置信息等实时上传至数据库。本发明通过信道变化引起相应参数变化来实现传感。此外，节点构成多维传感网，可实现可靠的水下数据传输，并通过节点掌握水下位置信息，可实现精确定位，且鲁棒性较好。
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