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公开(公告)号：CN108540961A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810398719.3
申请日：2018-04-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于V2X的应急通信系统及方法。所述系统包括：用户终端，用于在获得用户发出的针对于应急中心的应急消息后，从用户终端对应的可通信的至少一个辅助设备中选择一个辅助设备，并向所选择的辅助设备发送应急消息；接收到应急消息的辅助设备，用于在接收到应急消息后，判断自身是否能够与一运营商基站相通信，如果是，将应急消息传输至能够相通信的运营商基站；否则从自身对应的可通信的至少一个辅助设备中选择一个辅助设备，并向所选择的辅助设备发送应急消息；接收到应急消息的运营商基站，用于将应急消息传输至具有第一网络标识的应急中心的终端；应急中心的终端用于在接收到应急消息后，执行与应急消息对应的应急操作。
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公开(公告)号：CN117252239A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311204330.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/049 , G06N3/0495 , G06N3/06 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种对脉冲信号进行目标检测的方法及系统，所述方法的步骤包括：获取预构建的人工神经网络模型，并对预构建的人工神经网络模型进行初始的量化训练；将所述人工神经网络模型中的激活函数层替代为脉冲神经网络模型的脉冲神经元；基于量化函数将所述人工神经网络模型中的权重参数和偏置参数映射为脉冲神经网络模型中的权重参数和偏置参数，得到由所述人工神经网络模型转化得到的脉冲神经网络模型；脉冲相机的所述脉冲神经网络模型中的脉冲神经元基于拍摄的物体进行脉冲响应，输出脉冲特征，并得到拍摄结果。本方案基于量化函数对权重参数和偏置参数进行映射，区别于传统的ANN‑to‑SNN的转换方法，提高得到的脉冲神经网络模型的计算效率。
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公开(公告)号：CN115830064B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211301405.X
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法及装置，所述方法包括：将获得的脉冲时间序列重构为图像序列，通过红外弱小目标检测获得各帧图像上目标点的位置，采用时间滤波器和方向性滤波器确定各目标点的初步运动轨迹，通过计算余弦相似度排除各目标点运动轨迹中的异常点得到各目标点的精确运动轨迹，将各目标点在每帧图像上的位置进行关联，得到红外多弱小目标跟踪视频。本发明能够在复杂的运动情况下对缺少语义信息的红外弱小目标进行连续跟踪，同时能够对未检测出的目标点进行二次检测。
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公开(公告)号：CN114170642A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010940806.4
申请日：2020-09-09
Applicant: 成都鼎桥通信技术有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种图像检测的处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取原始图像；对所述原始图像进行缩放处理，获得待检测图像；基于所述待检测图像，采用训练好的多任务检测模型，获得检测结果，所述多任务检测模型是通过结合检测任务和光照分类任务进行优化训练获得；根据所述检测结果，确定所述待检测图像中的目标物图像。有效提高暗光环境下图像中目标物的检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112819042A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110061312.3
申请日：2021-01-18
Applicant: 首都医科大学附属北京朝阳医院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种食管鳞状上皮异型增生图像的处理方法、系统和介质，包括：将病理全切片数字图像分为训练集和验证集，并对其进行预处理；将经过预处理的图像分为ESD标本图像和活体标本图像，对ESD标本进行分层，对EDS层进行评估，并提取ESD标本图像和活检标本图像的特征值；将训练集中图像的特征值按照细胞核或组织进行特征分组聚合，并采用经过特征分组聚合后的特征值对图像处理模型进行训练，获得最优的图像处理模型；采用验证集中图像的特征值对最优的图像处理模型进行验证；将待测图像输入最优的图像处理模型中获得待测图像中异型增生细胞或组织类型。其在缺少精确标记医学影像下，解决了细胞组织图形学特征提取的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109859218A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910138631.2
申请日：2019-02-25
Abstract: 本发明实施例提供了一种病理图关键区域确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待处理病理图；将所述待处理病理图分割为多个待处理病理子图；将各所述待处理病理子图输入到预先确定的分类器中进行分析，确定各所述待处理病理子图中包含目标信息的目标待处理病理子图，以及所述目标待处理病理子图的目标特征；针对各所述目标待处理病理子图，将该目标待处理病理子图的目标特征输入到预先确定的分割模型中，得到划分出目标信息区域的该目标待处理病理子图对应的目标图片；组合各所述目标图片，得到针对于所述待处理病理图的病理图关键区域。本发明实现了减少病理图中目标信息的丢失，得到所有目标信息的病理图关键区域。
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公开(公告)号：CN109685798A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811603409.7
申请日：2018-12-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种确定有效医学图像的方法及装置，方法包括：通过将从所述用户终端接收的医学图像按照目标模板大小进行切分，获得两个以上切分后的块图像；在所述切分后的块图像中选择清晰度超过清晰度阈值的图像作为第一目标图像；确定所述第一目标图像的细胞区域大小，将细胞区域大小超过阈值的第一目标图像确定为有效医学图像。相比于现有技术，本发明实施例通过确定清晰度超过清晰度阈值且细胞区域大小超过阈值的医学图像为有效医疗图像，减少了医生从众多的医学图像中确定清晰可辨的医学图像的时间，因此可以提升医生获取医疗信息的效率。
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公开(公告)号：CN112819042B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110061312.3
申请日：2021-01-18
Applicant: 首都医科大学附属北京朝阳医院 , 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及一种食管鳞状上皮异型增生图像的处理方法、系统和介质，包括：将病理全切片数字图像分为训练集和验证集，并对其进行预处理；将经过预处理的图像分为ESD标本图像和活体标本图像，对ESD标本进行分层，对EDS层进行评估，并提取ESD标本图像和活检标本图像的特征值；将训练集中图像的特征值按照细胞核或组织进行特征分组聚合，并采用经过特征分组聚合后的特征值对图像处理模型进行训练，获得最优的图像处理模型；采用验证集中图像的特征值对最优的图像处理模型进行验证；将待测图像输入最优的图像处理模型中获得待测图像中异型增生细胞或组织类型。其在缺少精确标记医学影像下，解决了细胞组织图形学特征提取的问题。
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公开(公告)号：CN116645580A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310657125.0
申请日：2023-06-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于时空特征差异的红外弱小目标检测方法及装置，所述方法的步骤包括：获取当前帧图像和历史帧图像，采用滑动窗口的方式计算所述当前帧图像和历史帧图像中每个窗口的特征值，构建空间特征图；基于所述空间特征图中每个像素格的灰度值将对应位置的像素格进行第一融合计算，融合为时域特征图；基于所述空间特征图和时域特征图中每个像素格的像素值，将所述空间特征图和时域特征图进行第二融合计算，得到联合特征图；对所述联合特征图中采用滑窗进行窗口采集，将窗口中每个位置的像素格的像素值均与窗口中心位置的像素格的像素值进行比较计算，得到背景抑制特征图；对所述背景抑制特征图进行二值化分割处理，得到目标图像。
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公开(公告)号：CN112907728B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110111326.1
申请日：2021-01-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供的一种基于摄像头和边缘计算的船舶场景还原和定位方法及系统，应用于通信技术领域，可以获取多张待处理图像；利用计算机视觉技术对所述多张待处理图像进行分析，得到所述多张待处理图中的目标以及所述目标和拍摄该目标的摄像头之间的距离；根据所述目标以及所述目标和拍摄该目标的摄像头之间的距离，对所述多张待处理图像进行合成，得到所述船舶的三维场景图像。通过得到所述船舶的三维场景图像，可以便于船舶驾驶者根据船舶的三维场景图像进行船舶的航道和周围环境的判断，由于该船舶的三维场景图像更加直观，驾驶者可以更加方便的感知周围的环境，提高驾驶者的体验。
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