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公开(公告)号：CN109101859A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201710474582.0
申请日：2017-06-21
申请人： 北京大学深圳研究生院
摘要： 本发明公布了一种使用高斯惩罚检测图像中行人的方法，在行人检测过程中，使用高斯惩罚对获得的初步行人边界框进行筛选，从而提升对图像中行人尤其是遮挡行人的检测性能；包括：获取行人检测图像的训练数据集、测试数据集和行人标注；使用行人检测方法用训练数据集训练得到检测模型，获取初步的行人边界框及其置信度和坐标；对行人边界框的置信度进行高斯惩罚，得到惩罚后的行人边界框置信度；通过行人边界框筛选得到最终的行人边界框，从而达到去除单个行人的重复边界框，而保留被遮挡行人的边界框的目的，由此实现对图像中行人的检测。本发明能够显著降低行人检测的漏检率，提高遮挡行人的检出率。
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公开(公告)号：CN106202413B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610544156.5
申请日：2016-07-11
申请人： 北京大学深圳研究生院
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公布了一种新的跨媒体检索方法，利用VGG提出的卷积神经网络VGG net提取图像特征，将VGG卷积神经网络中的第七层全连接层fc7通过ReLU激活函数之后的4096维特征作为图像特征；利用基于Word2vec的Fisher Vector提取文本特征，通过逻辑回归的方法对异构图像、文本特征进行语义匹配，通过基于逻辑回归的语义匹配方法找到图像、文本这两种异构特征之间的关联，从而实现跨媒体检索；本发明的特征提取方法能有效地表示图像和文本的深层语义，可提高跨媒体检索的准确度，从而大幅度提升跨媒体检索效果。
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公开(公告)号：CN108319686A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810101127.0
申请日：2018-02-01
申请人： 北京大学深圳研究生院
摘要： 本发明公布了一种基于受限文本空间的对抗性跨媒体检索方法，设计特征提取网络、特征映射网络和模态分类器，通过学习得到受限文本空间，提取适用于跨媒体检索的图像和文本特征，实现图像特征从图像空间到文本空间的映射；通过对抗性训练机制使得学习过程中不断减小不同模态数据之间特征分布的差异性；由此实现跨媒体检索。本发明能够更好地拟合人类在跨媒体检索任务中的行为表现；得到更适用于跨媒体检索任务的图像和文本特征，弥补了预训练特征在表达能力上的欠缺；引入对抗性学习的机制，通过模态分类器与特征映射网络之间的最大最小博弈，进一步提升了检索准确率。
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公开(公告)号：CN104125571A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410315835.6
申请日：2014-07-03
申请人： 北京大学
IPC分类号： H04W12/12
摘要： 本发明公开了一种伪基站的检测与抑制方法。本方法为：1)在所选基站部署静止设备，所述静止设备中存储所在基站各小区的小区码CGI；2)所述静止设备连续监听所在基站GSM系统所有频点的BCCH信道，读取各频点的小区码CGI，并将其与相邻小区的小区码CGI进行对比；如果出现新的小区码CGI，则判定有伪基站出现，记录该新小区码CGI对应的工作频点；3)所述静止设备模拟多个用户终端向该伪基站的RACH信道发送大量信道分配请求伪信令；4)当所述静止设备在BCCH信道监听不到新小区码CGI信息后，停止发送所述信道分配请求伪信令。本发明可及时准确发现并抑制伪基站，对现有移动网络干扰极小，不影响正常的移动通信。
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公开(公告)号：CN102664658B
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201210113403.8
申请日：2012-04-17
申请人： 北京大学
IPC分类号： H04B1/715
摘要： 本发明涉及跳频GSM干扰抑制方法，包括：a)设定好自适应滤波器中基础滤波系数；b)对接收到的时域信号y(n)进行时域转频域变换，得到每段序列yi(n)上对应的频域Yi(K)序列，根据所述每一段频域序列Yi(K)得到对应的GSM干扰的每个中心频点f；c)根据f，逐点调整对应的自适应滤波器的滤波系数；d)滤波系数对该相应的时域序列yi(n)逐点进行自适应滤波操作，得到干扰抑制后的逐点输出序列ei(n)；e)由干扰抑制后逐点输出序列ei(n)和中心频点f修正跳频时刻前后若干个样点的信号滤波输出。本发明中自适应波器及其系统可以迅速地对新频点的干扰进行预测并且进行抑制，并且在GSM干扰跳频之后能及时、准确地对滤波器系数进行更新，迅速完成跳频之后的滤波器系数变换过程。
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公开(公告)号：CN103338166A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310272051.5
申请日：2013-07-01
申请人： 北京大学
摘要： 本发明涉及一种改进的信道估计方法，其步骤为：1）在二进制序列前插入一训练序列进行PSK调制，得到频域符号序列；对频域符号序列进行IFFT或IDFT，得到时域序列，并发送时域序列到接收端；2）接收端接收时域序列后根据接收到的时域训练序列得到训练序列频域相位差；接收端接收时域序列后进行FFT或DFT，得到频域序列；3）根据训练序列频域相位差计算频域序列的幅度和相位，得到幅度序列和相位序列，并对相位序列进行相位修正，得到修正后的相位序列；4）对相位序列进行相位搬断检测，得到最终相位序列。本发明利用训练序列对频域序列进行相位搬断检测，修正信道响应的相位，仅需移位、比较、相加运算，实现简单、复杂度低。
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公开(公告)号：CN111897488B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010546449.3
申请日：2020-06-15
申请人： 北京瀚诺半导体科技有限公司 , 北京大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： G06F3/06
摘要： 本申请公开了一种管理数据的方法、装置、电子设备及介质。其中，本申请中，在获取待存储数据的包括数据大小参数以及存储队列标识的存储参数之后，可以基于待存储数据的存储参数，确定待存储数据对应的第一数据存储队列所在的第一存储组，并当检测到待存储数据的数据大小低于预设容量时，将待存储数据存储在第一存储组的第一存储子区域。通过应用本申请的技术方案，可以在获取到待存储数据之后，根据其对应的队列标识，针对性的将其存储到对应的存储组中的存储子区域中。进而避免相关技术中存在的将数据无序存储在任一缓存区域的问题。
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公开(公告)号：CN108319686B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810101127.0
申请日：2018-02-01
申请人： 北京大学深圳研究生院
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/58 , G06F16/28 , G06N3/08
摘要： 本发明公布了一种基于受限文本空间的对抗性跨媒体检索方法，设计特征提取网络、特征映射网络和模态分类器，通过学习得到受限文本空间，提取适用于跨媒体检索的图像和文本特征，实现图像特征从图像空间到文本空间的映射；通过对抗性训练机制使得学习过程中不断减小不同模态数据之间特征分布的差异性；由此实现跨媒体检索。本发明能够更好地拟合人类在跨媒体检索任务中的行为表现；得到更适用于跨媒体检索任务的图像和文本特征，弥补了预训练特征在表达能力上的欠缺；引入对抗性学习的机制，通过模态分类器与特征映射网络之间的最大最小博弈，进一步提升了检索准确率。
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公开(公告)号：CN111897488A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010546449.3
申请日：2020-06-15
申请人： 北京瀚诺半导体科技有限公司 , 北京大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： G06F3/06
摘要： 本申请公开了一种管理数据的方法、装置、电子设备及介质。其中，本申请中，在获取待存储数据的包括数据大小参数以及存储队列标识的存储参数之后，可以基于待存储数据的存储参数，确定待存储数据对应的第一数据存储队列所在的第一存储组，并当检测到待存储数据的数据大小低于预设容量时，将待存储数据存储在第一存储组的第一存储子区域。通过应用本申请的技术方案，可以在获取到待存储数据之后，根据其对应的队列标识，针对性的将其存储到对应的存储组中的存储子区域中。进而避免相关技术中存在的将数据无序存储在任一缓存区域的问题。
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公开(公告)号：CN106897714B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710177579.2
申请日：2017-03-23
申请人： 北京大学深圳研究生院
摘要： 本发明公布了一种视频动作检测方法，涉及计算机视觉识别技术领域。本发明视频动作检测方法基于卷积神经网络，通过在网络结构中增加时空金字塔池化层，消除网络对输入的限制，加快训练和检测的速度，提高视频动作分类和时间定位的性能；卷积神经网络包括卷积层、普通池化层、时空金字塔池化层和全连接层；卷积神经网络的输出包括类别分类输出层和时间定位计算结果输出层；本发明方法不需要通过下采样来获取不同时间长度的视频片段，而是直接一次输入整个视频，提高了效率；同时，由于网络训练的是同一频率的视频片段，并无增加类内的差异性，降低了网络的学习负担，模型收敛得更快，检测效果更好。
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