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公开(公告)号：CN108647732A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810456914.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度神经网络的病理图像分类方法，该方法包括：获取待测图像；对待测图像进行处理获得全局待测图像及局部待测图像；针对每个混合双模型对全局待测图像及局部待测图像进行预测得到全局预测结果概率向量及局部预测结果概率向量；对上述预测得到的概率向量进行预设处理得到最终局部预测结果概率向量及最终全局预测结果概率向量；按照预设权重，对上述处理得到的概率向量进行融合计；将多个融合后的向量相加得到预测向量；根据预测向量及预设规则确定待测图像的图像类别。与现有技术相比，本发明实施例能够在样本图像中提取更多有效的图像特征，使神经网络的学习更充分，进而提高训练好的网络模型对图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN108540961B
公开(公告)日：2020-09-04
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：CN108647732B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810456914.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度神经网络的病理图像分类方法，该方法包括：获取待测图像；对待测图像进行处理获得全局待测图像及局部待测图像；针对每个混合双模型对全局待测图像及局部待测图像进行预测得到全局预测结果概率向量及局部预测结果概率向量；对上述预测得到的概率向量进行预设处理得到最终局部预测结果概率向量及最终全局预测结果概率向量；按照预设权重，对上述处理得到的概率向量进行融合计算；将多个融合后的向量相加得到预测向量；根据预测向量及预设规则确定待测图像的图像类别。与现有技术相比，本发明实施例能够在样本图像中提取更多有效的图像特征，使神经网络的学习更充分，进而提高训练好的网络模型对图像分类的准确率。
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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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