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公开(公告)号：CN119128750A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411176227.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 高欣 , 陈玲俐 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 王一帆 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 尹建芹 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 于秀丽
IPC: G06F18/2433 , G01R35/04 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度动态感受野的电能表异常检测系统及方法，属于电能计量技术领域。本发明系统，包括：多粒度动态感受野模块，用于对电能表的补丁块数据进行遍历处理，以输出感受野数据；多维时序编解码器模块，用于对所述多粒度动态感受野模块输出的感受野数据进行重构，输出重构数据；双层异常检测模块，用于计算出所述多维时序编解码器模块输出的重构数据的异常分数，基于所述异常分数，确定电能表的异常。本发明通过感受野及数据重构，能够识别数据的异常，以此确定异常分数，并解决了现有重构方法在处理低信息密度的多维时序数据时可能出现的信息丢失或语义特征挖掘不足的问题。
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公开(公告)号：CN118411560A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410523072.8
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 李保丰 , 翟峰 , 高欣 , 苏俊池 , 方潇 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像多目标检测技术领域，公开了一种目标检测模型构建方法、目标检测方法及相关装置；其中，所述目标检测模型构建方法包括：以基于YOLO框架的目标检测网络为基准模型，将基准模型的特征提取网络中的所有卷积层替换为重排网络模块和设置于重排网络模块后的无参数注意力模块，获得轻量化目标检测网络；基于选定的训练数据集对所述轻量化目标检测网络进行深度学习预训练，然后基于教师模型使用置信度蒸馏损失进行蒸馏训练，达到预设收敛条件后，构建获得目标检测模型。本发明构建获得的目标检测网络在面临复杂的检测场景和实时的检测任务时，具有较高的检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN117998552A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311695242.2
申请日：2023-12-11
IPC: H04W52/06 , H04W52/38 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04J14/04
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种模分多址接入方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取发送节点待传输的原始数据，并对原始数据进行特征提取，得到语义向量；基于发送节点对应的功率参数，为语义向量分配对应的功率参数，得到功率语义向量；对功率语义向量进行整合，得到功率整合向量；将功率整合向量发送至接收节点进行解码，按照功率参数，依次得到发送节点的原始数据。通过串行干扰抵消的方式，减少解码时各个发送节点语义向量叠加带来的相互干扰，提高解码的正确率。
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公开(公告)号：CN117216654A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311109470.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网重庆市电力公司营销服务中心
Inventor： 刘婧 , 于海波 , 陈天阳 , 李强伟 , 高欣 , 谭煌 , 陈昊 , 陈文礼 , 李媛 , 刁新平 , 乔文俞 , 程瑛颖 , 苏宇 , 李亚杰 , 田成明 , 谷凯 , 郜波 , 郑安刚
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于类别迁移的电能表评价校准模型测评方法及系统，属于电能计量技术领域。本发明方法，包括：获取不同台区在评价校准模型下的性能表现数据和不同台区的特征数据，将所述性能表现数据和所述特征数据作为跨类别样本迁移框架的输入数据集；将所述输入数据集划分为多个不平衡二类数据集，基于跨类别样本迁移框架平衡多个不平衡二类数据集，得到平衡数据集，基于基础分类器对所述平衡数据集进行分类；基于一对多分类框架及分类后的平衡数据集，对所述评价校准模型在不同台区上的表现进行分类，以确定评价校准模型在不同台区上的性能等级。本发明基于跨类别样本迁移框架能够预测出评价校准模型在不同台区上的性能等级。
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公开(公告)号：CN117092582A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310990073.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
IPC: G01R35/04 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗对比自编码器的电能表异常检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；对多变量长时间序列数据进行归一化处理，划分预设窗口长度的多个时间窗口数据；将多个时间窗口数据输入至预先训练的异常检测模型中，输出每个时间窗口数据对应的重构数据，异常检测模型中采用对抗对比自编码器；根据每个时间窗口数据的重构数据以及时间窗口数据确定该时间窗口数据每个时间点的异常分数，并根据异常分数，确定每个时间点的异常程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115412202B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210917842.8
申请日：2022-08-01
IPC: H04L1/00 , H04N19/149 , H04N19/169 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明公开了一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。本发明中通过编码器神经网络独立编码医学图像和医学知识，最大限度保留医学图像中的医学知识，使得接收端能够接收并恢复携带准确医学知识的医学图像，进而提高语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。
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公开(公告)号：CN115412202A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210917842.8
申请日：2022-08-01
IPC: H04L1/00 , H04N19/149 , H04N19/169 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明公开了一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。本发明中通过编码器神经网络独立编码医学图像和医学知识，最大限度保留医学图像中的医学知识，使得接收端能够接收并恢复携带准确医学知识的医学图像，进而提高语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。
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公开(公告)号：CN115361258A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210826619.2
申请日：2022-07-14
IPC: H04L25/02 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO稀疏信道估计方法及相关设备，所述方法包括：本地服务器进行离线训练得到信道稀疏度认知神经网络、信道稀疏表示字典和信道稀疏重构神经网络；终端将OFDM信号输入到信道稀疏度认知神经网络中得到信道稀疏度；基站根据信道稀疏度确定下行传输信号中导频序列的长度；基站接收到下行传输信号后，根据信道稀疏度选择相应的信道稀疏表示字典进行信道稀疏表示，并根据信道稀疏重构神经网络一起进行信道稀疏重构。通过终端将OFDM信号输入到信道稀疏度认知神经网络中得到信道稀疏度，基站根据信道稀疏度进行信道稀疏表示，并根据信道稀疏重构神经网络一起进行信道稀疏重构，实现了高精度、低复杂度的信道估计。
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公开(公告)号：CN109214504B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810970836.2
申请日：2018-08-24
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明提出了一种基于FPGA的YOLO网络前向推理加速器设计方法，所述加速器包括FPGA芯片和DRAM，所述FPGA芯片中的存储器BRAM作为数据缓冲器，所述DRAM作为主要存储设备；所述加速器设计方法包括以下步骤：(1)对原网络数据进行8bit定点数量化，得到对检测精度影响最小的小数点位置，形成量化方案，该量化过程是逐层进行的；(2)FPGA芯片对YOLO的九层卷积网络作并行计算；(3)位置映射。解决了现有技术中FPGA芯片上的存储资源的增长速度不及神经网络规模增长迅速，一般的目标检测网络很难按照传统的设计思路移植到FPGA芯片上的技术问题，实现使用更少片上资源达到更快速度的目的。
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公开(公告)号：CN110661861A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910889047.0
申请日：2019-09-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种智慧后勤业务系统，包括获取后勤业务场景数据的数据采集层，用于对具体后勤业务场景的数据进行计算处理和分析的云计算处理中心，由所述云计算处理中心提供支持的对外访问接口，用于存储用户所需各种数据的数据存储中心，以及边缘计算中心。所述边缘计算中心设置有用于接收所述数据采集层所获取的数据的统一接入网关，并且所述边缘计算中心同时具有对所述数据采集层所获取的数据进行预处理的功能，以及通过模型对特定场景或特殊情况进行预测的功能。通过边缘计算中心的引入，智慧后勤业务系统既可以实现对后勤业务中特殊情况的快速分析和预警，也能够提升后勤业务管理的安全性，而且对庞杂的后勤业务数据的分析和预测时间也将得到减少。
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