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公开(公告)号：CN110223245A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910405703.5
申请日：2019-05-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的模糊图片清晰化处理方法及系统，所述方法包括以下步骤：通过模糊算法将原图像P进行模糊化处理得到图像 将原图像P与模糊化处理后的图像作为训练数据训练BiCycleGAN网络；实际应用时，将需要处理的模糊图像传输到服务器，服务器接收到该模糊图像数据后，调用训练好的BiCycleGAN网络进行清晰化处理并将处理结果返回。所述方法解决了由于硬件或者图像内容本身造成的模糊问题，并且利用了深度神经网络来解决这一问题，拓展了解决图像模糊的处理方式。
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公开(公告)号：CN110533074B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910694450.8
申请日：2019-07-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双深度神经网络的图片类别自动标注方法及系统，所述方法包括：S1、准备已经标注完成的图片及需要进行自动标注的未标注图片，将已经标注完成的图片分为分别用于训练分类网络和判别网络的两部分图片；S2、搭建包含分类网络和判别网络的双深度神经网络模型；S3、使用已经标注完成的图片训练双深度神经网络模型；S4、使用已训练的双深度神经网络模型对未标注图片的类别进行预测；S5、对未标注图片的预测结果进行处理并选择开启下一次迭代或者结束自动标注。本发明基于双深度神经网络模型，通过判别模型对分类模型的输出进一步优化，实现了低成本、高质量的数据标注，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN113242067A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110398493.9
申请日：2021-04-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于混合预编码的无线携能通信系统频谱效率优化方法，包括以下步骤：步骤S1，将无线携能通信系统中的基站BS通过逐步贪心选择算法得到模拟预编码矩阵F；步骤S2，基站BS通过软干扰消除算法，在满足约束条件下最大化无线携能通信系统的频谱效率，得到数字预编码矩阵B；步骤S3，基站BS以模拟预编码矩阵F和数字预编码矩阵B发射信息，实现无线携能通信系统频谱效率最大化。本发明在信号传输的过程中不仅可以提高SWIPT的服务范围，为能量接收机提供一定的能量，而且使用毫米波Massive MIMO技术能够给用户提供更高的数据速率；并且采用混合预编码结构，减少系统硬件复杂度和能量消耗。
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公开(公告)号：CN110223245B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910405703.5
申请日：2019-05-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的模糊图片清晰化处理方法及系统，所述方法包括以下步骤：通过模糊算法将原图像P进行模糊化处理得到图像将原图像P与模糊化处理后的图像作为训练数据训练BiCycleGAN网络；实际应用时，将需要处理的模糊图像传输到服务器，服务器接收到该模糊图像数据后，调用训练好的BiCycleGAN网络进行清晰化处理并将处理结果返回。所述方法解决了由于硬件或者图像内容本身造成的模糊问题，并且利用了深度神经网络来解决这一问题，拓展了解决图像模糊的处理方式。
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公开(公告)号：CN112769461B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011443013.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波智能反射面通信的大规模天线信道估计方法，该方法步骤如下：采集基站采用的波束形成矢量；采集用户在不同时刻接收到的信号；利用Kronecker积，将信道模型转换为稀疏恢复问题；对信道模型进行变异操作和交叉操作；利用基于LB的局部搜索算法进行CS重建；进行选择操作并得出最终的决策。本发明的效果是利用IRS技术，增强毫米波MIMO通信系统的覆盖范围，采用压缩感知并利用混合多目标进化算法解决压缩感知的重建问题从而提高基于智能反射面技术的毫米波MIMO通信系统的信道估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112752271A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011585200.X
申请日：2020-12-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于无人机无线能量传输网络的多波束阵列设计方法。所述方法包括以下步骤：建立无线能量传输网络的下行信道模型；建立基于用户采集能量最大化的数学模型；建立联合优化无人机三维位置部署、能量波束的低复杂度迭代算法；基于巴特勒矩阵，设计多波束阵列天线。本发明建立了无线能量传输网络的下行信道模型以及基于用户采集能量最大化的数学模型，提出了联合优化无人机三维位置部署、能量波束的低复杂度算法以及多波束设计方案，在满足区域内用户覆盖需求的同时，最大化用户采集能量。对比单波束WPT系统、单天线WPT系统，所提出的多波束WPT系统的采集能量效率更高。
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公开(公告)号：CN110555379A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910692940.4
申请日：2019-07-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种根据性别动态调整特征的人脸愉悦度估计方法，包括以下步骤：S1、通过对人脸图片进行数据预处理得到经过预处理的图片I；S2、将经过预处理的图片I输入到性别识别网络中进行性别识别；S3、根据性别识别结果，将经过预处理的图片I输入到对应的特征调整网络，得到特征图调整矩阵；S4、将经过预处理的图片I输入到愉悦度估计网络中，通过特征图调整矩阵对愉悦度估计网络的特征图进行调整，最终输出愉悦度估计的结果。所述方法结合人脸的性别特征，自动识别人脸图片的性别，通过特征调整网络动态地调整愉悦度估计网络的特征，得到了准确的愉悦度估计结果，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109861866A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910133930.7
申请日：2019-02-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/24 , H04W24/06 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法，包括以下步骤：(1)携能多载波NOMA系统的网络模型建立；(2)基于最小化发射功率的联合资源分配方案的数学模型建立，包括载波调度、功率分配及时间切换系数；(3)基于遗传算法的联合资源分配方案的算法设计与分析。本发明创新性地提出了将无线携能技术(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)应用于多载波NOMA系统中，并建立了该网络模型基于最小化发射功率的数学优化问题，应用遗传算法来设计联合资源分配策略，以实现在满足用户对服务质量(Quality of Service,QoS)需求的同时，最小化携能多载波NOMA系统的发射功率。
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公开(公告)号：CN113242067B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110398493.9
申请日：2021-04-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于混合预编码的无线携能通信系统频谱效率优化方法，包括以下步骤：步骤S1，将无线携能通信系统中的基站BS通过逐步贪心选择算法得到模拟预编码矩阵F；步骤S2，基站BS通过软干扰消除算法，在满足约束条件下最大化无线携能通信系统的频谱效率，得到数字预编码矩阵B；步骤S3，基站BS以模拟预编码矩阵F和数字预编码矩阵B发射信息，实现无线携能通信系统频谱效率最大化。本发明在信号传输的过程中不仅可以提高SWIPT的服务范围，为能量接收机提供一定的能量，而且使用毫米波Massive MIMO技术能够给用户提供更高的数据速率；并且采用混合预编码结构，减少系统硬件复杂度和能量消耗。
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公开(公告)号：CN110555379B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910692940.4
申请日：2019-07-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种根据性别动态调整特征的人脸愉悦度估计方法，包括以下步骤：S1、通过对人脸图片进行数据预处理得到经过预处理的图片I；S2、将经过预处理的图片I输入到性别识别网络中进行性别识别；S3、根据性别识别结果，将经过预处理的图片I输入到对应的特征调整网络，得到特征图调整矩阵；S4、将经过预处理的图片I输入到愉悦度估计网络中，通过特征图调整矩阵对愉悦度估计网络的特征图进行调整，最终输出愉悦度估计的结果。所述方法结合人脸的性别特征，自动识别人脸图片的性别，通过特征调整网络动态地调整愉悦度估计网络的特征，得到了准确的愉悦度估计结果，具有广阔的应用前景。
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