基于注意力机制和多层次特征融合的低照度图像增强方法

    公开(公告)号:CN110210608A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910483957.9

    申请日:2019-06-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和多层次特征融合的低照度图像增强方法,包括以下步骤:在输入端对低照度图像进行处理,输出四通道特征图;使用基于注意力机制的卷积层作为特征提取模块,用于提取基础特征作为低层特征;将低层特征与相应的高层特征和卷积层最深层次的特征融合,经过反卷积层后,获得最终特征图;输出映射将最终的特征图还原成RGB图片。本发明充分利用了深度卷积神经网络模型的多层次特征,将不同层次特征融合,并通过通道注意力机制,给予特征通道不同的权重,获得了更优的特征表示,提高了图像处理的准确率,获取了高质量图像,可广泛用于计算机低层次视觉任务技术领域。

    基于注意力机制和多层次特征融合的低照度图像增强方法

    公开(公告)号:CN110210608B

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN201910483957.9

    申请日:2019-06-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和多层次特征融合的低照度图像增强方法,包括以下步骤:在输入端对低照度图像进行处理,输出四通道特征图;使用基于注意力机制的卷积层作为特征提取模块,用于提取基础特征作为低层特征;将低层特征与相应的高层特征和卷积层最深层次的特征融合,经过反卷积层后,获得最终特征图;输出映射将最终的特征图还原成RGB图片。本发明充分利用了深度卷积神经网络模型的多层次特征,将不同层次特征融合,并通过通道注意力机制,给予特征通道不同的权重,获得了更优的特征表示,提高了图像处理的准确率,获取了高质量图像,可广泛用于计算机低层次视觉任务技术领域。

    可重构智能超表面的调控方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119906461A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202411801944.9

    申请日:2024-12-09

    Abstract: 本申请提出一种可重构智能超表面的调控方法、装置、设备及存储介质,包括:确定至少一个待调整区域以及所述至少一个待调整区域对应的目标调整意图;按照所述目标调整意图控制至少一个可重构智能超表面分别形成可覆盖所述至少一个待调整区域的波束。本申请实施例通过始终对至少一个待调整区域进行调整,因此通过大规模铺设RIS,可以实现至少一个待调整区域的信号变化,以降低基站的部署成本,更好的支撑车联网、自动驾驶等诸多未来应用。

    一种多业务联合下行资源分配方法

    公开(公告)号:CN116489774A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310544854.5

    申请日:2023-05-15

    Abstract: 本发明提出一种多业务联合下行资源分配方法,属于移动通信领域;具体为:首先,搭建包括基站和用户的通信场景,在每一个时隙记录当前所有用户到基站的距离;然后,定量给出eMBB用户和URLLC用户的传输模型,分别计算用户的最大传输速率;构建神经网络模型,输出连接预测矩阵;基于URLLC业务的高可靠性要求和eMBB业务的高传输速率要求建立优化目标,并结合连接预测矩阵综合决策;最后,基于Dueling Deep Q‑Learning算法训练强化学习资源调度模型,解决优化目标函数,从而给出最优的URLLC和eMBB业务抢占或共用资源的选择策略,得到多业务联合下行资源分配结果;本发明充分考虑了多小区多业务的实际通信场景的共存问题,并高效利用频域资源,满足多业务传输指标的意义。

    一种行为识别方法及装置

    公开(公告)号:CN112163480B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202010972882.3

    申请日:2020-09-16

    Abstract: 本发明实施例提供了一种行为识别方法及装置,可以获取包含有目标对象的多个目标视频帧;针对每一目标视频帧,将该目标视频帧输入至预先训练的二维坐标提取网络模型,得到该目标视频帧中各对象的二维图像信息;基于该目标视频帧的深度信息和该目标视频帧中各对象的二维图像信息,以及预先训练的三维坐标提取网络模型,确定该目标视频帧中各对象的三维图像信息;基于多个目标视频帧中各对象的三维图像信息,以及预先训练的行为预测网络模型,确定多个目标视频帧中目标对象的驾驶行为。基于上述处理,可以提高行为识别的准确度。

    一种规划无人机位置的方法及装置

    公开(公告)号:CN111506104B

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202010258490.0

    申请日:2020-04-03

    Abstract: 本发明实施例提供了一种规划无人机位置的方法及装置,其中,方法包括:获取待服务区域内,无人机的当前位置坐标以及移动终端的当前位置坐标,基于所述无人机的当前位置坐标以及移动终端的当前位置坐标,通过训练好的神经网络模型,计算得到所述无人机各个移动方向的概率以及各个移动步长的概率,基于所述无人机的当前坐标位置、概率最高的移动方向以及概率最高的移动步长,确定所述无人机的下一时刻的位置坐标。无人机在下一时刻的位置坐标处与移动终端通信的平均传输速率最大,通信质量较高。因此,本发明实施例可以在不降低无人机与移动终端通信效率的情况下,提高无人机与移动终端的通信质量。

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