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[发明专利]一种基于人工智能的电台水文通讯传输监管系统-CN202310865506.8在审
发明人：梅军亚;赵昕;袁德忠;邓山;陈春华;闫金波;张亭;张莉;谢天雄;潘诗涵;徐洪亮;章繁荣;俞建林;顾健;雷东;王怀计;黄啸锐;吉喜林 -专利权人：长江水利委员会水文局;无锡市海鹰加科海洋技术有限责任公司
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04B17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的电台水文通讯传输监管系统，涉及电台通讯传输监管技术领域，解决了现有技术中，电台进行数据传输时不能将中继台匹配合适的位置，同时不能够在数据通讯传输过程中进行中继台实时更换的技术问题；本发明是对电台进行性能检测，判定用于水文测量的电台性能是否合格，以保证水文测量的高效性，避免电台性能异常导致水文测量数据传输出现偏差，造成水文测量数据的及时性不合格，对应测量数据出现偏差，还对覆盖海域进行中继台选址分析，通过中继台选址保证电台通讯传输的稳定性，避免通讯距离远或者间隔建筑物多造成通讯质量降低，影响水文数据的测量传输进度。
一种基于人工智能电台水文通讯传输监管系统

[发明专利]基于图像增强与3D卷积神经网络的视频行为识别方法-CN201910134439.6有效
发明人：黄江平;袁德森;袁书伟;黄啸锐;刘婉莹 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-02-23 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于图像增强和3D卷积神经网络的视频行为识别方法，包括将输入的原始视频序列切分成帧，对各个帧图片进行预处理，并将其分别划分至训练集与测试集；将训练集图片输入行为区域增强网络进行训练，获得相应的掩码处理后图片；使用掩码处理后的图片序列训练3D卷积神经网络；输入测试集图片，获得该分支网络的测试集分类概率；将训练集图片输入3D卷积神经网络进行训练；输入测试集图片，得到该分支网络的测试集分类概率；将两分支网络的分类概率进行支持向量机模型训练，并得到最终的测试集检测结果。本发明能够准确并实时识别出视频中人物的行为，且更加充分的利用图像信息，提高视频中行为识别的准确率。
基于图像增强卷积神经网络视频行为识别方法

[发明专利]一种基于迁移学习和图像增强的人体特征提取方法-CN201910134438.1在审
发明人：黄江平;袁书伟;袁德森;黄啸锐;王紫欣;杨家俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-02-23 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，涉及一种基于迁移学习和图像增强的人体特征提取方法，包括提取视频帧对其归一化处理，并分为训练集和测试集；在3D卷积神经网络的卷积层后增加两层全连接层和Softmax层，形成标签神经网络，将训练集数据送入该标签神经网络中，从而训练出标签分类器；提取视频帧图像色彩特征，训练SVM模型，使用该模型获取测试集的特征提取结果；根据训练集和SVM模型中的特征提取结果分别训练权重网络，得到各自最优权重；将测试集在卷积神经网络和SVM中的特征提取结果进行加权融合得到最终检测结果；本发明结合迁移学习和色彩特征，全面利用了视频的空间信息和时间信息，能高效准确的提取人体特征。
特征提取结果人体特征测试集卷积神经网络色彩特征神经网络图像增强迁移训练集标签计算机视觉技术归一化处理视频帧图像训练集数据加权融合检测结果空间信息模型获取全面利用时间信息图像处理出标签分类器连接层视频帧卷积两层权重优权学习送入视频网络

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