基于卷积神经网络的细粒度区域分类方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明涉及基于卷积神经网络的细粒度区域分类方法及系统，其方法包括步骤：S1、将UJIIndoorLoc数据集输入SAE‑1D Resnet10卷积神经网络，获取楼栋分类与分层结果；S2、利用二次代价函数计算分类结果与真实值的误差；S3、将基于CSI的数据集分割为大小为w的bins；S4、进行CNN状态推理模型训练，输出状态标签；S5、将状态标签的CSI幅度输入CNN状态推理模型进行训练，输出细粒度区域分类的概率分布；S6、利用最大概率和概率熵计算集中度，获取样本置信度；S7、动态调整活动分割算法。本发明通过利用CSI活动窗口分割、CNN模型训练分类状态标签、引用反馈机制来动态调整状态分割算法的方式取代人为主观观察和经验确定的最佳状态分割阈值，样本置信度更高。
基本信息
专利标题 ：
基于卷积神经网络的细粒度区域分类方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114462505A
申请号 ：
CN202210016223.1
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-01-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
卢旭黄雄伟吴少辉肖志伟
申请人 ：
广东技术师范大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区中山大道西293号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
黄卫萍
优先权 ：
CN202210016223.1
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20220107
申请日 : 20220107
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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