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公开(公告)号：CN112367490B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202010954328.2
申请日：2020-09-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N7/14 , H04N21/647
Abstract: 本发明实施例提供了面向交互视频传输质量提升的混合学习方法、装置及电子设备，方法包括：针对当前传输时隙，获取上一传输时隙的传输参数及包间延迟序列；将上一传输时隙的传输参数输入码率预测深度强化学习模型，确定第一备选传输码率；基于包间延迟序列所表示的包间延迟趋势确定网络状态标识值；确定当前传输时隙的网络状态阈值；如果网络状态标识值不大于当前传输时隙的网络状态阈值，基于第一备选传输码率发送数据包；如果网络状态标识值大于当前传输时隙对应的网络状态阈值，基于传输码率调整规则、上一传输时隙的传输码率及传输参数确定第二备选传输码率，基于第二备选传输码率发送数据包。采用本发明实施例可以提高视频通话的质量。
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公开(公告)号：CN111866932A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010787642.6
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络测量方法、装置及电子设备，涉及网络通信技术领域，包括：获得反映待测网络的物理层性能的第一测量参数；获得反映所述待测网络的数据链路层性能的第二测量参数；获得反映所述待测网络的网络层性能的第三测量参数；获得反映所述待测网络的传输层性能的第四测量参数；获得反映所述待测网络的应用层性能的第五测量参数；根据所述第一测量参数、第二测量参数、第三测量参数、第四测量参数、第五测量参数，得到网络测量结果。由此可见，应用本申请实施例提供的方案，可以提高网络测量的准确度。
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公开(公告)号：CN110809127A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910960211.2
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度模仿学习的视频通话方法及装置，方法包括：针对视频通话的当前传输时隙，获取上一传输时隙的传输信息；传输信息包括：传输层信息和应用层信息；将传输信息输入码率优化网络模型，得到当前传输时隙的传输码率；码率优化网络模型是根据训练集训练得到的模型，训练集包括：样本视频通话中各个传输时隙的真实传输信息和真实传输码率；基于当前传输时隙的传输码率，向接收端发送视频通话数据。以实现实时确定视频通话中合适的传输码率，提高视频通话质量。
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公开(公告)号：CN101079635A
公开(公告)日：2007-11-28
申请号：CN200710107677.5
申请日：2007-05-24
IPC: H03M7/00
CPC classification number: H04B7/0417 , H04B7/065 , H04B7/0663
Abstract: 本发明公开了一种联合标量量化的方法，其特征包括：将原始变量经过特定转换关系变换为中间变量，根据中间变量的方差，对中间变量进行量化、反馈和传输；需要原始变量时，从中间变量再通过转换关系恢复成原始变量。对中间变量量化提出两个方案以适应不同的系统要求。并且根据以上联合标量量化方案，提出两个根据变量间的相关性自适应调整标量量化电平的方法。
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公开(公告)号：CN1747605A
公开(公告)日：2006-03-15
申请号：CN200510114748.5
申请日：2005-10-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种提高蜂窝网络定位精度的方法，包括：移动终端在超宽带通信范围内寻找两个定位参考点(DT－A，DT－B)，并且与DT－A以及DT－B构成三角形，从而它们彼此之间以超宽带传输方式直接通信；通过基于超宽带的测距方法测量DT、DT－A以及DT－B之间的距离以及所构成的三角形的各个角的角度，并且计算所构成的三角形的外心O；蜂窝网络多次测量DT、DT－A以及DT－B的位置坐标的估计位置，从而得到多组的位置坐标信息；以所得到的外心O为圆心得到任意半径的圆，并且从所述得到的多组位置坐标信息中寻找位于以所述外心O为圆心的圆上的一组位置，或者接近以所述外心O为圆心的圆上的一组位置，从而得到满足要求的位置坐标A0点、B0点和C0点；确定坐标A0点、B0点和C0点所构成的三角形的外心O’点；利用DT、DT－A和DT－B之间的距离以及所构成的三角形的各个角的角度，并且利用外心O’，得到移动终端DT的实际位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111797826B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010408722.6
申请日：2020-05-14
Applicant: 中国三峡建设管理有限公司 , 北京邮电大学 , 浙江大华系统工程有限公司
Inventor： 杨宗立 , 牟荣峰 , 杨宁 , 乔雨 , 蒋龙 , 刘迎雨 , 晁燕安 , 傅慧源 , 马华东 , 陈世明 , 吴福胜 , 张五平 , 李怡超 , 周大建 , 吴卫 , 郭佳伟 , 张新宇
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V20/10
Abstract: 本申请提供一种大骨料集中区域检测方法和装置及其网络模型的训练方法和装置，以及电子设备和存储介质。大骨料集中区域检测方法包括：调用摄像装置，对包含大骨料集中区域的环境进行拍照，以获得包含大骨料集中区域的图像；将图像输入到深度学习神经网络模型中，来检测和确定图像中大骨料集中区域的位置信息；将结果发送至显示设备和警报设备；其中，深度学习神经网络模型是使用以下数据进行训练的：带有大骨料集中区域的图像数据集，且该图像已进行了大骨料集中区域的标注。根据本发明技术方案，解决了传统人工检测效率低下的问题，也能够提高大骨料集中区域检测的准确率，避免了误检与漏检。
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公开(公告)号：CN110809127B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910960211.2
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度模仿学习的视频通话方法及装置，方法包括：针对视频通话的当前传输时隙，获取上一传输时隙的传输信息；传输信息包括：传输层信息和应用层信息；将传输信息输入码率优化网络模型，得到当前传输时隙的传输码率；码率优化网络模型是根据训练集训练得到的模型，训练集包括：样本视频通话中各个传输时隙的真实传输信息和真实传输码率；基于当前传输时隙的传输码率，向接收端发送视频通话数据。以实现实时确定视频通话中合适的传输码率，提高视频通话质量。
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公开(公告)号：CN111797826A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010408722.6
申请日：2020-05-14
Applicant: 中国三峡建设管理有限公司 , 北京邮电大学 , 浙江大华系统工程有限公司
Inventor： 杨宗立 , 牟荣峰 , 杨宁 , 乔雨 , 蒋龙 , 刘迎雨 , 晁燕安 , 傅慧源 , 马华东 , 陈世明 , 吴福胜 , 张五平 , 李怡超 , 周大建 , 吴卫 , 郭佳伟 , 张新宇
Abstract: 本申请提供一种大骨料集中区域检测方法和装置及其网络模型的训练方法和装置，以及电子设备和存储介质。大骨料集中区域检测方法包括：调用摄像装置，对包含大骨料集中区域的环境进行拍照，以获得包含大骨料集中区域的图像；将图像输入到深度学习神经网络模型中，来检测和确定图像中大骨料集中区域的位置信息；将结果发送至显示设备和警报设备；其中，深度学习神经网络模型是使用以下数据进行训练的：带有大骨料集中区域的图像数据集，且该图像已进行了大骨料集中区域的标注。根据本发明技术方案，解决了传统人工检测效率低下的问题，也能够提高大骨料集中区域检测的准确率，避免了误检与漏检。
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公开(公告)号：CN101079635B
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN200710107677.5
申请日：2007-05-24
IPC: H03M7/00
CPC classification number: H04B7/0417 , H04B7/065 , H04B7/0663
Abstract: 针对现有的标量量化方法未考虑到信源各取样值间统计关联的问题，本发明公开了一种联合标量量化的方法，其特征包括：将原始变量经过特定转换关系变换为中间变量，根据中间变量的方差，对中间变量进行量化、反馈和传输；需要原始变量时，从中间变量再通过转换关系恢复成原始变量。对中间变量量化提出两个方案以适应不同的系统要求，并且根据以上联合标量量化方案，提出两个根据变量间的相关性自适应调整标量量化电平的方法。
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公开(公告)号：CN100435597C
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200510114748.5
申请日：2005-10-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种提高蜂窝网络定位精度的方法，包括：移动终端在超宽带通信范围内寻找两个定位参考点MT_B和MT_C；通过基于超宽带的测距方法测量DT、MT_B以及MT_C之间的距离以及所构成的三角形的各个角度，并计算三角形的外心O；蜂窝网络多次测量DT、MT_B以及MT_C的位置坐标的估计位置，从而得到三组位置测量信息；从得到的三组测量信息中任意选三点构成一个三角形，在多个三角形中寻找与三角形ABC相似或“拟相似”的三角形A0B0C0；确定三角形A0B0C0的外心O’点；利用DT、MT_B和MT_C之间的距离以及所构成的三角形的各角度、外心O’，得到移动终端DT的实际位置。
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