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公开(公告)号：CN108596664A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810371303.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 盘缠科技股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电子车票的单边交易费用确定方法、系统及装置，本发明实施例设置单边交易费用确定模型，该模型的设置过程为：采集电子车票的数据交易记录，进行清洗整合后得到电子车票的完整数据交易记录，基于从得到的电子车票的完整数据交易记录提取得到的用户特征及站点特征，采用设置的学习模型进行模型训练测试，得到所述模型。在电子车票产生单边交易记录时，采用所设置的模型对单边交易记录进行缺失站点记录的确定及费用的确定。这样，本发明实施例实现了对电子车票的单边交易费用的准确确定。
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公开(公告)号：CN106845728A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710078196.X
申请日：2017-02-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种电力变压器缺陷的预测方法及装置，该方法包括：获得第一时间段内目标电力变压器的多维数据，并对所述多维数据进行分类降维；预处理分类降维后所获得的多维数据；在已存储的数据库中，查找与所述第一时间段内，预处理后的目标电力变压器运行时的环境气象数据匹配度最高的环境气象数据所对应的第二时间段，并获得所述第二时间段内所有电力变压器缺陷总数量；将所述第二时间段内所有电力变压器缺陷总数量，及预处理所获得的目标电力变压器设备参数数据，输入至电力变压器缺陷预测模型，得到目标电力变压器缺陷的概率值；根据所述概率值，确定出所述目标电力变压器缺陷的预测结果。本方案提高了预测电力变压器缺陷的准确性。
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公开(公告)号：CN103634299B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201310565694.9
申请日：2013-11-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于多连接技术的实时流媒体传输终端和方法，该终端是在单连接终端基础上增设信令控制单元和媒体传输单元构成的，信令控制单元负责完成多连接链路的协商与建立，媒体传输单元负责完成媒体流的收发传输功能。本发明的创新优点是：提高了建立多连接数据传输的可能性，从而提高了资源利用率和传输效率，能够在更少的时间内传输更多的数据。而且，本发明方法中采用的基于RTP实时传输协议和RTCP实时传输控制协议的连接质量评估算法、流量分配调度算法和拥塞控制算法，可显著提高数据传输速率、减小延时、减少不必要的快速重传，使得用户的体验效果得到显著改进。
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公开(公告)号：CN101459677A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200910076311.5
申请日：2009-01-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种SIP消息洪泛攻击的检测装置和检测方法，该检测装置由采集层、数据层、检测层和响应层四层架构的相关功能模块所组成。其中采集层设有采集网络中SIP数据包的抓包模块。数据层对来自采集层的SIP数据包作预处理，并分别存储抓到的INVITE消息和REGISTER消息的总数目。检测层负责调用该存储的INVITE消息数值和REGISTER消息数值，并采用DW－CUSUM算法对该数值进行检测和输出检测结果。响应层的报警模块对该检测结果进行判断决策是否告警：若检测结果超过设定阈值时，认为遭到SIP消息洪泛攻击，发出告警信号；否则，表示网络运行正常。本发明能有效检测出NGN网络中的针对SIP消息的洪泛攻击，且检测性能优秀，为NGN通信业务提供安全保证。
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公开(公告)号：CN1208991C
公开(公告)日：2005-06-29
申请号：CN02158911.9
申请日：2002-12-26
Applicant: 北京邮电大学 , 得实信息科技(北京)有限公司
Abstract: 一种移动电话用户“漫游本地号码”业务的实现方法，包括下列步骤：(1)除了SIM卡原配号码外，移动用户向漫游地运营商申请当地号码；运营商将新增号码加载在网络中；(2)用户使用服务电话等方法接入系统管理号码：关闭或激活任一号码，不需关机；(3)其他用户拨打“漫游本地号码”用户的任一号码，均可实现通话；若该号码关闭，系统播放语音提示；(4)用户可选择不同号码呼出电话，并向被叫显示；(5)作为被叫的“漫游本地号码”用户与主叫在同一网络内时，系统直接连接主被叫用户，实现路由优化；(6)用户可选择对其不同号码的呼出和/或呼入分别计费，也可统一计费；且其在归宿网内的原配号码和漫游地的本地号码的计费模式可以不同。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052039B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110282986.6
申请日：2021-03-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种交通路网行人密度检测的方法、系统及服务器，在接收到对交通路网的监控视频中行人密度的查询指令时，获取查询指令对应的监控视频的至少一个视频帧作为待检测图像；将待检测图像输入预先训练得到的行人密度检测模型，以使行人密度检测模型：利用分类子模型检测待检测图像的密度类型，并利用与密度类型对应的检测子模型检测待检测图像中的行人密度；基于所获得的行人密度，展示查询指令对应的监控视频的行人密度的检测结果；其中，待检测图像的密度类型包括：行人密度小于第一阈值的稀疏类型，以及行人密度大于第一阈值的密集类型。本方案可以提高交通路网行人密度检测的准确度。
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公开(公告)号：CN113052039A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110282986.6
申请日：2021-03-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种交通路网行人密度检测的方法、系统及服务器，在接收到对交通路网的监控视频中行人密度的查询指令时，获取查询指令对应的监控视频的至少一个视频帧作为待检测图像；将待检测图像输入预先训练得到的行人密度检测模型，以使行人密度检测模型：利用分类子模型检测待检测图像的密度类型，并利用与密度类型对应的检测子模型检测待检测图像中的行人密度；基于所获得的行人密度，展示查询指令对应的监控视频的行人密度的检测结果；其中，待检测图像的密度类型包括：行人密度小于第一阈值的稀疏类型，以及行人密度大于第一阈值的密集类型。本方案可以提高交通路网行人密度检测的准确度。
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公开(公告)号：CN111464780A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010171529.5
申请日：2020-03-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于边云协同的风险行为预警系统、方法及装置，第一信息采集设备用于采集监控对象与被监控对象之间的距离信息；第二信息采集设备用于采集被监控对象的生理信息与被监控对象的第一位置信息；视频采集设备用于采集被监控对象所在监控场景的监控视频；边缘预警服务器用于接收距离信息、生理信息、第一位置信息、监控视频；根据监控视频获得被监控对象的行为信息；获得环境信息；根据距离信息、生理信息、第一位置信息、行为信息、对象信息、环境信息预测被监控对象做出风险行为的风险概率；根据风险概率确定是否要对被监控对象做出风险行为进行预警。应用本发明实施例提供的方案可以提高其他对象的安全程度。
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公开(公告)号：CN105988979B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510083646.5
申请日：2015-02-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京中软万维网络技术有限公司
IPC: G06F17/22
Abstract: 本发明提供一种基于PDF文件的表格提取方法和装置，通过解析获得PDF文件中的各文字的文字信息和各线条的线条信息之后，根据线条位置信息对从该PDF文件的同一页中所提取的横向线条进行排序，并判断两相邻横向线条是否处于该页的同一表格中，根据线条信息对处于该页的同一表格中的各横向线条进行表格绘制，以及在绘制的表格中，根据线条信息对从所述页中所提取的各纵向线条进行填充，最后在绘制的表格中，根据各文字的文字信息，将文字信息中的文字字符信息填充在横向线条和纵向线条所构成的单元格中与文字位置信息相对应的位置。由于考虑了表格的横向线条和纵向线条的信息，从而提高了从PDF文件中提取表格的准确度。
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公开(公告)号：CN108363728A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810023919.0
申请日：2018-01-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30539 , G06F2216/03 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种挖掘特高压变电设备状态数据关联规则的方法，包括：基于粒子群算法PSO建立候选规则和粒子的位置之间的一一对应关系，将每个候选规则分别编码为粒子；根据特高压变电站设备状态数据集限定编码的上界和下界并随机初始化粒子群数和迭代次数；设置适应度函数，基于Spark分布式并行处理框架在最大迭代次数内进行并行化的迭代处理，确定全局最优解对应的粒子的位置，即特高压变电设备状态数据的关联规则。本发明基于PSO算法将规则量化构造为粒子表示，在关联规则的挖掘中不必进行离散化处理，保证了数据的准确性；基于Spark进行并行化设计，减少了时间消耗，对于解决大数据量下的含有数值型属性特征的关联规则挖掘提供了有价值的解决方案。
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