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公开(公告)号：CN118381759A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410423455.8
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L45/302 , H04L45/02 , H04L45/24
Abstract: 本发明提供一种多路径视频传输调度方法、设备及程序产品，所述方法包括：获取每条传输子流在当前时刻下对应的传输层状态信息和应用层质量信息；获取多层神经网络模型，输入传输层状态信息，得到n条传输子流的流量平均值和流量标准差，将流量平均值和流量标准差映射到[0,1]范围内，得到动作矩阵；按照动作矩阵指示的增强层数据的发送比例调度控制n条传输子流；根据传输层状态信息和应用层质量信息计算传输子流调度奖励值；通过强化学习智能体，以最大化未来传输子流调度奖励值之和为优化目标对多层神经网络模型进行训练和参数更新直至收敛；能够解决无法及时响应网络环境的变化，导致无法在多流实时视频传输系统中满足用户体验质量需求的问题。
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公开(公告)号：CN118078230A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410496003.2
申请日：2024-04-24
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: A61B5/0205 , G16H50/30 , G16H50/20 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , A61B5/02 , A61B5/00
Abstract: 本申请提供心血管疾病风险预测方法及装置，涉及用于诊断目的的测量技术领域，预测方法包括：基于非接触式的脉搏与呼吸协同监测方法获取当前用于对用户进行心血管疾病风险预测的脉搏与呼吸协同监测结果数据；将用户的个人信息、用于进行心血管疾病风险预测的脉搏与呼吸协同监测结果数据输入预设的心血管疾病风险预测模型中，以根据该心血管疾病风险预测模型的输出获取当前针对所述用户的心血管疾病风险预测结果数据。本申请能够在以非接触方式协同监测用户的脉搏与呼吸数据的基础上，通过充分考虑呼吸与血压之间的相互影响，能够联合利用脉搏和呼吸信息，实现更全面且准确的心血管疾病风险预测。
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公开(公告)号：CN117930163A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311499118.9
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京金茂绿建科技有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于毫米波雷达的人体存在感知方法、人体存在感知装置以及一种人体监测设备，涉及生理信号处理领域，包括：对接收到中频信号进行频谱分析，确定检测区域中是否有人体在走动；若有人体在走动，对频谱进行去除静态分量处理后根据能量强度确定人体的位置和状态信息；若没有人体在走动，则利用改进型圆拟合算法对频谱进行相位提取，得到多个时间点对应的呼吸波信号。对呼吸波信号采用自相关分析，判断呼吸波的周期性强度是否小于预设阈值；在周期性强度不小于预设阈值时，确定当前时间段内存在人体且人体未走动。本发明精准确定呼吸波信号是否存在。解决了检测精度不高，容易出现误判的问题，极好的实现了人体存在感知。
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公开(公告)号：CN117892202A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410293315.3
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S13/88
Abstract: 本申请提供一种基于毫米波信号的护理动作监测方法及电子设备，方法包括：周期性发送预设频率的毫米波信号至用户所处的空间；分别接收毫米波信号被用户反射后形成多个不同的目标毫米波信号；基于FFT算法、DOA估计算法和CFAR算法对各个目标毫米波信号进行处理，得到各个目标毫米波信号整体对应的点云信息；将点云信息中的各个点云数据帧发送至计算终端，以使该计算终端在预设的时间窗口接收多个点云数据帧，并判断时间窗口是否为护理窗口，若是，则将护理窗口内的各个点云数据帧输入至预先训练的深度学习模型，输出得到对应的护理动作结果。本申请能够有效降低护理监测方法的流程复杂度，以及有效降低护理监测成本，进而能够有效提升患者的体验。
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公开(公告)号：CN117170886B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311456792.9
申请日：2023-11-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/048 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F9/455 , G06F9/54 , G06F16/75 , G06F16/783
Abstract: 本发明提供一种面向大连接视频分析的连续学习资源调度方法及装置，所述方法的步骤包括：获取视频流，将帧数据作为处理任务加入视频的任务队列中，将视频任务队列中的处理任务输入到预设的任务需求分析器中；所述任务需求分析器输出处理任务对应的任务类别，基于任务类别确定对应的资源需求标签组，将所述处理任务对应的需求标签组加入任务池中；基于所述任务池中的需求标签组建立任务组，基于每个任务组中的需求标签组计算每个任务组的最大需求长度；基于所述最大需求长度计算对应任务组的关联度，基于所述关联度确定发送任务组；基于所述发送任务组的最大需求长度匹配对应的服务器，并将所述发送任务组传输到该服务器中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117170886A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311456792.9
申请日：2023-11-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/048 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F9/455 , G06F9/54 , G06F16/75 , G06F16/783
Abstract: 本发明提供一种面向大连接视频分析的连续学习资源调度方法及装置，所述方法的步骤包括：获取视频流，将帧数据作为处理任务加入视频的任务队列中，将视频任务队列中的处理任务输入到预设的任务需求分析器中；所述任务需求分析器输出处理任务对应的任务类别，基于任务类别确定对应的资源需求标签组，将所述处理任务对应的需求标签组加入任务池中；基于所述任务池中的需求标签组建立任务组，基于每个任务组中的需求标签组计算每个任务组的最大需求长度；基于所述最大需求长度计算对应任务组的关联度，基于所述关联度确定发送任务组；基于所述发送任务组的最大需求长度匹配对应的服务器，并将所述发送任务组传输到该服务器中。
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公开(公告)号：CN115665501A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211145028.5
申请日：2022-09-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/647 , H04N21/231
Abstract: 本申请提供一种基于5G移动信息开放的视频ABR方法、装置及系统，方法包括：基于MEC接收移动5G网络服务的客户端生成的用于请求降低下一个视频段码率的当前ABR决策，并查询客户端当前的移动网络切换信息及即时视频缓冲区长度；基于移动网络切换信息及即时视频缓冲区长度判断当前ABR决策是否为适用于视频播放质量优化的误判决策，若是，则拒绝执行该误判决策并以客户端对应的当前视频段码率向客户端传输下一个视频段。本申请能够基于5G移动切换感知实现视频播放质量的优化，能够有效提高用户视频播放码率，并降低视频画面码率抖动率和画面卡顿率，进而能够有效提高移动场景中用户播放视频的体验质量QoE。
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公开(公告)号：CN114039916B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111227849.9
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种面向实时视频质量优化的深度混合模型流量控制方法、装置和存储介质，该方法包括：实时获得网络传输数据包的网络信息状态，从中获得第一特征集合，输入至训练好的第一智能拥塞控制模型，以从该模型的特征层输出概率特征向量，该模型为利用基于固定映射规则的拥塞控制算法的预测结果作为标签训练得到的；基于网络信息状态获得第二特征集合，输入至在线训练的基于强化学习的第二智能拥塞控制模型，从该模型的特征层输出概率特征向量；对第一智能拥塞控制模型输出的概率特征向量进行强化操作；将经强化的概率特征向量与第二智能拥塞控制模型输出的概率特征向量进行融合；基于融合后的概率特征向量获得预测码率，进行流量控制。
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公开(公告)号：CN114019496A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202210002529.1
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种管道内液体流速非接触测量方法及装置，借助毫米波雷达通过非接触式的方式感知目标管道中流动的液体，通过快速傅里叶变换获取反射信号的频域信号，并提取目标管道中液体体积的周期性变化特征，根据这种液体体积周期性变化的频率以及目标管道在单个周期内能够泵送的单位流量计算得到液体流速。所述方法和装置部署简单，能够在不嵌入管道的情况下鲁棒地实现对管道内液体流量的高精度的感知。
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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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