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公开(公告)号：CN101694629A
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200910236492.3
申请日：2009-10-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于本体的上下文感知应用平台及其工作方法，本发明的创造核心是提供一种通用的获取上下文信息的处理模型-包括采集器通信模块、上下文信息处理模块、管理模块、知识信息库、上下文应用处理模块和上下文应用通信模块的上下文感知应用平台；并提供该应用平台在感知上下文应用时，如何使用上下文信息的处理步骤，即提出了两种相互独立而又相互协调的上下文信息处理流程，它们彼此透明，通过同步控制机制，共享知识信息。并且两种处理流程都是基于本发明的上下文感知应用平台，涵盖了上下文信息处理的各个流程，达到知识共享；本发明使用本体描述上下文信息，达到了普适计算领域内知识信息的共享。
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公开(公告)号：CN100517222C
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200610142625.7
申请日：2006-10-25
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持转换引擎与映射规则相分离的模型转换装置及其方法，该装置包括模型提取器，还包括：目标平台管理器、代理规则管理器、映射规则查询引擎、映射规则库、映射规则编辑器、映射规则执行引擎、脚本合并器、脚本解释器及公共数据区；代理规则将模型元素传给映射规则查询引擎，映射规则查询引擎根据模型元素查询映射规则库得到与模型元素对应的映射规则，代理规则再将模型元素和映射规则交给映射规则执行引擎进行处理；映射规则执行引擎将处理得到的目标脚本文件送至脚本合并器进行合并处理，生成一个目标脚本文件；脚本解释器对目标脚本文件进行解释生成目标模型或代码。采用本发明实现了模型转换引擎与映射规则的分离。
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公开(公告)号：CN100459613C
公开(公告)日：2009-02-04
申请号：CN200510115058.1
申请日：2005-11-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种模型驱动、适合不同接口和平台技术的电信融合业务的生成方法和系统，系统由业务模型编辑/表示工具、模型编译器容器及驻留其中的各种模型编译器和相应的模型映射规则库，以及模型存储仓库组成，各组件之间通过标准接口实现信息交互。生成方法是：先生成独立于具体接口技术和平台技术的通用业务模型，再顺序分别进行通用业务模型到具体接口技术相关模型、接口技术相关模型到实现平台技术相关模型和实现平台技术相关模型到具体编程语言实现代码的各种映射，再将可执行的业务逻辑代码部署到应用服务器。本发明增强了业务模型在不同API接口技术和不同实现平台技术间的移植性，提高了业务逻辑应对技术变化的能力，能提高电信新业务的开发速度和效率。
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公开(公告)号：CN118037903A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410089516.1
申请日：2024-01-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T13/40
Abstract: 本发明公开了一种数字人模型规格转换及轻量化驱动方法，包括如下步骤：上传数字人模型，并为数字人模型标记鼻部位置；为模型新建动画控制器Animator，并为其绑定相应动画；切断部分模型骨骼与Hip骨骼联系；对数字人模型进行初始化。本发明通过将待驱动骨骼的坐标系自其模型域转换至其约定的子级骨骼的骨骼域，解决因数字人模型规格差异使针对单一模型研究发明的肢体驱动方法很难复用在不同规格数字人模型驱动中的问题，同时提出了基于动画融合的优化方式，解决了数字人动画驱动与实时姿态数据驱动的冲突，能够在仅驱动头部与半身的情况下，使数字人部分肢体通过实时姿态数据驱动，起到了解决数字人模型漂浮、僵硬的驱动效果优化作用。
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公开(公告)号：CN112648994B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202011476504.2
申请日：2020-12-14
Applicant: 首都信息发展股份有限公司 , 北京国家速滑馆经营有限责任公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度视觉里程计和IMU的相机位姿估计方法及装置，该方法包括：利用光流网络对相邻图像帧提取特征得到光流信息，并利用IMU获取相机加速度和角速度；将光流信息和相邻图像帧，分别输入预设神经网络模型的空间卷积网络分支提取运动特征，和时间卷积网络分支提取时间特征，并将运动特征和时间特征融合后得到第一位姿向量；对相邻图像帧对应时刻的加速度和角速度进行积分，得到第二位姿向量；根据第一位姿向量和第二位姿向量，得到融合后的位姿向量；根据当前时刻及之前，多个连续时刻的融合后位姿向量，确定当前时刻的位姿。该方法可分离性强、精度高、计算量低，能够适用于纹理缺失和实时性要求高等复杂场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116050481A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211740313.1
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06F18/25 , G06T11/00
Abstract: 本发明提供了一种基于对比学习的图像生成方法、装置、设备及介质，所述方法包括：将准备好的图文数据对构建为图文数据集，图文数据对为图文之间呈关联关系的图文数据，利用图文数据集对预先基于对比学习构建的图像生成模型进行训练，以得到训练后的图像生成模型，图像生成模型中包含用于对图文特征进行对齐的对齐模块以及用于对图文特征进行融合生成的生成模块，当获取到待处理的文本数据，则利用训练后的图像生成模型生成与待处理文本数据对应的图像。本方法在图文特征融合生成之前，先使用对比学习对图文特征进行对齐，使生成的图像更加具有多样性，且模型简单易于训练，容易落地实施。
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公开(公告)号：CN110795235B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910911077.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种移动web深度学习协作的方法及系统。该方法包括：通过移动web浏览器加载目标任务，对目标任务进行预处理，并向边缘服务器发送深度学习计算请求；边缘服务器根据深度学习计算请求和当前上下文信息，计算压缩深度神经网络模型需求，并向移动web浏览器返回满足的压缩深度神经网络模型；移动web浏览器接收并执行压缩深度神经网络的前馈过程，得到第一任务计算结果，并将第一层卷积层作为共享层的暂存结果；移动web浏览器计算第一任务计算结果的标准交叉熵，若判断标准交叉熵大于预设阈值，则接收第一任务计算结果。本发明实施例提出的移动Web深度学习协作，有效降低了模型的传输和前馈计算时延。
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公开(公告)号：CN110543570B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910689943.2
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于哈希寻址的知识图谱存储方法，方法包括：获取知识图谱；对所述知识图谱进行存储；其中，所述知识图谱中实体的数据结构包括数据和链接数组；所述链接数组包括一个或多个链接，每个所述链接包括链接名称和所述实体链接到的实体的Hash；所述数据为所述实体的信息。本发明实现了基于哈希寻址的知识图谱存储方式，提高了更新和查询速度，避免了资源的冗余存储，大大降低了存储消耗。
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公开(公告)号：CN113810736A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110985757.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/234 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种AI驱动的实时点云视频传输方法及系统，该方法包括：利用AI生成设备获取视频数据信息，并对该视频数据信息进行处理，得到点云视频数据；对点云视频数据进行分层特征提取，确定点云视频帧中的关键点云特征，并传输该关键点云特征；接收的关键点云特征，并对接收的关键点云特征进行扩展与重构，获得与原始输入点云相似的点云信息，形成视觉效果上的原始点云视频。本发明通过将原始需要传输的点云视频流进行特征提取，只传输部分关键点云特征，最后在接收端进行恢复重建，达到视觉上传输的是原始点云视频的效果，可以显著降低点云视频流的传输量和能耗，避免了传统传输方案中繁琐的多重处理，大大减少了数据传输量。
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公开(公告)号：CN111212128B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201911397848.1
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供一种基于边缘辅助的协作式Web AR多人服务系统及方法，所述系统包括：移动用户端、边缘服务器端、云服务器端，其中，所述移动用户端与所述边缘服务器端连接，用于请求与Web AR中的其它用户建立连接，并获取所述移动用户端和所述边缘服务器端的性能数据上传至所述边缘服务器端，以及对预设目标进行拍摄；所述边缘服务器与所述移动用户端和所述云服务器端连接，用于根据所述性能数据生成通信方案，并将所述通信方案发送至所述Web AR的所有用户；所述云服务器端与所述边缘服务器连接，用于针对所述Web AR在所述边缘服务器上进行资源分配。采用本系统能够准确高效的同步AR通信中所有用户的操作。
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