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公开(公告)号：CN116501909A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310607631.9
申请日：2023-05-26
申请人： 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/583 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请提出一种基于多任务学习的车辆检索方法，包括如下步骤：获取包含车辆图像标注信息的训练数据集合、验证数据集合和测试数据集合，将所述训练数据集合的数据按照图像序号输入基于多任务学习的初始车辆检索模型中以训练得到车辆检索模型；将所述验证数据集合中的数据输入训练后的车辆检索模型，得到初步排序结果；采用多任务检索策略对所述初步排序结果进行重排序，得到最终排序结果。本申请通过多任务学习的方式指导车辆图像特征的提取，设计相机视角检索、车辆朝向检索作为辅助任务，消除检索时背景及视角不同带来的偏差，从而有效解决相机视角、车辆朝向变换导致的问题，以实现强可解释性、高效率、高检索精度的车辆检索。
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公开(公告)号：CN116524411A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310612880.7
申请日：2023-05-26
申请人： 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74
摘要： 本申请提供了一种基于注意力机制的车辆跟踪的实现方法和装置，该方法利用多尺度可变注意力替换掉编码器的自注意力和解码器的交叉注意力，利用最后提取的高维特征，从多个特征图进行识别，在降低模型参数量的同时提升获取大感受野的能力，有效降低计算代价，提升计算效率，从而同时满足跟踪过程对于车辆细节特征信息的精确需求。
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公开(公告)号：CN116450884A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310607625.3
申请日：2023-05-26
申请人： 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/783 , G06F18/214 , G06F18/2135
摘要： 本申请提供了一种基于训练数据重划分的鲁棒视频文本跨模态检索方法和装置，该方法根据带噪数据的特性将其划分为正确、困难和带噪三个子集，并设计统一训练目标优化样本对之间在公共空间的距离关系，实现在任意带噪噪声比例条件下模型的鲁棒训练，保持视频文本跨模态检索的精度稳定性。
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公开(公告)号：CN116884081A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310607626.8
申请日：2023-05-26
申请人： 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种基于多尺度策略和交互特征提取的双人运动预测方法，包括：获取双人动作视频片段；将所述双人运动序列分为训练集和测试集；对所述人体骨骼关节点进行聚合，得到关节点坐标序列；将所述训练集和所述测试集的所述双人运动序列进行分段，得到最终双人运动序列以及对应的动作真值；构建双人运动预测模型，并将所述最终双人运动序列导入所述双人运动预测模型，迭代生成迭代后双人运动预测模型。通过上述技术方案，提高了运动预测的性能和准确性，降低了预测的难度。
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公开(公告)号：CN116634245A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310610681.2
申请日：2023-05-26
申请人： 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04N21/8358 , H04N19/467
摘要： 本发明涉及一种视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取载体视频和秘密视频，并基于载体视频和秘密视频进行正反向过程处理用以分别得到载密视频和重建秘密视频；基于载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频进行自训练，以获取载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频之间的映射关系；基于载体视频和秘密视频得到最优重建秘密视频。通过载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频以获取四者之间的映射关系，可有效的减少秘密视频隐藏及提取过程中产生的损失。相对于现有视频信息处理方法中存在的因大量信息损失导致生成载密视频和重建秘密视频失真度大的问题。
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公开(公告)号：CN116541707A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310548781.7
申请日：2023-05-16
申请人： 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种图文匹配模型训练方法、装置、设备及存储介质，方法包括：确定正样本对中图像数据与文本数据的相似度，及负样本对中图像数据与文本数据的相似度；计算正样本对与困难负样本对的相似度差值，困难负样本对为相似度最高的负样本对；基于相似度差值，选择目标损失函数中的第一损失函数或第二损失函数；第一损失函数用于挖掘困难负样本对；第二损失函数用于挖掘非困难负样本对；根据所选择的第一损失函数或第二损失函数，训练图文匹配模型。这样，可以根据相似度差值及选择用第一损失函数或第二损失函数，实现有选择地挖掘困难负样本对，解决了相关技术在训练初期的梯度消失问题，提升了模型的匹配性能，从而实现精准匹配。
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公开(公告)号：CN111698702A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010421564.8
申请日：2020-05-18
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的全双工IAB系统遍历容量优化方法，属于无线通信领域。在全双工IAB系统中，对节点发送功率和相邻节点间距离两组变量进行联合优化，实现了对系统中干扰信号的抑制，达到了提升系统遍历容量的目的；同时，本发明使用遗传算法对优化问题进行求解，避免了多变量优化问题中大量梯度信息的计算，设计了合理的优化变量与基因型之间相互转换的编解码规则及适应度函数，实现了良好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN104796371B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510170137.6
申请日：2015-04-10
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L27/26
摘要： 本发明公开了一种降低无线信道PMD效应影响的OFDM自适应极化调制方法,针对多载波通信场景下基于极化调制的OFDM系统受到无线信道PMD效应的影响而使得性能下降的问题，本发明首先给出了采用自适应极化调制的OFDM系统模型以及基本原理；其次，给出了PMD效应对基于极化调制的OFDM系统性能的影响，并提出了基于子载波分块的自适应极化调制机制：发送端根据接收端发回的有关当前信道质量情况的反馈信息来计算出每一个子载波块的平均信噪比并与信噪比门限值对比，进一步选定每一个子载波块采用最优阶极化调制来传输数据。本发明能有效降低PMD效应对基于极化调制的OFDM系统中误码性能的影响。
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公开(公告)号：CN103973408B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201410232528.1
申请日：2014-05-28
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供了一种对抗去极化信道中极化相关损耗(PDL)效应的自适应极化调制方法。本发明推导出PDL影响下接收信噪比的概率分布函数，在此基础之上，在接收端解调极化信号的同时估计受PDL影响的接收信号信噪比并将估计值信息反馈至发送端；发送端根据反馈来的信道状态信息，在极化调制系统满足目标误比特率性能的前提下选定最优调制阶数传输数据。同时，本发明通过蒙特卡洛仿真获得系统的频谱效率图。仿真结果表明，与固定阶数极化调制相比，本发明所提供的自适应极化调制方法不仅可以使存有极化相关损耗(PDL)效应的去极化信道得到充分利用而且能提升极化调制系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN107483377A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710823882.5
申请日：2017-09-13
申请人： 北京邮电大学
CPC分类号： H04L27/0008 , H04L27/36 , H04L27/367
摘要： 本发明公开了一种基于差分极化的极化-QAM联合调制功放能效优化方案，属于无线通信技术领域。本发明首先结合QAM调制和极化调制各自在功放线性区和非线性区的优势，利用极化-QAM联合调制来提升功放能效。然而，极化-QAM联合调制的能效受到很多因素的影响，如信道状态信息、数据速率和误码率需求、调制阶数等，并且这些因素相互影响。然后，为了解决这个问题，本发明提出了一个能效约束优化问题，并且提出利用差分进化算法求解该约束优化问题。最后，理论和仿真分析表明，该方案能够有效提升功放能效。
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