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公开(公告)号：CN113783944A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110977626.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书实施例具体涉及一种基于云边协同的视频数据处理方法、装置、系统及设备，将边缘侧和中心云协同作用，中心云掌握全局网络信息，从而进行总体调控，针对网络情况下发策略至边缘；边缘侧则承担一部分决策与存储功能，对待上传的视频流进行预处理，缓解中心云的计算压力。将SDN融入云边协同网络中，控制层与数据层解耦，便于灵活调整网络调度策略。实现了对终端采集设备的视频传输进行合理优化决策，从而提升了视频传输的质量。
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公开(公告)号：CN112271457A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011209977.6
申请日：2020-11-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种毫米波多输入多输出天线及毫米波多输入多输出通信设备。该天线包括呈十字形拼合的四个分支区域，每个分支区域包括靠近十字形中心的梯形区域、远离十字形中心的矩形区域以及连接梯形区域和矩形区域的条形区域，梯形区域上底与对应的矩形区域长边相对。该天线包括：顶层金属板、接地的底层金属板和位于底层金属板和顶层金属板之间的介质基板；其中，顶层金属板对应四个梯形区域的部分镂空，形成四个梯形缝隙；底层金属板对应四个矩形区域的部分镂空，形成四个矩形缝隙；介质基板面向底层金属板的表面贴有四个金属贴片，金属贴片设置在矩形区域；底层金属板、介质基板和顶层金属板的整体结构有围绕分支区域边缘排列的金属通孔。
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公开(公告)号：CN119539009A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411432844.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种传算资源动态适配的协同推演模型剪枝分割方法及装置，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取边端节点之间的传输速率、边端节点算力比、预设最低识别精度，并加载预训练的识别模型；将传输速率、边端节点算力比和预设最低识别精度输入至预训练的强化学习模型，对识别模型进行剪枝分割决策，获得强化学习模型输出的剪枝分割决策结果。通过上述方式，在强化学习模型的剪枝分割决策中综合考虑边端节点之间的传输速率、边端节点算力比和识别模型的最低精度，使得最终生成的剪枝分割决策结果可动态适配边端两侧的传输资源、计算资源以及精度需求，优化剪枝分割策略，进而降低剪枝分割后的识别模型的推演时延。
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公开(公告)号：CN118486323A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410641343.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G10L21/0316 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L19/16 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供一种音频降噪方法、装置、设备及存储介质，音频降噪方法包括获取观察音频信号；将所述观察音频信号输入双域特征融合音频降噪模型，得到融合特征；对所述融合特征进行解码，得到去噪后音频；其中，所述双域特征融合音频降噪模型基于双域特征融合损失函数、音频降噪损失函数以及差异特征增强损失函数进行联合训练得到，本发明综合频域特征与时域编码特征，充分挖掘音频特征信息，提高音频降噪方法的准确度与泛化能力。
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公开(公告)号：CN113783716B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110854061.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L43/0888 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G16Y10/35 , G16Y10/75 , G16Y20/30 , G16Y40/10
Abstract: 本文属于物联网流量预测技术领域，具体涉及一种基于云边协同框架的流量预测方法及装置，所述方法包括：利用所述边缘感知层中的各个边缘节点采集所述数据生成层中对应设备产生的原始流量数据；各个所述边缘节点利用预先配置的简化字符级卷积神经网络模型对采集到的原始流量数据进行特征提取，获得对应的时间序列流量数据；各个边缘节点将获得的所述时间序列流量数据发送至所述云端处理层；所述云端处理层利用预先配置的基于时间注意力机制的长短时记忆网络模型根据所述时间序列流量数据进行流量预测，生成流量预测结果。本申请的实施能够避免传输占用带宽过大，缩短流量预测的时间长度，提升了流量预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112271457B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202011209977.6
申请日：2020-11-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种毫米波多输入多输出天线及毫米波多输入多输出通信设备。该天线包括呈十字形拼合的四个分支区域，每个分支区域包括靠近十字形中心的梯形区域、远离十字形中心的矩形区域以及连接梯形区域和矩形区域的条形区域，梯形区域上底与对应的矩形区域长边相对。该天线包括：顶层金属板、接地的底层金属板和位于底层金属板和顶层金属板之间的介质基板；其中，顶层金属板对应四个梯形区域的部分镂空，形成四个梯形缝隙；底层金属板对应四个矩形区域的部分镂空，形成四个矩形缝隙；介质基板面向底层金属板的表面贴有四个金属贴片，金属贴片设置在矩形区域；底层金属板、介质基板和顶层金属板的整体结构有围绕分支区域边缘排列的金属通孔。
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公开(公告)号：CN113010396A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110235214.7
申请日：2021-03-03
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本公开提供了一种云边协同网络的能效评估方法、装置、设备以及存储介质，方法包括：获取所述云边协同网络的至少一个指标参数的测量值和真实值；建立所述云边协同网络的能效评估层次，并对每个层次进行分析得到每个指标参数的初始权重；基于逻辑回归模型、所述至少一个指标参数的测量值和真实值对所述至少一个指标参数的初始权重进行回归训练，得到所述至少一个指标参数的经训练的权重；使用所述经训练的权重与所述至少一个指标参数的测量值评估所述云边协同网络的能效，得到评估结果。根据本公开，降低了评估过程对人工的依赖性，能够更加客观地进行能效评估，有利于实现高能效的云边协调网络结构。
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公开(公告)号：CN112422451A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011089568.7
申请日：2020-10-13
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 邢宁哲 , 刘川 , 金燊 , 刘世栋 , 郭少勇 , 纪雨彤 , 王颖 , 喻鹏 , 宋伟 , 马睿 , 张素香 , 申昉 , 赵阳 , 张宁 , 段程煜 , 杨纯 , 田宇 , 闫磊 , 张阳洋 , 张东辉 , 张佳乐 , 冯禹清 , 陈雅琳 , 赵烨
IPC: H04L12/851 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种网络边缘系统的业务感知方法及装置，该方法包括：获取网络边缘系统的业务的样本训练集，所述网络边缘系统包括多个网络单元；基于所述样本训练集，进行回声状态网络ESN训练，生成训练好的ESN分类器；基于训练好的ESN分类器的参数信息，对每个网络单元的ESN分类器进行配置；针对每个网络单元，提取该网络单元中每个业务流的特征参数，将每个业务流的特征参数输入该网络单元的ESN分类器，获得每个业务流的业务分类识别结果；针对每个网络单元，根据该网络单元中每个业务流的业务分类识别结果，进行业务流的优化调度。本发明可以感知网络边缘业务，效果好。
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公开(公告)号：CN118010020A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311787079.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 王莉 , 费爱国 , 于然 , 王凯亮 , 徐连明 , 谢雅琪 , 侯鲁洋 , 任建伟 , 宋伟 , 赵阳 , 刘敏 , 张东辉 , 那琼澜 , 刘昀 , 张翼 , 申昉 , 纪雨彤 , 齐灿
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F18/23213 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种多目标多无人机路径规划方法、装置和设备。该方法包括：确定初始迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集；分别确定各无人机访问结束后的初始剩余能量，以及所有无人机的初始访问效益值和；基于禁忌搜索算法获得各无人机对应的救灾点访问有序集；确定所有无人机的访问效益值和；确定各无人机对应的当前最优救灾点访问有序集；基于贪心算法确定当前迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集；对当前迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集基于所述禁忌搜索算法和所述贪心算法进行迭代优化，直至迭代次数达到预设次数，获得各无人机对应的最优救灾点访问有序集。本发明考虑了时间、目标变化，进而实现效益值最大化。
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公开(公告)号：CN113783716A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110854061.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L29/08 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16Y10/35 , G16Y10/75 , G16Y20/30 , G16Y40/10
Abstract: 本文属于物联网流量预测技术领域，具体涉及一种基于云边协同框架的流量预测方法及装置，所述方法包括：利用所述边缘感知层中的各个边缘节点采集所述数据生成层中对应设备产生的原始流量数据；各个所述边缘节点利用预先配置的简化字符级卷积神经网络模型对采集到的原始流量数据进行特征提取，获得对应的时间序列流量数据；各个边缘节点将获得的所述时间序列流量数据发送至所述云端处理层；所述云端处理层利用预先配置的基于时间注意力机制的长短时记忆网络模型根据所述时间序列流量数据进行流量预测，生成流量预测结果。本申请的实施能够避免传输占用带宽过大，缩短流量预测的时间长度，提升了流量预测的准确性。
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