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公开(公告)号：CN116310963A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310167331.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应采样与推理的长视频高效识别系统与方法，解决对长的未裁剪视频的高效识别问题。本发明系统包括视频预处理模块、局部特征提取模块、全局语义推理模块和视频分类模块。本发明方法包括：将待识别视频预处理，输出尺寸标准化的视频帧序列；利用分层结构的局部特征提取模块定位不同的局部事件，利用全局语义推理模块在多个局部事件的基础上，推理整部视频全局的语义特征；利用视频分类模块映射输出视频分类分布。经试验验证，采用本发明的系统与方法，能更高效准确地完成对长的未裁剪视频的识别，解决长视频的高效识别问题，消除现有识别技术中心化的决策网络带来的弊端。
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公开(公告)号：CN112231579B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202011241879.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/78
Abstract: 本发明提出一种基于隐式社群发现的社会化视频推荐系统与方法，属于社会化视频推荐技术领域。社会化视频推荐系统包括：弹幕评论采集模块、LDA主题聚类模块、随机游走模块、隐式社群发现模块、群组推荐模块和结果展示模块；方法包括：首先，从视频服务网站爬取用户的弹幕数据进行处理生成视频‑主题分布矩阵和主题‑词分布矩阵；然后，采用三元图法和聚类方法，获得各隐式社群对主题的喜好矩阵，并计算每个候选视频与喜好矩阵的相似度，按照相似度顺序选取视频推荐序列。本发明的社会化视频推荐系统及方法，建立了隐式社群推荐模型，结合弹幕文本信息，挖掘用户组成的隐式社群，能够缓解数据稀疏性，提升社会化视频推荐准确度。
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公开(公告)号：CN112231579A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011241879.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/78
Abstract: 本发明提出一种基于隐式社群发现的社会化视频推荐系统与方法，属于社会化视频推荐技术领域。社会化视频推荐系统包括：弹幕评论采集模块、LDA主题聚类模块、随机游走模块、隐式社群发现模块、群组推荐模块和结果展示模块；方法包括：首先，从视频服务网站爬取用户的弹幕数据进行处理生成视频‑主题分布矩阵和主题‑词分布矩阵；然后，采用三元图法和聚类方法，获得各隐式社群对主题的喜好矩阵，并计算每个候选视频与喜好矩阵的相似度，按照相似度顺序选取视频推荐序列。本发明的社会化视频推荐系统及方法，建立了隐式社群推荐模型，结合弹幕文本信息，挖掘用户组成的隐式社群，能够缓解数据稀疏性，提升社会化视频推荐准确度。
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公开(公告)号：CN110351755A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910639303.0
申请日：2019-07-15
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请是关于一种控制节点的方法及装置，属于通信领域。所述方法包括：将第一感知任务输入到规划模型，所述第一感知任务包括地图、至少一个感知节点在所述地图中的起始网格区域、每个感知节点在所述地图中的当前网格区域和续航里程，获取所述规划模型输出的所述每个感知节点在各自当前网格区域内的移动方向；根据所述每个感知节点在各自当前网格区域内的移动方向，分别确定每个感知节点被移动进入的网格区域；在所述第一感知任务中更新所述地图中的网格区域的权重，将所述每个感知节点的当前网格区域分别更新为所述每个感知节点被移动进入的网格区域以及减小所述每个感知节点的续航里程，得到用于输入到所述规划模型的第二感知任务。
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公开(公告)号：CN106130624B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610633957.9
申请日：2016-08-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/07
Abstract: 本发明实施例提供了一种光信噪比监测的方法和装置，其中，光信噪比监测的方法包括：获取带噪光信号的光功率谱密度、噪声的光功率谱密度、无噪信号的光功率谱密度；傅里叶逆变换分别得到带噪光信号光功率谱密度的自相关函数、噪声光功率谱密度的自相关函数、无噪信号光功率谱密度的自相关函数；归一化分别得到带噪光信号光功率谱密度的归一化自相关函数、噪声光功率谱密度的归一化自相关函数、无噪信号光功率谱密度的归一化自相关函数；通过第一预设公式，确定无噪信号的功率与噪声的功率的比值；根据比值，通过第二预设公式，监测带噪光信号的光信噪比。本发明实现了一种简单可行、计算量级小的最优光信噪比监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105466871A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510968170.3
申请日：2015-12-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01N21/31
CPC classification number: G01N21/31
Abstract: 本发明实施例提供了一种气体浓度测量方法和传感器，所述气体浓度测量传感器包括：气室，用于传输待检测气体；输入直波导，用于将光源发出的光耦合进入环状波导；环状波导，用于将光耦合进入输出波导，所述环状波导的半径根据确定，其中，r是环状波导的半径，λres是对应待检测气体对光的吸收峰的环状波导的透射峰，neff是环状波导的有效折射率，Lring是环状波导的长度，m为正整数；输出波导，用于将光耦合输出。本发明实施例提供的气体浓度测量传感器使用波导结构，大大减小了气体浓度测量传感器的体积，可以用在集成光学中。
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公开(公告)号：CN118353896A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410531248.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/1001 , G06N3/092 , H04L67/025
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的分布式网络探测任务智能调度方法及系统，涉及网络空间探测、软件工程以及深度强化学习领域。用户创建新的网络探测任务，智能调度系统收集该任务的调度信息，并通过智能调度中心的输入转换模块，将调度信息转换为输入向量；输入向量传输给深度强化学习模块进行智能决策，得到输出向量，进一步通过输出转换模块得到强化学习动作，发送至决策执行模块，完成网络探测任务的执行。最后将任务执行结果反馈到智能调度中心，更新深度强化学习模型，优化调度决策。本发明提高了网络探测的效率和响应速度，满足了网络安全领域对实时性和准确性的高要求。
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公开(公告)号：CN118158388A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410240117.0
申请日：2024-03-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N17/00 , H04N21/234 , H04N21/44
Abstract: 本发明公开了一种基于语义通信和网络信道参数的全参考视频质量评估方法，涉及全参考视频质量评估领域。基于语义通信进行传输的视频数据，发送端输出的数据经过有损信道传输后，接收端的视频质量评估系统对接收的有损数据进行分析，先通过数据接收与信道质量评估模块计算数据报接收率和数据报丢失分散度。然后引入无损的共性语义特征和个性语义特征，通过全参考视频质量综合评估模块计算视频的关键特征信息损失值和非关键特征信息损失值。最后利用数据报接收率和数据报丢失分散度作为权重参数，对视频关键特征信息损失值和视频非关键特征信息损失值进行加权计算，得到视频质量评估值。本发明能有效的反映经有损信道传输的语义通信视频的恢复质量。
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公开(公告)号：CN116915622A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310952251.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/12 , H04L41/0893 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/0896
Abstract: 本发明公开了基于双层规划的网络资源划分和路径规划联合优化方法，涉及计算机网络等领域；首先，针对待测网络，将网络建模成有向图，并记录网络状态信息、网络切片类型信息；然后，设计切片资源划分强化学习算法模型进行网络切片划分；并根据网络信息、切片信息和切片划分比例信息，进行路径规划；基于每种切片的选择路径，结合数据流请求的时延、吞吐量占用和丢包率的需求，制定用户满意度模型和路由策略的联合优化目标；最后，采用针对网络资源和路由联合优化双层模型的迭代计算方法，求解出联合优化目标的最优策略。本发明最大化网络拓扑利用率的同时提高了通信数据流的满意度。
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公开(公告)号：CN116189053A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310167318.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态的未修剪长视频识别系统及方法。本发明系统包括视频采集和预处理模块、待识别视频数据库、识别和检测模块以及结果数据库。本发明方法中利用识别和检测模块中的视频识别模型对视频多个模态的帧序列进行处理，对每个模态的帧序列使用多个采样器进行交互，定位局部事件，通过单模态语义推理模块对局部事件之间的时间因果关系进行推理，由子识别模块输出单模态预测分布，最后由多模态融合模块为不同模态分配注意力权值，进行多模态预测分布融合，输出视频级的多模态类别预测结果。本发明提升了未修剪长视频识别系统的推理效率以及识别精度，识别准确性明显超过了目前最优的视频识别方法。
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