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公开(公告)号：CN115017130B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210059183.9
申请日：2022-01-19
申请人： 昆明理工大学 , 云和恩墨(北京)信息技术有限公司
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/22 , G06N3/0464 , G06N3/092
摘要： 本发明涉及基于深度强化学习的多属性索引选择，属于数据库与强化学习领域。本发明根据启发式规则从工作负载中提取多属性索引候选项，能够降低训练时的动作空间维度，同时加快模型训练速度和推荐出更优的索引配置。采用基于字段的选择度规则对索引候选项做筛选与提取，例如重复值多的或选择度小于20％的字段，得到用于训练的索引候选项；再将用于训练的索引候选项与工作负载输入到DRLMAIS模型中进行训练；最后将查询语句或一组工作负载放入已经训练好的DRLMAIS模型中，得到对应的索引配置，并进行评估。本发明设计的基于字段的选择性规则能够对多属性索引候选项进行有效筛选减少动作空间，并且减少模型的训练时间同时为工作负载推荐出最优的索引配置。
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公开(公告)号：CN117973422A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410365386.X
申请日：2024-03-28
申请人： 昆明理工大学
发明人： 李晓武
摘要： 本发明公开一种移动手持RFID阅读器实现图书定位方法，属于图书管理领域。在本发明中，每本图书内贴有一个超高频RFID标签，作为图书标签，书架上间隔贴有一个UHF RFID标签，作为锚点标签，当手持超高频RFID阅读器在书架上移动时，RFID阅读器获取图书标签和锚点标签特征信息：ID号、读取时间TIME、信号强度值RSSI、相位值PHASE，RFID阅读器通过位置估计算法能够判断出图书在哪个位置锚点附近，这样就可以判断出图书位置。本发明只需要一个RFID阅读器且采用简单的计算方式就可以识别出带有RFID标签图书所在的位置。
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公开(公告)号：CN112446448B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011269297.3
申请日：2020-11-13
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种DFSA和二进制算法结合的单阅读器识别RFID标签方法，属于无线射频识别技术领域。本发明对碰撞时隙内的标签尾码采用返回式二进制算法进行处理，通过减少阅读器对标签的搜寻次数，以此来减少阅读器的搜寻时间，减少识别所消耗的总时隙数。本发明首先根据阅读器识别情况对标签的数目进行估计，然后使用动态帧时隙策略进行标签识别，在识别过程中如果标签尾码发生碰撞，则阅读器记录下碰撞位的父节点，当一个标签尾码识别完成后，返回上一个父节点继续识别。本发明适用于中小型仓库中单阅读器对RFID标签的识别场景，能够减少中小型仓库中由于标签碰撞而浪费的时隙，降低阅读器的能量消耗，从而提升识别效率。
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公开(公告)号：CN108776666B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201810420941.9
申请日：2018-05-04
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F16/31 , G06F16/9537
摘要： 本发明涉及一种基于关键词倒排与Trie的空间关键词查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，将数据集D中所有位置点编码成长度为n的字符串，以该字符串为排序对象按字典序对数据集D中每行数据排序并生成编号id，每一行数据称为一条记录r，则由一至多行记录r组成的数据集称为记录集R；空间关键词索引建立步骤，对记录集R中关键词集建立倒排索引，之后，对任一关键词所属id对应的字符串构建Trie，得到关键词倒排与Trie组合的索引结构；空间关键词查询步骤，检索关键词倒排与Trie组合的索引结构，获取满足查询条件的id，经过滤得到id候选集，并对候选集验证返回满足空间查询条件的位置点。本发明可高效支持任意空间范围的关键词查询。
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公开(公告)号：CN109388991B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201811106126.1
申请日：2018-09-21
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06K7/10
摘要： 本发明涉及一种以尾码连续识别量为指标的单阅读器快速识别RFID标签的方法，属于无线射频识别技术领域。本发明首先判断当前成功识别的标签尾码是否已存在于尾码表，据此确定尾码连续识别量是否增加；当尾码连续识别量增加到一个值时阅读器选择优先处理尾码重复出现频率高的区域的部分漏读标签，这样在识别全新标签的过程中就处理漏读标签的方法，缩短了标签识别时间。同时，本发明被很好的运用到中小型仓库的仿真环境中，减少了因阅读器重复识别标签而导致的资源浪费，大幅度提升标签识别的效率。
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公开(公告)号：CN107766433B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201710843972.0
申请日：2017-09-19
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F16/22
摘要： 本发明涉及一种基于Geo‑BTree的范围查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，将数据集中所有位置点编码成长度为n的字符串string，根据字符串按字典序对数据集中的位置点排序并编号ID；空间索引建立步骤，根据排序后的字符串构建B‑Tree索引结构；范围查询步骤，以检索B‑Tree索引结构返回的ID为起始点双向搜索获取查询域内的ID，经过滤得到ID候选集，并对候选集中ID所对应的位置点验证返回查询范围内的位置点。本发明采用基于geohash编码构建B‑Tree索引结构，具有较高的查询效率，可直接用于数据管理系统中；采用geohash空间索引方法，有效支持任意范围查询。
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公开(公告)号：CN108921238B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810505049.0
申请日：2018-05-24
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06K17/00
摘要： 本发明公开了一种尾码长度可调的单阅读器识别RFID标签的方法，本发明采用尾码长度调整算法，根据短时间内尾码出现的次数进行调整，若短时间内尾码出现两次，表明当前信号区内至少有两个标签的尾码相同，容易造成RFID标签的漏读，尾码长度在原长度基础上加1；若短时间内没有标签尾码相同的情况发生，则尾码长度在原长度基础上减1，将尾码调整后的新尾码存储在阅读器的程序寄存器中，节约了时间，本发明方法特别适用于中小型仓库中标签的识别，该方法解决了中小型仓库RFID标签识别存在的RFID系统使用成本较高、标签漏读现象严重、尾码通信时间开销过大的问题、RFID阅读器需要增加识别完所有RFID标签的时间的技术问题，本发明适用于中小型仓库中，应用前景广。
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公开(公告)号：CN108846013A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810419803.9
申请日：2018-05-04
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及一种基于geohash与Patricia Trie的空间关键词查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，通过geohash空间编码方法将数据集D中所有位置点编码成长度为n的字符串geoStr，以geoStr为排序对象按字典序对数据集D中的每行数据排序并生成编号id；空间关键词索引建立步骤，对geoStr构建Patricia Trie，Patricia Trie的叶节点指向根据该域内关键词构建的倒排索引，倒排索引的列表元素为关键词及与其相对应的id列表，得到空间关键词索引结构；其中，该域指从根节点到叶节点所构成的字符串；空间关键词查询步骤，检索空间关键词索引结构，获取满足查询条件的id，经过滤得到id候选集，并对候选集验证返回满足空间查询条件的位置点。本发明可高效支持任意空间范围的关键词查询。
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公开(公告)号：CN108628950A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810292840.8
申请日：2018-04-04
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及一种基于文本-域倒排的空间文本查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，将数据集D中所有位置点编码成长度为n的字符串，以该字符串为排序对象按字典序对数据集中的记录排序并生成编号id，每一行数据称为一条记录r，则由一至多行记录r组成的数据集称为记录集R；空间文本索引建立步骤，对记录集R中的文本建立倒排索引，倒排索引的列表元素为与字符串相对应的id列表，得到文本-域倒排索引结构；布尔范围查询步骤，检索文本-域倒排索引结构，获取满足查询条件的id，经过滤得到id候选集，并对候选集验证返回查询范围内的所有位置点。本发明采用文本-域倒排索引结构可高效支持任意空间范围的文本查询。
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公开(公告)号：CN114022577B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111321469.1
申请日：2021-11-09
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06T9/00
摘要： 本发明涉及一种基于Hilbert扫描的灰度图像压缩方法，属于图像存储技术领域。本发明包括数据映射阶段、压缩阶段和图像还原阶段。数据映射阶段创建Hilbert解码状态视图，基于高效的hilbert曲线解码算法扫描图像，将图像映射为一维数组。压缩阶段根据最小方差分区的策略将一维数据划分为灰度值相近的分区，并对满足特定条件的较小的分区进行合并，以降低分区数量，从而将原始图像压缩为长度和灰度两个位数组。还原阶段基于Hilbert曲线解码算法将压缩后的数据还原为对应的图像。本发明将高效的Hilbert解码算法和最小方差分区、分区合并策略结合，具有高的内聚性，可使得更多相邻的像素点划分到同一分区，从而降低分区数量；高的解码速度，从而提高图像的压缩和解压速度。
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