公开(公告)号：CN117579844A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311311659.4

申请日：2023-10-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李昊鹏 ,  仝昊楠 ,  王思华 ,  朱玉娇 ,  王涛 ,  杨诺诚 ,  尹长川

IPC: H04N19/70

Abstract: 本申请实施例提供一种视频处理方法及装置，发送端从视频帧中提取目标对象图像；根据连续的视频帧的目标对象图像之间的空间相关性和时间相关性，提取语境信息；基于目标对象图像和所述语境信息进行压缩处理，得到压缩后的目标对象图像，将压缩后的目标对象发送至接收端，并将背景图像压缩后一次或有限次发送至接收端。接收端对接收的压缩后的背景图像和目标对象图像进行解压缩后，基于解压后的背景图像和目标对象图像重建视频帧。由于压缩传输的视频帧中最大程度的减少了冗余数据，能够大幅减少传输数据量，降低资源占用，提高抗噪声能力，提高视频传输性能。

公开(公告)号：CN117291226A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311042052.0

申请日：2023-08-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杨诺诚 ,  王思华 ,  仝昊楠 ,  朱玉娇 ,  尹长川

IPC: G06N3/04

Abstract: 本申请提供一种基于图神经网络的协作式联邦学习优化方法及相关设备，所述方法包括：确定目标节点和所述目标节点的邻近节点之间的位置信息矩阵以及邻接矩阵；将所述位置信息矩阵以及所述邻接矩阵输入到预先构建的图神经网络模型中，得到所述目标节点的嵌入向量；根据所述嵌入向量计算所述目标节点与所述邻近节点之间的连接概率分布；根据所述连接概率分布确定所述目标节点与所述邻近节点之间的拓扑链路，通过所述拓扑链路进行协作式联邦学习模型聚合。