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公开(公告)号：CN111831427A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010417308.1
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于移动边缘计算的分布式车辆间任务卸载方法，首先建立车辆移动边缘云模型，将行驶中的车辆分为任务车和服务车两类；接着对任务的优先级进行了划分，并以此创建任务队列；然后，建立任务卸载模型，针对建模所得的不等式约束问题转化为无约束问题，并使用牛顿迭代法求解，具有更快的算法收敛速度；最后，管理车辆空闲计算资源，为任务车分配任务卸载集合。本发明和传统云计算相比，具有更低的系统的整体延迟和更低的任务超时概率，从而改善用户体验质量。
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公开(公告)号：CN108055670B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201711116036.6
申请日：2017-11-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配博弈的带宽动态性优化方法，是一种5G超密集组网环境下带宽动态性优化方法，该方法在频谱离散话的情况下，使用匹配博弈论的相关知识，充分考虑了基站和用户的偏好性，利用迭代方法，确定频谱碎片化情形下用户与基站的匹配关系，使得带宽分配具有稳定性和最优性。本发明在不断有业务断开和新业务需要接入的情形下，有非常广阔的应用场景。
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公开(公告)号：CN111785285A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010439120.7
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向家居多特征参数融合的声纹识别方法，包括如下步骤：分别计算提取到语音信号的MFCC特征参数、GFCC特征参数和LPCC特征参数；分别利用MFCC特征参数、GFCC特征参数和LPCC特征参数训练三个混合高斯模型；将三个混合高斯模型的结果加权融合，进行软判决，设定阈值，用随机梯度下降法，得到最优的权重系数，输出最终的识别结果。本发明将MFCC特征参数、GFCC特征参数和LPCC特征参数进行融合，弥补了单一特征参数无法较好的表达说话人的特征的缺陷，从而大幅提高声纹识别准确度。
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公开(公告)号：CN111626199A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010458362.0
申请日：2020-05-27
Applicant: 多伦科技股份有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大型多人车厢场景的异常行为分析方法，包括步骤如下：利用人体姿态估计算法对车厢内监控视频进行数据提取，得到单人或多人空间骨架节点序列；训练单人行为识别网络，该网络对输入的单人空间骨架节点序列进行识别，判断该人是否存在跌倒的异常行为；训练多人行为识别网络，该网络通过对输入的多人空间骨架节点序列进行识别，进而判断是否存在异常行为；4）对多人行为识别网络的输出结果进行信息融合以对多人行为做进一步判断，根据单人和多人行为识别结果。本发明有效的解决了以卷积神经网络和循环神经网络等模型为代表的深度学习方法不能将视频中的空间和时序信息有效结合起来的问题，提高了异常行为识别的准确度。
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公开(公告)号：CN111626107A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010304866.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种面向智能家居场景下的人形轮廓分析提取算法，首先，对预先获取的视频帧图像进行预处理，基于改进GMM的前景快速提取方法，提取出运动的前景目标；然后，计算每一个运动目标的宽度直方图，根据其宽度直方图的变化趋势，计算当前轮廓的头肩比，判断当前轮廓是否为人形轮廓，将人形轮廓添加到列表shapes；若shapes为空，读取下一帧图片；若列表不为空，对列表中的每一个轮廓使用最小矩形进行拟合；通过基于交并比和重心距离的轮廓跟踪法和基于人脸识别的轮廓跟踪法，将当前帧轮廓与前一帧轮廓对应起来，实现人形轮廓的连续提取。本发明解决了人形轮廓的后续提取和多人场景下不同目标轮廓的对应问题，可以在智能终端实现人形轮廓的提取与区分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111614897A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010401646.6
申请日：2020-05-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于用户偏好多维度驱动的智能拍照方法，该方法首先获取相机的预览图像，分析预览图像的所属场景。若场景数据库中有该场景，则继续查询该场景类别下的专业人像风景照数据集；然后根据图片场景相似度进行匹配，以找到背景相似度最高的一组图片。最后通过用户偏好学习模型计算出用户最有可能喜欢的一张照片，将其作为最终拍摄参考图片以指导被拍摄者摆姿势，从而提升普通人的拍照体验。
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公开(公告)号：CN111477220A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010295068.2
申请日：2020-04-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向家居口语环境的神经网络语音识别方法及系统，该方法包括：模型构建：在深度神经网络中加入长短期记忆网络，构建组合神经网络DNN-LSTM模型；对采集的语音数据集预处理，得到特征向量集，并将特征向量集作为所述DNN-LSTM模型的输入进行迭代训练，训练至最优声学模型；将一个未知语种的输入语音信号，经过训练后的DNN-LSTM模型，分别得到中文输出概率向量集和英文输出概率向量集；根据所述中文输出概率向量集和英文输出概率向量集进行语种匹配，并输出判断结果；本发明能够快速准确的识别家居场景下说话人的内容，可以广泛应用于实际家居场景。
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公开(公告)号：CN106991490B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710083659.1
申请日：2017-02-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于混合Markov模型的业务协同预测方法，首先通过对当前的用户相似度算法进行改进，使得改进后的用户相似度算法具有区分不同数量级大小的数据的作用，准确寻找与目标用户相似度较大的用户进行辅助预测；其次，提出一种多用户多阶Markov预测模型，通过利用不同长度的预测序列来对用户的下一业务进行预测，从而提高预测的准确率。最后，将用户的业务兴趣考虑在内，通过分析用户对不同业务的兴趣度，对多用户多阶Markov预测模型进行进一步完善，最终得到基于混合Markov模型的业务协同预测算法。
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公开(公告)号：CN110472490A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910602687.9
申请日：2019-07-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于改进VGGNet的动作识别方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：对采集到的原始图像进行预处理；对预处理后的图像进行分割，得到对应的人形区域图像；将分割得到的人形区域图像输入改进的VGGNet模型中提取对应的动作特征数据；采用预设的随机森林模型对所提取的动作特征数据进行分类，得到所述原始图像中的人体动作信息。上述的方案，可以在使用有限的资源进行动作识别时提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110472022A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910553845.6
申请日：2019-06-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F17/27 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的对话方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：实时获取用户输入的当前轮会话的文本信息；对所获取的当前轮会话的文本信息进行预处理；使用预设的深度神经网络模型提取所述当前轮会话的文本信息的深层次语义信息；当确定所提取的深层次语义信息中的用户需求指令不明确时，采用上一轮会话的有效深层次语义信息对所提取的深层次语义信息进行补全；基于补全后的深层次语义信息中的用户需求指令，从预设的知识库中获取答复内容作为当前轮会话的答复。上述的方案，可以有效减少会话轮数，提高智能会话系统的智能化程度。
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