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公开(公告)号：CN112039724B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010834262.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种网络丢包检测方法，用于网络系统的发送端，所述网络系统还包括接收端与至少一对检测端，所述方法包括以下步骤：在向所述接收端发送同色染色报文完毕后的下一染色周期内，向所述接收端发送检测报文，以使所述接收端基于所述检测报文确定所述同色染色报文的丢包情况；其中，所述检测报文包括所述同色染色报文通过所述检测端时，基于所述检测端检测到的所述同色染色报文的染色与数量获得的报文通过信息。本发明还公开了一种网络丢包检测装置与网络系统。本发明通过检测报文实现精准检测报文流的网络丢包情况。
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公开(公告)号：CN113298249A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202011282080.6
申请日：2020-11-16
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开一种结构化知识蒸馏方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，所述结构化知识蒸馏方法包括步骤：输入样本训练集至教师网络和学生网络，得到教师区域表征图谱和教师输出分数，以及学生区域表征图谱和学生输出分数；基于教师区域表征图谱和学生区域表征图谱，输出区域相关性蒸馏损失函数；基于教师输出分数和学生输出分数，输出类别相关性蒸馏损失函数；将区域相关性蒸馏损失函数、相关性蒸馏损失函数和交叉熵损失函数加权相加得到总损失函数；利用总损失函数指导学生网络的参数更新，让学生网络的性能逼近、甚至高于教师网络，克服了现有的学生网络的网络结构复杂、参数量大、运算量大和速度慢等的缺点。
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公开(公告)号：CN113079114A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110624163.7
申请日：2021-06-04
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L12/863
Abstract: 本发明公开了一种数据包接收方法、装置、终端及存储介质，方法包括：根据当前的轮询时间确定目标读取时长，根据所述目标读取时长从缓冲区中读取数据包；获取从所述缓冲区中读取数据包的过程中的读取信息，根据所述读取信息对所述轮询时间进行更新；其中，所述读取信息包括等待次数和读取次数，所述读取次数在尝试读取数据包时更新，所述等待次数在未读取到数据包时更新。本发明能够根据网络流量中数据包的速率和系统的实际读取能力动态调节从缓冲区中读取数据包的时长，防止了在接收低速率的网络流量的数据包时多次触发接收中断进入轮询状态，提升了数据包接收效率。
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公开(公告)号：CN110177335B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910456391.0
申请日：2019-05-29
Abstract: 本发明提供一种导航定位方法及系统，该方法为：根据获取到的移动终端的加速度，确定移动终端是否处于移动状态。若移动终端处于静止状态，获取前一次移动终端的定位位置。若移动终端处于移动状态，确定移动终端的定位场景为空旷环境或非空旷环境。确定当前环境下移动终端的定位源。利用定位源，获取移动终端的定位位置。在本方案中，通过获取到的移动终端的加速度，判断移动终端是否处于运动状态。当移动终端处于移动状态时，确定移动终端的定位场景为空旷环境或非空旷环境，以及已确定的定位场景下所使用的定位源。利用定位源获取移动终端的定位位置，不需要人为判断移动终端的定位场景和手动切换定位源，提高定位可靠性、准确性和降低功耗。
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公开(公告)号：CN112200722A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011108692.3
申请日：2020-10-16
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨重构模型的生成方法、重构方法及电子设备，生成方法将低分辨率图像分别输入预设学生网络模型和预先训练的教师网络模型，并根据学生网络模型输出的第一高分辨率图像和若干第一特征图以及教师网络模型输出的第二高分辨率图像和若干第二特征图对学生网络模型的模型参数进行更新，直至学生网络模型的训练情况满足预设条件，以得到图像超分辨重构模型。本发明利用知识蒸馏训练策略，在轻量化学生网络模型的训练过程中，融入预先训练的复杂教师网络模型的二维空间相似性信息进行约束，将复杂教师网络模型的知识迁移至学生网络模型中，降低图像超分辨重构模型的计算量的同时，提升了图像超分辨重构模型的超分性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112149681A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011040208.8
申请日：2020-09-28
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种面向场景文本识别的数据增强方法、系统及终端，所述方法包括：将输入样本输入到数据增强器，所述数据增强器根据所述输入样本自适应地选择形变类型；所述数据增强器根据选择的形变类型对所述输入样本进行形变处理以生成增强样本；将所述输入样本和所述增强样本输入到场景文本识别器进行识别，所述场景文本识别器根据识别结果输出损失函数，并反馈给所述数据增强器；所述数据增强器根据所述损失函数生成增强样本。本发明通过数据增强器根据输入样本的性质和场景文本识别器的能力自适应地生成合适的增强样本，实现了数据增强器和场景文本识别器的联合优化，通过数据增强方法来平衡样本的多样性和亲和性。
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公开(公告)号：CN111683108B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010823315.1
申请日：2020-08-17
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种网络流异常检测模型的生成方法和计算机设备，网络流异常检测模型的生成方法，包括：基于源域对第一网络模型进行训练，以得到已训练的第一网络模型，其中，已训练的第一网络模型包括源域特征提取器和分类器；基于目标域、源域、源域特征提取器和判别器对进行训练，以得到目标域特征提取器；根据目标域特征提取器和分类器生成网络流异常检测模型。本发明中，通过训练使得目标域特征提取器在目标域上提取到的特征，与源域特征提取器在源域上提取的特征相似，进而，本发明中的网络流异常检测模型中基于源域训练得到的分类器，可以对目标域进行异常检测，且准确性高。
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公开(公告)号：CN111817965A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010944792.3
申请日：2020-09-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L12/751 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种报文轨迹跟踪方法，包括以下步骤：通过源汇聚交换机基于源汇聚交换机对应的第一交换机编码更新待转发报文的路径标记，以获得第一报文；通过核心交换机基于核心交换机对应的第二交换机编码更新第一报文的路径标记；通过目的汇聚交换机基于目的汇聚交换机对应的第三交换机编码更新第二报文的路径标记，以获得第三报文，并将第三报文转发至目的架顶交换机。本发明还公开了一种报文轨迹跟踪系统及计算机可读存储介质。本发明通过在报文中体现汇聚交换机以及核心交换机的交换机编码，能够根据该报文中的交换机编码对报文进行轨迹跟踪，并且能够在数据中心的各种报文中添加交换机编码以实现对数据中心所有报文的轨迹跟踪。
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公开(公告)号：CN111653358A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010475670.4
申请日：2020-05-29
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例公开了一种感染风险评估方法、第一终端及计算机存储介质，用于评估用户与其他人员接触之后的感染风险。本申请实施例方法包括：第一终端用户与第二终端的用户接触时，第一终端可以从第二终端接收到广播信息，并从广播信息中获取到第二终端用户的感染风险，由于第二终端用户的感染风险是影响第一终端用户的感染风险的主要因素，因此可以根据第二终端用户的感染风险来评估第一终端用户的感染风险，第一终端用户可以获知在与第二终端的用户接触之后的感染风险，并可以根据感染风险的程度大小来采取对应的防护措施，如佩戴口罩，或者远离人群、减少与他人近距离接触等措施，从而进行有针对性的防护。
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公开(公告)号：CN110852948A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911060632.6
申请日：2019-11-01
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于特征相关性的图像超分辨方法、存储介质及终端设备，所述图像超分辨方法应用预设的超分辨网络，超分辨网络包括特征提取模块、残差块注意力模块及图像重构模块；所述方法通过将低分辨率图像输入至特征提取模块，通过特征提取模块输出浅层特征图；在将所述浅层特征图输入至残差块注意力模块，通过所述残差块注意力模块进行空间和通道特征相关性学习，以得到深度特征图；将所述深度特征图输入至图像重构模块，通过所述图像重构模块输出高分辨率图像。本发明通过残差块注意力模块对特征图像进行空间和通道特征相关性学习，增强了特征图像的表达能力，从而提高了图像超分辨的效果。
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