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公开(公告)号：CN112600869A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011251177.0
申请日：2020-11-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TD3算法的计算卸载分配方法和装置，包括步骤：获取计算卸载系统状态，将计算卸载系统状态输入预先训练好的计算卸载TD3网络的演员当前网络，得到计算卸载比例和计算卸载发射功率；所述计算卸载系统状态包括：物联网设备到边缘服务器的信道增益、物联网设备的电池电量和可收集的可再生能源能量。本发明通过深度强化学习方法，确定设备最优卸载策略，并且利用能量收集降低智能设备能耗。
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公开(公告)号：CN111740921A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010572022.0
申请日：2020-06-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/851 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进K-means算法的网络流量分类方法及系统，所述方法包括步骤：判断初始聚类中心集合中网络流量数据点的总数NIC是否达到期望的网络流量簇数量k值，若没有达到k值，则计算高密度网络流量数据点集合中各个网络流量数据点的候选度量值，选择候选度量值最大的网络流量数据点并将其加入到初始聚类中心集合中，并从高密度网络流量数据点集合中去除该网络流量数据点，然后重复该步骤直至初始聚类中心集合中网络流量数据点的总数NIC达到k值，步骤结束。本发明能够保证较高的网络流量分类准确率。
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公开(公告)号：CN110991435A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911182294.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的快递运单关键信息定位方法和装置，其中方法包括预先构建并训练两个神经网络分类模型，第一神经网络模型用于识别快递单中的关键信息区域；第二神经网络模型用于识别关键信息区域中的关键信息；使用拍摄设备采集快递单图像，将图像经卷积神经网络提取待测图像的卷积特征映射，输入至第一神经网络模型，定位并提取关键信息区域；再利用卷积神经网络提取关键信息区域的卷积特征映射，输入至第二神经网络模型，输出关键信息。本发明为了减少快递图像背景的多因素干扰，训练两个模型，使得系统具备很高的识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108200440B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201711495128.X
申请日：2017-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/90 , H04N19/70 , H04N19/593 , H04N19/176 , H04N19/146 , H04N19/503
Abstract: 本发明公开了一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法。该方法在建立无反馈的分布式视频压缩感知模型的基础上，充分利用视频帧非关键帧之间的时间相关性，对非关键帧的每个块进行模式判别，将非关键帧与前一帧的残差编码传输；在重构时，按照模式判别的结果自适应地选择有无边信息的重构方式，重构每个非关键帧的块，避免了部分不必要的边信息计算。该方法利用了当前帧的前一帧进行重构，而不只是单纯地使用关键帧作为参考帧进行重构，使得视频帧之间的时间相关性能够得到有效利用。该方法在相同总采样率下能保证视频的重构质量，同时减少系统重构时间，且没有使用反馈信道。
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公开(公告)号：CN108200440A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711495128.X
申请日：2017-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/90 , H04N19/70 , H04N19/593 , H04N19/176 , H04N19/146 , H04N19/503
Abstract: 本发明公开了一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法。该方法在建立无反馈的分布式视频压缩感知模型的基础上，充分利用视频帧非关键帧之间的时间相关性，对非关键帧的每个块进行模式判别，将非关键帧与前一帧的残差编码传输；在重构时，按照模式判别的结果自适应地选择有无边信息的重构方式，重构每个非关键帧的块，避免了部分不必要的边信息计算。该方法利用了当前帧的前一帧进行重构，而不只是单纯地使用关键帧作为参考帧进行重构，使得视频帧之间的时间相关性能够得到有效利用。该方法在相同总采样率下能保证视频的重构质量，同时减少系统重构时间，且没有使用反馈信道。
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公开(公告)号：CN107580213A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710599843.1
申请日：2017-07-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频状态检测查验方法，本发明在充分考虑视频请求信息，通过对视频通道进行时频访问的分析，实现对视频通道的查验分类，通过获取视频集成单元的网络带宽的基础上，对查验视频通道进行提前预估，有效提高视频状态检测效率，避免由于循环轮询各视频点造成的网络带宽占用；同时，所有操作可在视频平台侧进行数据同步并进行远程运营维护，当出现问题了，可安排运维人员精准定位故障视频通道，有效提高了运营维护效率。
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公开(公告)号：CN107154133A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710479453.0
申请日：2017-06-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于限定位置的区域预警方法，根据划分的不同危险等级的地理位置范围，设置出多个用于表示不同危险等级的电子围栏，电子围栏为多边形；建立出每个电子围栏的最外围最小矩形；以电子围栏的每条边为对角线，为每条边建立最小外包矩形，根据最小外包矩形作为叶子节点、电子围栏的最外围最小矩形作为根节点以及预设的R树构建规则建立出R树；实时获取目标的位置，采用基于R树索引的射线算法判断该目标的位置是否位于某一个电子围栏的区域内；根据判断出的目标所处于某个电子围栏中，由此划分出目标位置的危险预警等级。通过北斗卫星信号进行通知，使得相关人员及时脱离危险区域。
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公开(公告)号：CN208259142U
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201820694238.2
申请日：2018-05-10
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏峰汇智联科技有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种基于红外图像处理和分布式压缩感知的智慧消防头盔，包括头盔本体、四个摄像头、摄像头移动机构以及图像显示固定单元，四个摄像头分为前置摄像头、后置摄像头、左置摄像头、右置摄像头，其中，所述头盔本体的表面设置有A、B、C、D四区，所述前置摄像头设置于A区，后置摄像头设置于D区，右置摄像头设置于C区；所述图像显示固定单元包括图像显示模块和固定环，所述图像显示模块与前置摄像头、后置摄像头、左置摄像头、右置摄像头之间通过无线局域网连接。本实用新型可实现火灾现场的图像采集及处理及显示处理后的图像，帮助消防员更好地掌控火场情况。
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