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公开(公告)号：CN113611012A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110668180.0
申请日：2021-06-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外阵列传感器的非入侵式人数检测方法、装置及系统，方法包括以下过程：采集通过采集区域的目标人员的连续多帧红外辐射温度阵列数据；使用帧差法对每帧红外辐射温度阵列数据做预处理，获得每帧新的红外辐射温度阵列数据；对每帧新的红外辐射温度阵列数据进行特征提取，计算目标人员所处采集区域的坐标；基于所有帧中目标人员所处采集区域的坐标得到目标人员的运动轨迹，通过目标人员的运动轨迹判断目标人员是进入还是离开，进而得到室内人数。本发明方法简单、检测准确性高。
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公开(公告)号：CN113536067A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110818202.7
申请日：2021-07-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/904 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于语义融合的跨模态信息检索方法，包括：采集原始数据，并对所述原始数据进行预处理；将所述预处理后的原始数据分别进行特征提取和模型训练，得到不同的模态特征；将所述不同的模态特征输入到同一网络中进行语义融合，得到语义融合网络模型；基于所述语义融合网络模型以及查询集样本进行检索，完成跨模态信息检索。本发明克服了传统的图像‑文本两种模态的跨模态检索，实现了图像、音频、触觉信号三种模态的跨模态信息检索；对触觉信号的预处理方法，可以将原始的一维序列信号进行二维可视化，从而可以与原始图像进行语义关联达到检索的目的。
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公开(公告)号：CN113483812A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110668192.3
申请日：2021-06-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向建筑物联网的复合多功能感知装置，包括信号采集模块、数据处理模块、数据传输模块和电源；所述电源分别连接信号采集模块、数据处理模块和数据传输模块为其供电；信号采集模块包括温湿度传感器、光照传感器、空气质量传感器和红外阵列传感器；数据处理模块，对当前环境进行分析得到当前房间内温湿度、光强度、空气质量和人数，并将分析结果传输到数据传输模块；数据传输模块，用于接收分析结果并传输到云端。本发明同时采集室内的温湿度、光照强度、空气质量、人数，实现了感知装置的多种功能集成一体化，有效地减少建筑内传感器布放数量。
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公开(公告)号：CN108881943B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201810578791.4
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/234 , H04N21/472 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了P2P流媒体点播系统中基于淘汰指数的节点缓存替换方法，该方法实现了P2P流媒体系统中高效的缓存替换。首先，当播放的过的视频块从当前普通节点的播放区移除到普通区时，如果普通区已满，则依次计算视频的反馈数值、视频点播需求的可用值、修正因子，并基于反馈机制，计算淘汰指数；如果当前视频的淘汰指数最大则删除该视频块，否则计算最大淘汰指数视频中每一个视频块的缓存价值，删除价值最小的视频块。实施结果表明，本发明所设计的方法可以有效地降低热门视频的冗余副本，并将它们替换为冷门视频的副本，增加了冷门视频在P2P点播系统的副本数量，从而有效降低了服务器压力，提高了节点的缓存利用率。
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公开(公告)号：CN107181734B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710222693.2
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种CDN‑P2P网络架构的流媒体缓存替换方法，包括对超级节点PSN侧执行基于视频热度优先的先进先出操作和对普通用户终端PCN执行基于保护预分发的本地服务优先操作，前者具体包括PTS接收到PSN的删除命令后，进入拒绝该删除内容定位请求的状态，并保持到本次删除结束，同时进行通知，进入拒绝对该内容新下载请求的状态，并保持到本次删除结束，当PTS上检测到所有PCN结束点播状态时，PTS删除该删除内容目录，同时通知PSN删除该删除内容，PSN接收到PTS的命令后从硬盘中删除该内容。本发明克服了传统的缓存替换策略不能保护内容预分发内容和正在服务其他用户内容的问题，同时缓解了内容热度不能及时更新或者内容热度更新需要浪费大量的流量的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109905382A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910118920.6
申请日：2019-02-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06 , H04N21/442 , H04N21/45
Abstract: 本发明公开了IPTV视频流业务用户体验质量主客观综合评估方法，包括以下步骤：步骤一：采集IPTV用户在观看视频时所产生的QoS参数和状态参数；步骤二：利用数据挖掘技术对采集的QoS参数进行处理，确定IPTV视频业务中的关键QoS参数；并根据状态参数获取观看率、观看方式这两个分别表征用户喜爱程度和影响用户接受程度的个性化参数；步骤三：将处理后的关键QoS参数及个性化参数一起带入基于统计学方法得到的用户体验质量评估模型中，得到用户体验质量评分。本发明所提出的包含个性化参数的评估模型能使获得的评估结果与真实的用户体验更接近，提高了IPTV视频流业务QoE评估的准确度，能帮助运营商更好地改善服务。
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公开(公告)号：CN107087161B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201710291024.0
申请日：2017-04-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了视频业务中基于多层神经网络的用户体验质量的预测方法，包括数据预处理，即选择视频业务中影响用户体验的特征参数，根据用户的报障/非报障将其映射为用户的QoE。随后建立多层神经网络的QoE预测模型，该神经网络包含五层，从低到高依次为：输入层—第一隐层—第二隐层—第三隐层—输出层。输入预处理后的数据，获得模型的最佳参数值，训练上述建立好的神经网络模型。最后完成用户体验质量QoE预测。本发明对数据进行预处理，选取重要的特征属性，综合考虑各种参数，可以使模型预测的视频质量真正接近用户对视频质量的主观体验，有助于更好预测用户体验质量，有利于及时准确反馈结果，帮助服务提供商和网络运营商不断完善视频业务和传输服务。
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公开(公告)号：CN108881051A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810578788.2
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/863 , H04L12/865 , H04L29/08 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了P2P流媒体点播系统中基于请求队列的节点负载均衡方法，该方法实现了P2P流媒体系统中各节点间高效的负载均衡。首先，通过请求的紧迫性、稀缺性以及平滑播放阈值，综合定义了请求的优先级，按照优先级由高到低排序，把不能及时处理的请求转移到其他的节点。最后，综合邻居节点的上行带宽，以及计算得到的稳定性和负载度，设计了节点利用函数，对转移的请求选择合适的目标节点进行处理，提出了基于请求队列的节点负载均衡策略。实施结果表明，本发明所设计的方法可以有效地解决P2P流媒体点播系统中的节点负载不均衡的问题，优化了P2P网络中的资源配置，有利于提升用户对于流媒体点播的体验。
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公开(公告)号：CN104994170B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510414218.6
申请日：2015-07-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了传感器网络中基于混合因子分析模型的分布式聚类方法，该方法用混合因子分析模型来建模传感器网络中各节点处待聚类的数据，各节点基于自身数据计算局部充分统计量，而后将该量扩散广播给其邻居节点，当节点收到所有来自邻居节点的局部充分统计量之后，其可以获得联合充分统计量，并基于该统计量估计出混合因子分析模型中的各个参数，最终基于估计出的模型完成聚类。本发明建立混合因子分析模型可以在聚类的同时完成数据的降维，采用分布式聚类方式，避免传统的集中式处理方式中由中心节点带来的网络崩溃。在本发明分布式聚类方法中，各节点间传输的是充分统计量而不是数据，既大大节省了通信开销，又可以较好地保护数据中的隐私信息。
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公开(公告)号：CN107330477A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710605177.8
申请日：2017-07-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种针对非均衡数据分类的改进SMOTE再抽样方法。该方法首先用K-Means方法对样本集中的少数类样本进行聚类，并删除聚类后每个类簇质心距离多数类样本最近的噪声样本类，而后在每一个类簇中利用KNN方法将类簇分为三类并删除噪声样本类。最后在每一个类簇中输入一个随机数并根据随机数与类簇中样本集类型的占比关系选择某个样本集进行SMOTE方法过抽样。本发明提出的改进型K-Means-SMOTE方法相比传统SMOTE方法在预测网路电视机顶盒用户的投诉模型中效果显著提高。
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