-
公开(公告)号：CN113887516B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111269611.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 用于人体动作识别的特征提取系统，包括如下功能模块：数据扩增模块、动作编码模块、前置任务模块：该模块由空间前置任务子模块和时间前置任务子模块构成和对比学习模块；用于人体动作识别的特征提取方法，包括如下操作步骤：(1)模型训练步骤；(2)特征提取步骤；本发明将前置学习功能和对比学习功能有机结合，使系统能够从未标注的人体骨架序列中，充分提取人体动作特征，并且保留了细粒度时空信息，提高了后续人体动作识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN116545854A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310523415.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/084 , H04L41/0853
Abstract: 基于自然语言的网络配置命令生成系统，包括如下模块：配置命令库模块、语法检索器模块和命令生成器模块；基于自然语言的网络配置命令生成方法，包括如下操作步骤：(1)配置命令库模块将网络设备手册中的半结构化的配置信息提取为结构化的网络设备的配置功能；(2)语法检索器模块根据用户用自然语言所输入的网络配置意图，从配置命令库模块中检索出最匹配的k条语法；(3)命令生成器模块根据用户用自然语言所输入的网络配置意图和语法检索器模块所检索出的最匹配的k条语法，生成网络设备的网络配置命令及其上下文。
-
公开(公告)号：CN113269152B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110712259.9
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 一种非等间距离散深度补全的方法，包括下列操作步骤：(1)将深度区间按照非等间距的方式离散为k个分割区间；(2)将一幅单通道的雷达深度图离散为k个通道的深度概率图；(3)基于残差网络构建并训练第一深度补全网络，使用单通道雷达深度图和RGB格式可见光图像作为第一深度补全网络的输入；完成深度补全后的单通道的深度图作为输出；(4)基于残差网络构建并训练第二深度补全网络，使用k个通道的深度概率图和RGB格式可见光图像作为第二深度补全网络的输入；完成深度补全后的k个通道的深度图作为输出。
-
公开(公告)号：CN113269152A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110712259.9
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种非等间距离散深度补全的方法，包括下列操作步骤：(1)将深度区间按照非等间距的方式离散为k个分割区间；(2)将一幅单通道的雷达深度图离散为k个通道的深度概率图；(3)基于残差网络构建并训练第一深度补全网络，使用单通道雷达深度图和RGB格式可见光图像作为第一深度补全网络的输入；完成深度补全后的单通道的深度图作为输出；(4)基于残差网络构建并训练第二深度补全网络，使用k个通道的深度概率图和RGB格式可见光图像作为第二深度补全网络的输入；完成深度补全后的k个通道的深度图作为输出。
-
公开(公告)号：CN108881028B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810573044.1
申请日：2018-06-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/863 , H04L12/927 , H04L12/947 , G06N3/08
Abstract: 基于深度学习实现应用感知的SDN网络资源调度方法，其内容是：基于SDN网络的网络特性，在位于数据平面的虚拟网络功能VNF上部署深度神经网络DNN，该DNN对交换机转发的应用数据流进行学习和分类，并把分类结果上报给SDN控制器，SDN控制器根据分类结果进行网络资源调度，生成满足该应用数据流网络资源需求的路由信息，并把该路由信息下发给交换机，本发明的方法大大提高了系统的灵活性和鲁棒性，实现了根据应用的资源需求对网络资源进行合理调度，从而提高了网络的服务质量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569817A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910865437.4
申请日：2019-09-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 基于视觉实现手势识别的系统，包括如下模块：手部检测模块、手部姿态估计模块和手部姿态估计模块；基于视觉实现手势识别的方法，包括下列操作步骤：(1)将对齐的RGB图片输入到手部检测模块中，得到手的边界框；(2)手部姿态估计模块截取深度图中对应的手的部分，得到手部关键关节点的3D坐标；(3)将所述手部关键关节点的3D坐标输入到手势识别模块，得到数字手势编码；(4)根据数字手势编码，对手势进行相似度度量，从而实现手势识别；本发明的系统和方法具有良好的准确率、实时性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN109344820A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810884093.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 基于计算机视觉和深度学习的数字式电表读数识别方法，包括下列操作步骤：(1)电表图像预处理过程，包括倾斜矫正、鱼眼矫正和统一图像大小；(2)数字区域检测过程，通过预先训练好的深度神经网络进行数字区域检测；(3)读数识别过程，对数字区域进行分割，并将分割后获得的图像统一分辨率，通过预先训练好的深度神经网络进行识别；本发明方法实现了对数字式电表读数的快速准确读取，实现了电表的自动抄表，省时省力。
-
公开(公告)号：CN106301963B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610921901.3
申请日：2016-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/721
Abstract: 基于SDN实现异构覆盖网路由优化的两种方法，一种是集中式方法，另一种是分布式方法，实现了覆盖网络之间的相互合作；主要思想是：为每一个覆盖网络设置一个SDN控制器，为所有覆盖网络设置一个数据服务器，并让覆盖网络的SDN控制器都与数据服务器相连接，从而使异构覆盖网络之间相互感知，并且理解彼此的表现目标，在这个基础上对覆盖网络的路由进行集中式或分布式指导，改善了覆盖网络之间的路由冲突，使覆盖网络通过合作来优化各自的流量安排，友好地共享底层资源，最后保证覆盖网络之间的公平性的同时提升它们的表现。
-
公开(公告)号：CN108833293A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810636431.5
申请日：2018-06-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/807 , H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于软件定义网络SDN的拥塞控制方法、装置及SDN控制器。该方法包括：获得交换机发送的packet_in消息；确定packet_in消息中包括的数据包；当数据包为用于请求建立TCP连接的握手信息SYN包时，基于SDN控制器所在网络的拓扑结构和链路信息，对网络执行第一拥塞控制处理；当数据包为用于应答断开TCP连接的结束信息FIN包时，基于链路信息，对网络执行第二拥塞控制处理；当数据包为用于请求断开TCP连接的FIN包时，删除数据库中存储的、数据包所对应TCP连接的信息。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，SDN控制器可以改善各数据流之间带宽的公平性，并减少高度突发的短流量带来的TCP重传和超时，以实现对数据中心中存在的TCP Incast拥塞的控制。
-
公开(公告)号：CN105337857B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201510818810.2
申请日：2015-11-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/707 , H04L12/717 , H04L12/721 , H04L12/741 , H04L12/751
Abstract: 一种基于软件定义网络的多路径传输方法，主机A与主机B通过发送重复应答Dupack报文的方式，告知对方以及软件定义网络SDN控制器自己的附加网卡地址信息，SDN控制器计算出主机A与主机B之间的独立路径，并从所述的独立路径中选择一条最合适的独立路径P；SDN控制器生成该独立路径P的流表，并向该独立路径P上相关的openflow协议交换机下发流表，主机A与主机B在所述的独立路径P上建立子流进行数据传输，主机A把数据包分发到与主机B已建立的多条独立路径上；本方法为通信双方建立了最优路径，实现了SDN中的多路径最优数据传输。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
76
records
(took 0.048 seconds)
