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公开(公告)号：CN116186606A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310092594.2
申请日：2023-01-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2433 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 基于预训练模型指导微调的半监督少样本时间序列异常检测与分类的系统，包括如下模块：数据输入与预处理模块、模型预训练模块、指导微调模块、异常检测模块、模型模块和存储模块；基于预训练模型指导微调的半监督少样本时间序列异常检测与分类的方法，包括如下操作步骤：(1)数据输入与预处理模块对时间序列数据进行预处理；(2)模型模块进行模型预训练；(3)指导微调模块指示模型模块进行指导微调；(4)异常检测模块融合训练好的预训练模型与微调完毕的指导向量，指示模型模块进行异常检测和分类任务。
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公开(公告)号：CN114979089B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210442042.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L65/611 , H04L65/60 , H04N19/42 , H04W4/06
Abstract: 一种实时传输全景视频的系统和方法，专门针对全景360度视频提出新的分组方法与码率决策方法，其分组方法考虑到不同用户的视角情况，有效减少重复视频片段对带宽的消耗，同时在分配资源时保证用户公平性并充分利用网络带宽资源；本发明的系统和方法能够在带宽受限的情况下最大化用户的长期QoE，同时避免了现有技术方案复杂度大，难以满足用户的实时性需求的问题。
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公开(公告)号：CN115017286A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210649202.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04
Abstract: 基于检索的多轮对话系统，包括如下模块：表示模块、匹配模块、聚合模块和预测模块；基于检索的多轮对话方法，包括下列操作步骤：(1)表示模块将每一轮次的对话转化为对话的级联向量，将候选答案转化为候选答案的级联向量；(2)匹配模块基于全局注意力机制，动态吸收上下文信息，计算得到匹配向量；(3)聚合模块处理得到短期依赖信息序列和长期依赖信息序列；(4)预测模块计算参与匹配的上下文环境和候选答案的匹配分数；(5)选择匹配分数最高的候选答案作为正确答案。
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公开(公告)号：CN114979089A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210442042.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L65/611 , H04L65/60 , H04N19/42 , H04W4/06
Abstract: 一种实时传输全景视频的系统和方法，专门针对全景360度视频提出新的分组方法与码率决策方法，其分组方法考虑到不同用户的视角情况，有效减少重复视频片段对带宽的消耗，同时在分配资源时保证用户公平性并充分利用网络带宽资源；本发明的系统和方法能够在带宽受限的情况下最大化用户的长期QoE，同时避免了现有技术方案复杂度大，难以满足用户的实时性需求的问题。
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公开(公告)号：CN113887516A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111269611.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京邮电大学
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569817B
公开(公告)日：2021-11-02
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。
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公开(公告)号：CN109344820B
公开(公告)日：2021-09-17
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。
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公开(公告)号：CN112685393A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011555300.8
申请日：2020-12-24
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 北京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Inventor： 陈端云 , 施加轮 , 吴季桦 , 吴志康 , 王敬宇 , 朱鹏宇 , 巢玉坚 , 蔡新忠 , 徐士元 , 曹雄志 , 张昊 , 杨剑 , 陈功伯 , 苏素燕 , 吴子辰 , 李霁轩 , 丁士长 , 郭焘
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/28
Abstract: 本发明提出一种用于电力通信网的智能化告警归并系统，用于对告警数据库内的告警数据进行归并处理，所述系统包括告警特征提取模块、告警向量化模块、告警一次聚类模块、告警二次聚类模块、告警规则细化模块和告警分类与增量更新模块；先对数据进行告警特征提取、向量化、一次聚类、二次聚类，然后进行告警规则细化过程，最后完成告警分类与增量更新；本发明能克服现有电力通讯网中现有告警归并技术的缺陷，解决现有告警归并技术人力成本高昂、依赖于特定的应用场景以及难以跟上技术迭代的速度等问题，是一种高效率、高精度、高召回和强适应的智能化告警归并技术。
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公开(公告)号：CN111046881A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911219009.0
申请日：2019-12-02
Applicant: 许昌北邮万联网络技术有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 基于计算机视觉和深度学习的指针式仪表读数识别方法，包括下列操作步骤：(1)指针式仪表表盘区域检测过程；(2)指针式仪表图像预处理过程；(3)刻度与指针检测过程；(4)数字区域检测过程；(5)数字识别过程；(6)读数计算过程；本发明方法能实现对指针式仪表读数的快速准确自动读取，省时省力。
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公开(公告)号：CN105743763A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610212933.6
申请日：2016-04-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/46 , H04L12/24 , H04L12/721
CPC classification number: H04L12/4641 , H04L41/142 , H04L45/12
Abstract: 一种基于学习和推理的虚拟网络映射方法，包括下列操作步骤：(1)根据历史数据生成底层物理网络节点之间的依赖关系矩阵M；(2)根据虚拟节点对CPU计算资源的需求大小，从大到小对虚拟节点进行排序；(3)根据依赖关系矩阵M、虚拟节点映射的先后顺序和当前待映射虚拟节点与已完成映射的虚拟节点的拓扑关系，采用贝叶斯推理判决选择当前待映射虚拟节点对应的最佳底层物理节点，进行虚拟节点到底层物理节点的节点映射；(4)按照设定的链路映射算法实现虚拟网络上虚拟节点之间的虚拟链路到底层物理网络上物理路径之间的链路映射。
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