-
公开(公告)号：CN117294871A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311257057.5
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/239 , H04N21/24 , H04N21/2187
Abstract: 本发明公开了一种成本敏感的边缘辅助直播方法和系统，提出了一种成本敏感的边缘辅助直播方法和系统，在95峰定价下，利用夏普利值估计方法对内容分发网络和边缘服务器在不同时间段的实际带宽成本进行建模；同时基于估计的夏普利值，针对高计算复杂度的在线请求调度问题，利用多种加速技术，在不牺牲性能的前提下降低计算开销，并使用具有理论保证的请求调度贪心算法进行求解，解决了成本建模与请求调度之间的耦合问题，从而有效降低了边缘辅助直播系统的带宽成本。与其他方法相比，该系统和方法在提高目前直播系统传输能力以及节省带宽成本方面具有显著优势。
-
公开(公告)号：CN114037480A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111390832.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向新城市的新能源车充电桩需求预测及部署优化方法，使用城市迁移学习范式，利用历史数据丰富的城市迁移知识，帮助目标城市预测候选部署方案的用户需求，同时利用启发式思想，提出预测‑规划迭代交互的新模型和对应的高效求解方法，在爆炸的方案组合中快速搜索最优解，并保证方法的趋优性和收敛性。本发明的方法，同时进行预测和规划，保证了部署方案调整过程的趋优性和收敛性，并通过启发式方法提高了求解效率，大大减少了优化所需的时间，同时使用动态规划的思路来查找迭代过程中的最优解，真正实现了同步需求预测和充电桩部署方案优化。
-
公开(公告)号：CN107733521A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711046351.6
申请日：2017-10-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/185
CPC classification number: H04B7/18506
Abstract: 本发明实施例提供了一种无人机数据传输方法、装置及系统，其中，该方法包括：当监测无人机存在待发送数据时，监测自身一跳通信范围内是否存在返航无人机，当存在返航无人机时，通过控制信道发送第一通信控制帧至返航无人机。在第一预设时隙内接收到返航无人机返回的第二通信控制帧后，发送待发送数据至返航无人机，以使返航无人机携带待发送数据返航。本发明实施例提供的一种无人机数据传输方法、装置及系统，可以实现及时传输待发送数据，减少监测数据的时间延迟，提高信息传输的效率。
-
公开(公告)号：CN116828166A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310865717.1
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N13/161 , H04N13/15 , H04N19/597 , H04N19/96 , H04N19/593
Abstract: 一种基于帧间复用的体积视频编解码方法，涉及体积视频编解码领域，该方法主要包括：画面相似性检测、点云块相似性检测、帧间复用、八叉树优化编码算法、逆莫顿序重排、2D视频编码算法、帧间解码、八叉树优化解码算法和2D视频解码算法等步骤。本发明解决了基于帧间复用的解码算法在移动端解码帧率不足的问题，通过在体积视频流媒体系统领域采用帧间复用技术，实现了大幅度降低传输所需带宽的目标；本发明首次使用基于几何信息和颜色信息的深度学习点云配准模型在体积视频相邻帧之间做运动估计，实现了快速准确的冗余信息剔除；本发明首次利用2D视频编码算法压缩体积视频的颜色信息，实现体积视频颜色信息的帧间编码。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116684624A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310793693.3
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/107 , H04N19/91
Abstract: 一种基于视口适配和混合编码的体积视频传输方法，属于体积视频传输领域，包括：视口适配：预测用户观看下一帧体积视频的视口，且只传输该视口内的体积视频；混合编码：将当前帧分割成瓦片，为每个瓦片指定使用帧间熵编码算法或帧内熵编码算法进行编码；自适应多线程解码：采用自适应多线程解码方法，多个线程根据收到的瓦片的不同编码方式，采取不同的解码方式同时解码。本发明利用视口适配技术，只传输用户视口内的内容，极大地减少传输的数据量；体积视频帧与帧之间存在冗余信息，本发明利用帧间编码技术来进一步压缩体积视频的体积，减少需要传输的数据量；本发明实现了体积视频的低带宽、高质量传输，提高了用户观看质量。
-
公开(公告)号：CN107993648A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711204886.1
申请日：2017-11-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了无人机识别方法、装置及电子设备，其中，方法包括：采集待检测区域的声音信号；对声音信号进行快速傅里叶变换，得到变换声音信号；根据变换声音信号的频率特征，对待检测区域是否存在无人机进行预判决；在预判决的结果为存在无人机时，对变换声音信号进行梅尔倒谱系数MFCC变换，得到MFCC特征向量；将MFCC特征向量输入至预先训练的支持向量机SVM模型中，识别待检测区域是否存在无人机，其中，SVM模型是根据多个不同类型的样本声音信号，以及各样本声音信号是否为无人机运行声音的对应结果训练得到的，其中，多个不同类型的样本声音信号中至少部分为无人机运行声音信号。如此能够提高无人机识别的精准度。
-
公开(公告)号：CN114037480B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111390832.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0204 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种面向新城市的新能源车充电桩需求预测及部署优化方法，使用城市迁移学习范式，利用历史数据丰富的城市迁移知识，帮助目标城市预测候选部署方案的用户需求，同时利用启发式思想，提出预测‑规划迭代交互的新模型和对应的高效求解方法，在爆炸的方案组合中快速搜索最优解，并保证方法的趋优性和收敛性。本发明的方法，同时进行预测和规划，保证了部署方案调整过程的趋优性和收敛性，并通过启发式方法提高了求解效率，大大减少了优化所需的时间，同时使用动态规划的思路来查找迭代过程中的最优解，真正实现了同步需求预测和充电桩部署方案优化。
-
公开(公告)号：CN116800979A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310865197.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/503 , H04N19/91 , H04N19/51 , H04N19/42 , H04N19/172
Abstract: 一种基于帧间隐式相关性的点云视频编码方法，涉及点云视频压缩领域，包括：一、熵最小化的运动补偿：先将点云体素化；采用运动补偿方法来生成参考帧，该参考帧对齐帧间隐式相关性中的拓扑结构同时最小化条件熵；把帧划分成小立方体；使用一个指标评价两个立方体间的匹配程度；为当前帧的每个立方体从上一帧的立方体中搜索出匹配程度最佳的立方体；拼接每一个最佳匹配立方体，生成参考帧；选择能够最小化条件熵的参考帧，作为熵最小化的运动补偿输出；二、帧间熵编码。本发明充分利用动态帧的帧间冗余信息，对点云视频进行无损压缩，有效减少了点云视频流传输带宽消耗；同时利用了帧间隐式相关性压缩点云视频，有效减少了视频数据量。
-
公开(公告)号：CN116633802A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310698991.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L43/0876
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法，将周期信息增强的带宽数据输入神经网络的编码器‑解码器架构中，输出未来带宽的预测结果；其中，编码器的输入为历史周期信息增强的带宽数据，输出为从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征；解码器的输入为历史和未来时隙周期信息增强的带宽数据，并融合从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征，输出为未来带宽的预测结果。本发明提出的基于深度学习的超长期网络流量预测方法，能够对强相关性数据(年、日)和弱相关性数据(周、月)分别建模，实现了准确地对整月甚至更长时间的流量数据进行超长期预测，大幅度提升了超长期流量预测的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.022 seconds)
