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公开(公告)号：CN109657552B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201811366611.2
申请日：2018-11-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种基于迁移学习实现跨场景冷启动的车型识别装置与方法，该车型识别装置设有三个组成部件：数据处理单元，网络训练单元和识别应用单元，本发明是在目标域只有少量已标注车型信息的车辆图像数据时，采用迁移学习的域适应方法，减少旧车型识别场景的源域和新车型识别场景的目标域之间的车型识别卷积神经网络模型的参数差异性，实现从旧车型识别场景到新车型识别场景的车型识别卷积神经网络模型的参数迁移，实现跨场景冷启动的车型识别。本发明能够用于实际智慧交通工程的初始阶段，在缺乏实际车型识别场景的已标注车型信息的车辆图像数据的条件下，使得卷积神经网络模型在车型识别任务上达到一个较高的准确率，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN102609361A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210012969.1
申请日：2012-01-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种虚拟机存储数据迁移方法和装置。存储探测模块探测虚拟机的存储装置，获取存储数据块分配位图表；发起迁移控制模块获取脏数据位图表，并从存储探测模块获取存储数据块分配位图表；发起迁移控制模块根据存储数据块分配位图表和脏数据位图表，确定脏数据中已被分配的数据块为目标数据块，向接收迁移控制模块发送目标数据块的位置信息和目标数据块。采用本发明提供的虚拟机存储数据迁移方法和装置，能够缩短迁移时间，节约网络带宽，提高虚拟机存储数据迁移的效率。
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公开(公告)号：CN101572634A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910086506.8
申请日：2009-06-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种利用互相关函数被动测量传输控制协议TCP连接往返时延的方法，是在TCP连接的路径上选择或设置测量节点和测量装置；测量装置先采集设定时间内通过该节点的TCP连接的双向分组并保存；再将设定时间均匀分割为多个小区间时长，分别统计在每个小区间时长内两个方向的分组数量，并将所有小区间时长内在同一方向通过该节点的分组个数组成一个统计数列，TCP连接的双向分组就在同一时间段内组成两个统计数列；然后计算两个统计数列在不同时间偏移下的互相关函数值，根据最大函数值对应的时间偏移确定每个ACK分组与其数据分组之间的对应关系，最终计算该TCP连接在设定时间内的往返时延。该方法解决了现有技术在测量时要向网络注入额外流量和效率低的缺陷。
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公开(公告)号：CN100438456C
公开(公告)日：2008-11-26
申请号：CN200610113869.2
申请日：2006-10-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种逐跳转发的分布式流媒体传输性能的测试方法和装置，测试方法是在端到端的测量路径上设置多个测量节点，并在其中分别设置测试模块，以将整条测量路径划分成多段路径，其中除了首个发送节点的发送模块和最后一个节点的接收模块以外，处于中间测量路径上的其它各个接收模块从前驱节点接收到测量数据包和控制消息后，先执行逐跳转发操作：直接向后继节点转发该测量数据包和控制消息，用于端到端的传输性能测量；同时根据前驱节点发送来的测量数据包和控制消息，计算该节点与其前驱节点之间分段路径的各项传输性能参数，以便在一次测量过程中，同时获得端到端和逐段路径的传输性能参数，快速定位网络问题的发生位置。
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公开(公告)号：CN1937543A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610113869.2
申请日：2006-10-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种逐跳转发的分布式流媒体传输性能的测试方法和装置，测试方法是在端到端的测量路径上设置多个测量节点，并在其中分别设置测试模块，以将整条测量路径划分成多段路径，其中除了首个发送节点的发送模块和最后一个节点的接收模块以外，处于中间测量路径上的其它各个接收模块从前驱节点接收到测量数据包和控制消息后，先执行逐跳转发操作：直接向后继节点转发该测量数据包和控制消息，用于端到端的传输性能测量；同时根据前驱节点发送来的测量数据包和控制消息，计算该节点与其前驱节点之间分段路径的各项传输性能参数，以便在一次测量过程中，同时获得端到端和逐段路径的传输性能参数，快速定位网络问题的发生位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126278B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911350732.2
申请日：2019-12-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种针对少类别场景的目标检测模型优化与加速的方法，包括以下步骤：获取并标注待检测图片；将标注好的图片加入到特征提取装置进行特征提取，得到三组固定大小的特征图；将三组固定大小的特征图送入到带有FocalLoss损失函数的预测装置进行结果预测；对预测结果进行检测框的过滤，使得对于同一待检测物体，只有一个检测框输出,所述的进行特征提取过程包括：对DarkNet，AlexNet，ResNet，VGG，GoogLeNet，SENet，DenseNet等网络进行压缩，将图片大小调整至分辨率为N×N，N的可选取值为320‑1280之间的32的倍数，采用压缩后的特征提取网络进行图片的特征提取。本发明可以同时具有较高的检测速度和较高的准确率。
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公开(公告)号：CN109815902B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910069394.9
申请日：2019-01-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种行人属性区域信息获取方法、装置及设备，该方法包括：获取待识别图像；针对所述待识别图像中的每一像素点，获得该像素点所属行人具有各个属性的概率，并根据所获得的概率确定该像素点所属行人具有的属性，其中，行人具有的属性为：能够可视化、且用于表征行人外观特征的属性；将所确定的属性相同、且位置相邻的像素点形成的图像区域识别为所述待识别图像中行人的属性区域；对于每一属性区域，将针对该属性区域内像素点确定的属性作为所要获取的属性区域的信息。应用本发明实施例提供的方案，能够识别出行人的属性在图像中的属性区域，以及行人所具有的属性。
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公开(公告)号：CN111435421A
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201910026346.1
申请日：2019-01-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式公开了一种面向交通目标的车辆重识别方法和装置。获取待识别车辆的图像，图像中的待识别车辆在车辆侧面下边界与水平线之间具有倾斜角度，倾斜角度取值范围为[20°-90°]；基于预先训练好的视角标注模型对图像进行分类，当分类结果为正脸图像时，提取图像的特征以作为第一特征；当分类结果为前侧脸图像时，基于预先训练好的车辆关键点定位模型对前侧脸图像执行关键点定位，并使用对抗生成网络将执行关键点定位后的前侧脸图像校正为正脸图像，提取正脸图像的特征以作为第一特征；基于第一特征与数据库中车辆图像的相似度计算，确定出待识别车辆的重识别图像。降低姿态对车辆重识别准确率的影响，选取更具有区分度的特征，提高重识别准确率。
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公开(公告)号：CN111126278A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911350732.2
申请日：2019-12-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种针对少类别场景的目标检测模型优化与加速的方法，包括以下步骤：获取并标注待检测图片；将标注好的图片加入到特征提取装置进行特征提取，得到三组固定大小的特征图；将三组固定大小的特征图送入到带有FocalLoss损失函数的预测装置进行结果预测；对预测结果进行检测框的过滤，使得对于同一待检测物体，只有一个检测框输出,所述的进行特征提取过程包括：对DarkNet，AlexNet，ResNet，VGG，GoogLeNet，SENet，DenseNet等网络进行压缩，将图片大小调整至分辨率为N×N，N的可选取值为320-1280之间的32的倍数，采用压缩后的特征提取网络进行图片的特征提取。本发明可以同时具有较高的检测速度和较高的准确率。
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公开(公告)号：CN109815902A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910069394.9
申请日：2019-01-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种行人属性区域信息获取方法、装置及设备，该方法包括：获取待识别图像；针对所述待识别图像中的每一像素点，获得该像素点所属行人具有各个属性的概率，并根据所获得的概率确定该像素点所属行人具有的属性，其中，行人具有的属性为：能够可视化、且用于表征行人外观特征的属性；将所确定的属性相同、且位置相邻的像素点形成的图像区域识别为所述待识别图像中行人的属性区域；对于每一属性区域，将针对该属性区域内像素点确定的属性作为所要获取的属性区域的信息。应用本发明实施例提供的方案，能够识别出行人的属性在图像中的属性区域，以及行人所具有的属性。
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