一种区域监测点的布局方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112492275B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202011343997.2

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 本发明公开一种区域监测点的布局方法、装置及存储介质,该方法包括步骤:将待布局区域的原始数据导入ArcGIS平台中,获取每个监测点的监控范围;根据每个监测点的监控范围,按照预设的划分策略,将待布局区域划分为若干个不规则区块;在每个不规则区块中,选取k个监测点作为选定的监测点,建立目标函数以及约束条件,确定不规则区块内最终选定的监测点;其中,对应的不规则区块内的监测点总个数为n,1≤k<n;汇总每个不规则区块最终选定的监测点,确定待布局区域最终布局的监测点。本发明通过从每个摄像头的监控覆盖范围出发,将布局区域划分为多个不规则区块,对每个不规则区块进行最低成本优化,最后进行汇总,使得区域的监测点布局更合理。

    一种基于残差重构的视频仿真方法及装置

    公开(公告)号:CN112543339A

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN202011432932.5

    申请日:2020-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差重构的视频仿真方法及装置,方法包括:基于初始采样间隔,通过稀疏表示算法对待处理视频进行解码,分别得到采样前视频帧、采样后视频帧和采样时刻视频帧;进行矢量化处理;计算采样时刻测量矢量的预测值,并得到对应的自适应采样间隔;基于初始采样间隔、自适应采样间隔对采样时刻测量矢量进行重构;对重构后的采样时刻测量矢量进行解码,得到自适应采样时刻视频帧;以解码后得到的自适应采样时刻视频帧进行仿真输出。本发明实施例提供的基于残差重构的视频仿真方法及装置,通过基于残差重构的特定算法,使得视频仿真能够根据实时图像调整不同的采样间隔,提升了视频仿真的效果,推进了仿真采样的智能化进程。

    一种5G切片资源调度方法
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114520772B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202210058973.5

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 本发明提供了一种5G切片资源调度方法,包括初始化深度强化网络的记忆池和学习参数;记忆池包括网络状态、动作、奖励值和下一网络状态;动作表示5G切片资源分配策略;将采集到的5G切片资源的历史分配数据馈入到深度神经网络进行强化学习,并将每一次学习得到的网络状态、动作、奖励值和下一网络状态组成一个四元组;随机抽取若干个四元组馈入到神经网络进行训练,得到切片资源分配模型;响应于接收到的终端业务请求,基于切片资源分配模型进行5G切片资源分配;本发明可以实现采用有限样本进行模型快速训练,从而大大降低了海量用户多种通信场景的切片资源分配模型计算的复杂度,有效缩短切片资源分配的决策时长,提升切片资源分配效率。

    一种区域监测点的布局方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112492275A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011343997.2

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 本发明公开一种区域监测点的布局方法、装置及存储介质,该方法包括步骤:将待布局区域的原始数据导入ArcGIS平台中,获取每个监测点的监控范围;根据每个监测点的监控范围,按照预设的划分策略,将待布局区域划分为若干个不规则区块;在每个不规则区块中,选取k个监测点作为选定的监测点,建立目标函数以及约束条件,确定不规则区块内最终选定的监测点;其中,对应的不规则区块内的监测点总个数为n,1≤k<n;汇总每个不规则区块最终选定的监测点,确定待布局区域最终布局的监测点。本发明通过从每个摄像头的监控覆盖范围出发,将布局区域划分为多个不规则区块,对每个不规则区块进行最低成本优化,最后进行汇总,使得区域的监测点布局更合理。

    一种基于残差重构的视频仿真方法及装置

    公开(公告)号:CN112543339B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202011432932.5

    申请日:2020-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差重构的视频仿真方法及装置,方法包括:基于初始采样间隔,通过稀疏表示算法对待处理视频进行解码,分别得到采样前视频帧、采样后视频帧和采样时刻视频帧;进行矢量化处理;计算采样时刻测量矢量的预测值,并得到对应的自适应采样间隔;基于初始采样间隔、自适应采样间隔对采样时刻测量矢量进行重构;对重构后的采样时刻测量矢量进行解码,得到自适应采样时刻视频帧;以解码后得到的自适应采样时刻视频帧进行仿真输出。本发明实施例提供的基于残差重构的视频仿真方法及装置,通过基于残差重构的特定算法,使得视频仿真能够根据实时图像调整不同的采样间隔,提升了视频仿真的效果,推进了仿真采样的智能化进程。

    一种5G切片资源调度方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114520772A

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN202210058973.5

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 本发明提供了一种5G切片资源调度方法,包括初始化深度强化网络的记忆池和学习参数;记忆池包括网络状态、动作、奖励值和下一网络状态;动作表示5G切片资源分配策略;将采集到的5G切片资源的历史分配数据馈入到深度神经网络进行强化学习,并将每一次学习得到的网络状态、动作、奖励值和下一网络状态组成一个四元组;随机抽取若干个四元组馈入到神经网络进行训练,得到切片资源分配模型;响应于接收到的终端业务请求,基于切片资源分配模型进行5G切片资源分配;本发明可以实现采用有限样本进行模型快速训练,从而大大降低了海量用户多种通信场景的切片资源分配模型计算的复杂度,有效缩短切片资源分配的决策时长,提升切片资源分配效率。

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