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公开(公告)号：CN116347108A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310309504.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/82 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04N19/117 , H04N19/96 , H04N19/186
Abstract: 本发明涉及一种基于编码信息的深度神经网络的环路滤波决策方法，属于图像处理技术领域。该决策方法应用于视频编码标准VVC中的基于神经网络的环路滤波器决策，首先预设基于神经网络的环路滤波器为Filter Net，用于替换VVC标准中的去块效应滤波器DBF和样值自适应补偿SAO；并搭建FFDN对所输入信息进行特征提取，以准确学习失真情况，进而得到CTU级别的Filter Net标志位，FFDN的输入为编码树单元CTU的重建信息、划分深度矩阵、Slice类型信息和QP值。借助这些编码信息，FFDN网络可以在编码增益相当的情况下，实现基于神经网络的环路滤波方案复杂度降低，进而实现整体编码时间的减少。
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公开(公告)号：CN115941978A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211615020.0
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/82 , H04N19/86 , H04N19/117 , H04N19/186 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于视频编解码技术领域，具体涉及一种利用编码过程中多种信息融合的神经网络MIIN(Multi‑Information Integration Network)的环路滤波方法。本发明通过将编码过程中产生的多种中间信息输入到所搭建的神经网络中，并对视频编解码标准VVC环路滤波中的DBF模块和SAO模块进行替换，以提升环路滤波方案的性能。方案中亮度分量和色度分量采用不同的输入信息，其中主输入均为各个分量对应的重建信息，对应亮度分量的辅助输入为预测信息和分区信息，对应色度分量的辅助输入为残差信息和分区信息，借助这些辅助信息，MIIN网络复杂度接近的情况下，可以获得更好的滤波效果。
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公开(公告)号：CN114970532A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210539034.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 当前，随着机器翻译、信息提取、条件搜索等领域的发展，命名实体识别作为这些领域的基础技术也取得了进一步的发展。目前常用的词嵌入分为静态词嵌入和基于上下文语义信息的动态词嵌入(如BERT词嵌入)，但是这两种词嵌入都存在一定的不足。静态词嵌入采用固定的词向量对词元进行表达，没有考虑词元在不同句子中表达语义不同的情况；而考虑上下文语义的BERT词嵌入又存在表征退化的问题，针对这种情况本方法提出了一种简单有效的词嵌入方法，通过改进静态词嵌入以及动态词嵌入的分布使其具备各向同性的分布特征，以此来提升词嵌入的语义表达能力。同时，为了更好的利用语义嵌入，针对注意力机制的计算方法进行了改进，最后基于transformer网络架构构建了基于嵌入分布改进的中文命名实体识别模型解决由于嵌入分布的各向异性带来的命名识别错误的问题。
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公开(公告)号：CN110830562B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201911044751.2
申请日：2019-10-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1023 , H04L67/5682 , H04L67/1097
Abstract: 本发明属于网络集群与网络化控制技术领域，涉及一种基于虚拟节点的有限负载一致性哈希负载均衡策略，将缓存节点内存大小、CPU内核总数及磁盘大小作为独立信息数据波动赋权法的输入指标，计算各缓存节点性能量化值及性能量化值占比，根据设定的虚拟节点总数得到各缓存节点的虚拟节点数，将一致性哈希环均分为m段弧，利用Random函数为每个缓存节点生成对应数目的虚拟节点，按比例映射到每段弧上，负载均衡器更新集群缓存代理的负载量及各缓存节点的负载上限，在一致性哈希环上选择虚拟节点，利用拥有该虚拟节点的缓存节点进行服务。本发明解决了原策略负载分配不均和不支持异构集群缓存代理的问题，有效减少骨干网带宽占用率和集群缓存代理响应时间。
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公开(公告)号：CN114529576A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210002435.4
申请日：2022-01-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于滑动窗口优化的RGBD和IMU混合跟踪注册方法，其包括以下步骤：视觉测量前端步骤：首先，通过RGBD相机获取RGB信息与深度信息，进行特征提取与跟踪；对三个传感器的外参、偏置、绝对尺度进行标定，通过PnP、ICP算法估计滑动窗口内所有帧的位姿及观测点的逆深度，并与IMU预积分结果进行对齐求解相关参数；采用基于滑动窗口的方法对将视觉测量前端传过来的初始位姿信息做进一步优化，通过先验信息约束、视觉约束、IMU约束构建目标误差函数，通过基于滑动窗口的图优化算法不断优化所有帧的位姿及偏置信息；回环检测与优化步骤：利用DboW算法进行回环检测，如果检测到回环产生，则通过重定位的方式对整个轨迹进行闭环优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111818168A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010670745.4
申请日：2020-07-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/08 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04L12/24 , H04W28/16
Abstract: 本发明涉及一种车联网中自适应联合计算卸载与资源分配方法，属于车联网边缘计算领域。所述方法包括考虑本地、MEC服务器、远端云服务器、空闲车辆多计算平台结合下的多个车辆并发卸载情况。综合考虑车辆任务的大小、最大容忍时延、RSU下的计算资源、网络带宽因素，将车辆的计算任务卸载到多个计算平台；根据RSU下的任务数自动调整车辆计算任务的卸载平台和卸载比例，在车辆获得最优卸载比例的同时对MEC的计算资源进行分配；将计算卸载决策和资源分配建模为多约束优化问题；利用压缩粒子群优化算法，和提出粒子矩阵编码方式联合优化卸载决策和资源分配。实验结果表明，本发明能在满足最大容忍时延的同时，最小化系统总成本。
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公开(公告)号：CN115941978B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211615020.0
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/82 , H04N19/86 , H04N19/117 , H04N19/186 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于视频编解码技术领域，具体涉及一种利用编码过程中多种信息融合的神经网络MIIN(Multi‑Information Integration Network)的环路滤波方法。本发明通过将编码过程中产生的多种中间信息输入到所搭建的神经网络中，并对视频编解码标准VVC环路滤波中的DBF模块和SAO模块进行替换，以提升环路滤波方案的性能。方案中亮度分量和色度分量采用不同的输入信息，其中主输入均为各个分量对应的重建信息，对应亮度分量的辅助输入为预测信息和分区信息，对应色度分量的辅助输入为残差信息和分区信息，借助这些辅助信息，MIIN网络复杂度接近的情况下，可以获得更好的滤波效果。
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公开(公告)号：CN117634745A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311652463.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于改进K‑means聚类算法的分时电价时段划分方法，属于聚类分析技术领域，包括：准备日前负荷数据、模糊隶属度函数、轮廓系数、数据密度、K‑means聚类算法。首先使用模糊隶属度函数初始化聚类中心；然后多次运行K‑means聚类算法并采用轮廓系数评价聚类效果，以此确定最佳聚类数；再根据数据密度优化初始聚类中心以满足最佳聚类数；最后运行K‑means聚类算法对负荷时段进行划分，并比较划分结果，输出最佳时段划分。本发明充分考虑负荷曲线特征和潜在的负荷时段类型，避免人为确定的主观性，算法运行效率得到改善的同时，最终输出的时段划分效果在一定范围内能够达到最优。
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公开(公告)号：CN115186558A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210884474.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明请求保护一种基于数字孪生的薄壁件应力‑应变实时预测方法，包括以下步骤：①建立薄壁件安装过程有限元模型进行有限元仿真，得到有限元仿真数据；②建立BP神经网络，将有限元数据按坐标进行重排并分为训练集、验证集、测试集，传入BP神经网络进行网络训练，得到针对薄壁件应力‑应变预测的代理模型；③在产线现场部署客服端，实现传感器数据收集和安装过程控制，在服务端部署薄壁件应力‑应变实时预测的代理模型并实现可视化，建立薄壁件安装过程的应力‑应变数字孪生模型；④实际部署后，根据实际安装过程中传感器收集到的数据对现有代理模型进行优化，使其不断逼近实际工况。本发明解决了类似阵列天线这种结构复杂，不便测量的薄壁件的应力‑应变实时测量问题。
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公开(公告)号：CN112631287B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011445741.2
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种车联网环境下车辆编队控制系统与方法，属于车联网领域。所述方法包括信息系统和控制系统。控制系统与信息系统和车辆物理系统进行有线连接，接收信息系统信息并执行控制指令，包括：速度控制器和角度控制器。在建立领航‑跟随模型和系统误差模型的基础上，提出使用李雅普诺夫稳定性理论设计一种跟随距离时变的领航跟随速度控制器，使编队车辆在不同速度下保持不同距离的稳定跟随。本发明的优势在于：全面的考虑了车辆信息系统和控制系统的结构与优化了领航‑跟随控制模型，可以解决编队形成、直线行驶、曲线行驶和车辆出入队等编队行驶控制的问题，具有普适性。能够保证编队的安全性和平稳性，提高编队的灵活性和道路的交通容量。
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