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公开(公告)号：CN118113467A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410229953.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种跨域无服务器数据分析的细粒度函数编排方法及系统，属于无服务器计算和数据分析技术领域。本方法首次明确了细粒度的函数编排模式和端到端目标，并提供了一个基于MARL的分布式编排算法，通过定制化的状态表示和动作编码单元来为每个函数制定细粒度的放置和资源分配策略。本系统利用开源无服务器数据分析系统提供的细粒度函数知识，开发了一系列定制化的组件来支持细粒度、分布式的函数编排模式，能够在大规模的多租户环境下提供良好的用户体验。
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公开(公告)号：CN113692021B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110936885.6
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于亲密度的5G网络切片智能资源分配方法，属于5G网络切片技术领域，旨在尽可能提高5G雾无线接入网络切片的资源利用率并减低延迟。本方法引入节点亲密度，并应用深度强化学习技术来优化5G网络中的切片资源分配，在保证服务质量的同时最大限度地提高资源利用率。首先应用深度学习技术来表示复杂的高维网络状态空间，并使用重放缓冲区来利用采样经验信息的相关性。然后，将获得的信息作为提出的智能决策模块的输入，以自适应地做出5G网络切片决策。本发明尤其适用于应用在动态复杂的、对切片的资源利用率和延迟都要求较高的场景。
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公开(公告)号：CN116035614A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310009646.5
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B7/00 , G10L21/0216 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L25/66 , G10L25/30 , G10L15/08 , G10L15/16 , H04R1/10
Abstract: 本发明涉及一种利用耳机进行抗噪音的肠鸣音监测方法，属于移动计算应用技术领域。本发明采用基于卡尔曼滤波和经验模态分解的去噪技术，分别消除环境和内部噪声。从去噪后的肠鸣音数据中提取梅尔频谱系数特征，设计了LSTM网络来识别肠鸣音和非肠鸣音。通过采用数据增强策略来获得足够的训练数据，进一步提高系统的泛化能力和鲁棒性。此外，本发明设计了基于滑动窗口和基于频带方差的两种算法，分别计算肠鸣音的频率和持续时间，从而精细地评估相应的胃肠道状态。本发明成本低、用户体验好、不存在隐私泄露问题，适用于用户对胃肠道状态进行日常监测。
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公开(公告)号：CN116030311A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310321902.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 自然资源部第一海洋研究所 , 北京理工大学
Inventor： 秦华伟 , 赵玉杨 , 王建步 , 马元庆 , 张明亮 , 刘爱英 , 邢红艳 , 宋秀凯 , 孙珊 , 苏博 , 姜向阳 , 张娟 , 李凡 , 谷伟丽 , 李少文 , 李志林 , 姜会超 , 李伟
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于多源遥感数据的湿地分类方法和电子设备，其中，分类方法包括：获取湿地的高光谱图像数据、多光谱图像数据和预训练的分类网络模型；将高光谱图像数据输入第一特征提取网络分别提取光谱特征和空间特征，得到高光谱特征；将多光谱图像数据输入第二特征提取网络，提取多尺度空间特征，得到多光谱特征；将高光谱特征和多光谱特征输入深度交叉注意模块进行特征融合；利用全连接层和损失函数，得到湿地分类结果。将双分支特征提取模块对深度交叉注意模块的特征提取部分进行改进，深度交叉注意模块能够更充分利用两种不同遥感数据的特点，分类性能更优，在总体准确度和Kappa系数方面均有较大的提升。
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公开(公告)号：CN115481380A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210989164.6
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于滑动振动信号的连续身份认证方法，属于移动计算应用技术领域。当触摸屏检测到人体滑动动作后，振动马达产生特定振动信号，加速度计接收到被手指滑动影响后的独特振动响应。由于每个人的手指具有特有的形状、大小、骨密度和肌肉分布等特性，将产生具有独特个体差异的振动响应。本方法设计了一种新的振动信号生成机制，包括两种不同类型振动信号的组合以及随机频率分量的添加。本发明从接收的两种信号中分别提取出不同的用户生物特征，并设计了一种神经网络来消除用户的生物特征中行为特征的影响。最后，通过利用行为无关的生物特征实现连续用户身份认证。本发明成本低、抗干扰性强、安全性高，适用于大部分相关场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112863515A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011631284.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L15/24 , G10L21/0224 , H04R25/00 , H04M1/72403 , H04M1/72448 , G06K9/62 , H04M1/03
Abstract: 本发明公开了一种利用手机扬声器和麦克风识别人体舌头下颚动作的方法。使用手机扬声器和麦克风组成一个简易主动声纳系统，通过使用动态阈值切割算法、支持向量数据描述分类器，可精准从带有其他动作引起的耳道壁运动信号中提取和切分由舌头下颚动作引起的耳道壁运动信号。通过使用信号转换算法，有效消除由用户耳道形态差异以及音频传感器位置差异引起的耳道壁运动信号差异。基于分类器反馈，对耳道壁运动信号特征进行选择，筛选出最有益于舌头下颚动作识别的时域特征，利用这些特征和随机森林分类器，实现舌头下颚动作准确识别。本发明不依赖各类传感器和穿戴设备，具有成本低、使用舒适度高、隐蔽性高、不受光照条件影响等优势。
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公开(公告)号：CN112766041A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011557672.4
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于惯性传感信号的老年痴呆患者洗手动作识别方法，属于移动计算应用技术领域。本方法利用惯性传感器，采集老年痴呆患者洗手时腕部的加速度信息和角速度信息，分析人体手腕相对于身体的倾斜姿势。利用不同洗手动作的手腕姿势的显著差异来区分每种洗手动作，最终根据对各种洗手动作的检测结果，分析整体洗手步骤是否符合卫生要求。本发明针对老年痴呆患者，能够准确识别洗手行为，为多样化和异质性的老年痴呆患者提供不同的洗手辅助解决方案。
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公开(公告)号：CN111669291A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010492093.X
申请日：2020-06-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的虚拟化网络服务功能链部署方法，用于解决边缘计算背景下的虚拟化网络服务功能部署问题，属于边缘计算技术领域。本方法，通过分别解决虚拟功能放置和流量路由两个问题，实现以最小成本代价的服务功能链的部署，可以利用深度强化学习的优势，以适应随时间变化的流量控制需求。本方法用神经网络作为累计奖赏Q值的依据。另外，在为神经网络输入样本时，深度强化学习引入了经验池的概念。本发明既考虑了总成本也考虑了端到端延迟，尤其是中间处理延迟，适用于应用在动态复杂的，对服务器的通讯成本和延迟都要求较高的场景。
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公开(公告)号：CN111657891A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010582132.5
申请日：2020-06-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H40/67 , A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算平台的老年人健康状况监测方法，属于智能监控以及物联网通信技术领域。所依托的监视系统包括数据采集层、数据传输层及数据存储层，数据采集层即可穿戴设备；所述方法包括：1)搭建数据采集层并采集数据；2)搭建基于MQTT协议的边缘计算平台；3)搭建数据存储层，建立云端数据库并将其接口及协议信息写入边缘计算平台中；4)通过边缘计算平台模块转发数据，利用数据清洗规则将采集数据的格式清洗掉，最后将数据存入云端数据库。所述方法利用边缘计算平台低延迟、高效率、高安全性和超强的实时计算能力，将采集到的老人生命体征数据实时上传并保存，从而达到实时监测和数据存储。
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公开(公告)号：CN106255170B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610643355.1
申请日：2016-08-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W40/18 , H04L12/733 , H04L12/721
Abstract: 本发明公开了一种基于最小开销路径的移动随机D2D网络数据查询方法，该方法针对D2D网络中新生成的数据请求进行路由：数据请求的携带节点遇到一个相遇节点，判断相遇节点是否为数据提供者，若是则将数据请求发送给相遇节点，路由结束，否则分别计算携带节点和相遇节点的k跳可到达的专业知识；然后分别计算携带节点和相遇节点帮助数据请求找到数据提供节点的能力，携带节点依据上述能力将数据请求路由给携带节点和相遇节点中能力大的一方，作为新的携带节点；依据实时更新数据请求的延时预算，若延时预算未减小到0，则重复上述过程，否则路由结束。该方法能够使网络中数据成功回复率维持在一个较高的水平并且使得网络整体路径开销最小。
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