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公开(公告)号：CN108494412A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810342373.5
申请日：2018-04-17
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
Inventor： 肖婧婷
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于参数估计的多因子修正LDPC码译码方法及装置，本发明在进行校验节点更新处理的过程中，在求出变量节点到校验节点传递置信度消息的最小值，估计出变量节点到校验节点传递置信度消息的次小值后，在最小值与次小值前加入不同的修正因子对传递的置信度消息进行修正，从而有效解决了软判决LDPC码译码算法中，在校验矩阵的每一行校验节点更新过程既要找到最小值又要找次小值的运算，大大影响译码速率和实现复杂度的问题。
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公开(公告)号：CN108024109A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610968660.8
申请日：2016-10-28
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
CPC classification number: H04N17/00 , H04L41/06 , H04L43/08 , H04L43/0829 , H04L43/0852 , H04N7/10
Abstract: 本发明实施例提供一种探针设备，包括：管理配置接口、数据上传接口、测试流接口、测试模块，其中，管理配置接口用于接收监测平台发送的监测指令；数据上传接口用于向监测平台发送被测网络的网络性能参数；测试流接口用于发送或接收测试流；测试模块用于根据测试流确定被测网络的网络性能参数。本发明实施例通过部署在被测网络内的探针设备检测被测网络的网络性能参数，探针设备将被测网络的网络性能参数发送给监测平台，监测平台根据被测网络的网络性能参数确定被测网络是否异常，若被测网络异常，则监测平台发出报警信息，实现了对被测网络的实时监测和维护，若被测网络是有线电视网络，将实现对有线电视网络的实时监测和维护。
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公开(公告)号：CN107886117A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711038002.X
申请日：2017-10-30
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/3233 , G06K9/342 , G06K9/6288 , G06K2209/21
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征提取和多任务融合的目标检测算法，其技术特点是：基于深度学习卷积神经网络架构提取图像特征，提取多层卷积输出结果形成多特征图，在多特征图上提取不同可视野的目标感兴趣区域并进行特征连接；对原图实现语义分割提取目标分割区域结果，并将目标检测结果和目标分割结果在全连接层中通过一定的比例系数进行多任务交叉辅助目标检测；上述结果通过最后的全连接层后，通过组合分类定位损失函数对图像特征进行分类和回归定位，得到最终目标检测的结果。本发明通过深度学习卷积神经网络提取特征、对图像特征进行多组多层融合连接及组合损失函数实现了高精度的目标检测定位和分类，获得了良好的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN107864405A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711122730.9
申请日：2017-11-14
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
IPC: H04N21/466 , H04N21/442 , H04N21/258 , H04N21/25
Abstract: 本发明公开了一种收视行为类型的预测方法、装置及计算机可读介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取用户的收视行为数据，生成对应的收视行为时间序列；通过所述收视行为时间序列训练深度学习模型；获取用户当前的收视行为数据；根据所述深度学习模型与用户当前的所述收视行为数据预测下一刻的收视行为类型。通过获取用户的收视行为数据生成的行为时间序列训练深度学习模型，根据用户当前的收视行为数据与深度学习模型预测下一刻的收视行为类型，通过预测的收视行为类型为用户提供更贴心的收视内容和更流畅的收视体验，以提升用户的忠诚度，降低广电用户的流失率。
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公开(公告)号：CN107784858A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710742044.5
申请日：2017-08-25
Applicant: 武汉米风通信技术有限公司 , 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
IPC: G08G1/14
Abstract: 本发明公开了基于北斗地基增强和物联网融合的智能停车管理系统及方法，包括有停车场服务器，用于向智能停车管理服务器提供所述停车场的停车位信息；停车位传感器，分别对应设置于所述停车场的每个停车位，用于实时检测停车位状态信息并发送给停车场服务器；智能停车管理服务器，用于将所述停车位信息发送给用户移动终端；移动终端，用于向智能停车管理服务器发送停车请求以及自身的定位信息，并得到距离目的地最近的停车场信息，并预订目标空停车位；北斗地基增强定位导航服务器，获取用户预订的目标空停车位信息，并生成从所述移动终端位置到目标空停车位位置的导航路径并发送给所述移动终端，本发明可实现停车管理的高效化、智能化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107767126A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710741939.7
申请日：2017-08-25
Applicant: 武汉米风通信技术有限公司 , 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
Abstract: 本发明适用于电子支付领域，提供了基于北斗地基增强和物联网融合的便捷支付方法及系统。所述方法包括：当打开应用程序进入支付页面时，显示商家信息，支付信息；获取智能终端当前地理位置信息并将所述获取到的地理位置信息发送到服务端，服务端接收智能终端发送的地理位置信息并根据所述地理位置信息选择距离所述地理位置在一定范围内的商家信息，之后将所述商家信息进行排序并发送到智能终端；智能终端根据服务端反馈的商家排序信息展示可供选择的商家信息，之后智能终端接收选择的商家以及支付信息，智能终端与服务端进行通信并完成支付。本发明通过获取用户终端的地理位置信息，向用户终端推送商家支付信息，便于用户完成与商家的电子支付。
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公开(公告)号：CN106851351B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510884723.7
申请日：2015-12-03
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京数字太和科技有限责任公司
IPC: H04N21/266 , H04N21/434 , H04N21/435 , H04N21/438 , H04N21/4385 , H04N21/4623 , H04N21/4627
CPC classification number: H04N21/2541 , H04N21/266 , H04N21/26606 , H04N21/26613
Abstract: 一种支持数字版权管理(DRM)的媒体网关实现方法，媒体网关包括可信执行环境(TEE)和设置在其中的可信应用，接收从终端发送的频道节目标识，获取相应的节目数据码流；获取节目参数，所述节目参数中包括该频道节目的videoPid、audioPid、casId、ecmPid、emmPid；利用与所述casId相匹配的解析机制对所述ecmPid、emmPid进行解析，从而获得加密层级密钥EK1、EK2和加密控制字ECW；利用所述EK1、EK2、ECW和该频道节目的videoPid、audioPid对加扰的节目数据码流进行解扰；由可信执行环境中的可信应用产生内容密钥CEK，并利用CEK加密所述解扰的节目数据，并发送给终端；从终端获取加密CEK所使用的公钥，并由可信执行环境中的可信应用利用公钥加密所述CEK从而获得加密的内容密钥ECEK，并发送给终端。
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公开(公告)号：CN107590489A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710899578.9
申请日：2017-09-28
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于级联卷积神经网络的目标检测方法，其主要技术特点是：利用卷积神经网络提取图像特征，并使用区域候选网络生成一定数量的目标候选框；使用优化网络对候选框进行优化；将优化后的目标候选框输入含多分类器的检测网络中，产生初步的检测结果；利用二值分类器对每一类目标进行再检测，排除错误目标得到最终精确的检测结果。本发明利用深度卷积网络对目标的强大的表示能力，构建了用于目标检测的级联卷积神经网络，提出了一种新的优化目标候选框的方法和排除错误检测样本的策略，提高了算法的检测精度，能够获得了良好的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN107577600A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710729765.2
申请日：2017-08-23
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种设备的测试方法、装置和计算机设备，方法包括：测试执行计算机通过互联网从FTP服务器下载预定测试清单，并按预定测试清单下载预定测试用例；测试执行计算机将预定测试用例按预定顺序逐一推送到被测设备上，以使被测设备的预定程序按照推送顺序运行所述预定测试用例；测试执行计算机接收被测设备发送的测试结果。该方法通过FTP服务器存储测试清单和测试用例，使得计算机执行测试时通过联网就可以获得测试用例，并将其传送给被测设备，测试结果的传递也可以通过互联网实现，使得该方法实现不受地域限制，测试发起者可以远程操作并监测测试过程，操作较为简便，并且测试执行效率较高，解决了现有技术的问题。
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公开(公告)号：CN107563381A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710816619.3
申请日：2017-09-12
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种基于全卷积网络的多特征融合的目标检测方法，其主要技术特点是：搭建具有六个卷积层组的全卷积神经网络；利用卷积神经网络的前五组卷积层提取图像特征，并将其输出进行融合，形成融合特征图；对融合后的特征图进行卷积处理，直接产生固定数目的不同大小的目标边框；计算卷积神经网络生成的目标边框与真实边框之间的分类误差与定位误差，利用随机梯度下降法降低训练误差，得到最终训练模型的参数，最后进行测试得到目标检测结果。本发明利用了深度卷积网络对目标的强大的表示能力，构建了用于目标检测的全卷积神经网络，提出了新的融合特征方法，提高了算法的检测速度和精度，获得了良好的目标检测结果。
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