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公开(公告)号：CN111797826A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010408722.6
申请日：2020-05-14
Applicant: 中国三峡建设管理有限公司 , 北京邮电大学 , 浙江大华系统工程有限公司
Inventor： 杨宗立 , 牟荣峰 , 杨宁 , 乔雨 , 蒋龙 , 刘迎雨 , 晁燕安 , 傅慧源 , 马华东 , 陈世明 , 吴福胜 , 张五平 , 李怡超 , 周大建 , 吴卫 , 郭佳伟 , 张新宇
Abstract: 本申请提供一种大骨料集中区域检测方法和装置及其网络模型的训练方法和装置，以及电子设备和存储介质。大骨料集中区域检测方法包括：调用摄像装置，对包含大骨料集中区域的环境进行拍照，以获得包含大骨料集中区域的图像；将图像输入到深度学习神经网络模型中，来检测和确定图像中大骨料集中区域的位置信息；将结果发送至显示设备和警报设备；其中，深度学习神经网络模型是使用以下数据进行训练的：带有大骨料集中区域的图像数据集，且该图像已进行了大骨料集中区域的标注。根据本发明技术方案，解决了传统人工检测效率低下的问题，也能够提高大骨料集中区域检测的准确率，避免了误检与漏检。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100435597C
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200510114748.5
申请日：2005-10-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种提高蜂窝网络定位精度的方法，包括：移动终端在超宽带通信范围内寻找两个定位参考点MT_B和MT_C；通过基于超宽带的测距方法测量DT、MT_B以及MT_C之间的距离以及所构成的三角形的各个角度，并计算三角形的外心O；蜂窝网络多次测量DT、MT_B以及MT_C的位置坐标的估计位置，从而得到三组位置测量信息；从得到的三组测量信息中任意选三点构成一个三角形，在多个三角形中寻找与三角形ABC相似或“拟相似”的三角形A0B0C0；确定三角形A0B0C0的外心O’点；利用DT、MT_B和MT_C之间的距离以及所构成的三角形的各角度、外心O’，得到移动终端DT的实际位置。
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公开(公告)号：CN111866932B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202010787642.6
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络测量方法、装置及电子设备，涉及网络通信技术领域，包括：获得反映待测网络的物理层性能的第一测量参数；获得反映所述待测网络的数据链路层性能的第二测量参数；获得反映所述待测网络的网络层性能的第三测量参数；获得反映所述待测网络的传输层性能的第四测量参数；获得反映所述待测网络的应用层性能的第五测量参数；根据所述第一测量参数、第二测量参数、第三测量参数、第四测量参数、第五测量参数，得到网络测量结果。由此可见，应用本申请实施例提供的方案，可以提高网络测量的准确度。
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公开(公告)号：CN112367490A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010954328.2
申请日：2020-09-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N7/14 , H04N21/647
Abstract: 本发明实施例提供了面向交互视频传输质量提升的混合学习方法、装置及电子设备，方法包括：针对当前传输时隙，获取上一传输时隙的传输参数及包间延迟序列；将上一传输时隙的传输参数输入码率预测深度强化学习模型，确定第一备选传输码率；基于包间延迟序列所表示的包间延迟趋势确定网络状态标识值；确定当前传输时隙的网络状态阈值；如果网络状态标识值不大于当前传输时隙的网络状态阈值，基于第一备选传输码率发送数据包；如果网络状态标识值大于当前传输时隙对应的网络状态阈值，基于传输码率调整规则、上一传输时隙的传输码率及传输参数确定第二备选传输码率，基于第二备选传输码率发送数据包。采用本发明实施例可以提高视频通话的质量。
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公开(公告)号：CN110309715B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910429230.2
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的灯具识别的室内定位方法、装置与系统，所述方法包括：客户端获取待识别的包含可见光特征信息的第一图像，并对所述第一图像依次进行光晕及亮度补偿预处理，得到第二图像，将所述第二图像发送至服务器；服务器接收客户端发送的第二图像，将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述第二图像对应的分类结果，并将所述分类结果与数据库中预先存储的类别信息匹配，当所述分类结果与所述类别信息匹配成功时，将所匹配的类别信息对应的位置信息发送至客户端；客户端接收服务器返回的位置信息，并根据所述位置信息进行定位。本发明实施例，能够提高可见光特征识别的准确性，进一步提高定位的准确性。
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公开(公告)号：CN110309715A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910429230.2
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的灯具识别的室内定位方法、装置与系统，所述方法包括：客户端获取待识别的包含可见光特征信息的第一图像，并对所述第一图像依次进行光晕及亮度补偿预处理，得到第二图像，将所述第二图像发送至服务器；服务器接收客户端发送的第二图像，将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述第二图像对应的分类结果，并将所述分类结果与数据库中预先存储的类别信息匹配，当所述分类结果与所述类别信息匹配成功时，将所匹配的类别信息对应的位置信息发送至客户端；客户端接收服务器返回的位置信息，并根据所述位置信息进行定位。本发明实施例，能够提高可见光特征识别的准确性，进一步提高定位的准确性。
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