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公开(公告)号：CN102868666B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201110189377.2
申请日：2011-07-07
Applicant: 北京东方文骏软件科技有限责任公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种基于用户体验交互的流媒体质量监测报告的实现方法，先设置自定义的双向传输的体验质量QoE交互协议及其相关网络环境参数和业务性能参数，服务器监测流媒体的发送状况，客户端监测流媒体的接收状况并评价其用户体验质量，分别生成S-C报告和C-S报告再经由网络传输，在客户端和服务器之间实现流媒体质量监测报告的实时交互，从而对两者之间传输的流媒体业务质量实现实时监测。本发明是根据现有网络技术基础，再广泛吸取目前多种流媒体质量监测、监控技术的最新成果，进行综合优化而提出的。其操作步骤简单，占用的带宽资源少，计算难度低，也不用更改或升级现有网络，实现容易，对现有网络中流媒体的运营和管理有重要意义，有较好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN102685790B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201210159921.3
申请日：2012-05-22
Applicant: 北京东方文骏软件科技有限责任公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种模拟用户行为的移动流媒体业务用户感知体验QoE的测评方法：先设置一套把移动流媒体业务的用户感知体验分成业务接入，业务保持和业务完整三方面参数的移动流媒体业务QoE测评指标体系，再利用测试终端模拟用户使用移动流媒体业务的整个过程，分别采集与计算移动流媒体业务的关键性能指标KPI，进而计算其相应业务的关键质量指标KQI，以及利用心理模型对KQI进行综合运算，获得相应业务的关键体验指标KEI，最后对这些KEI指标进行综合分析，获得等效于国际标准平均意见分值MOS的五分制流媒体业务QoE值。本发明方法的测评参数标准客观、实用、操作步骤简单，计算复杂度低和易于集成，能够模拟移动流媒体业务用户得到相对客观、公正的用户体验感知质量。
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公开(公告)号：CN102685791A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210160517.8
申请日：2012-05-22
Applicant: 北京东方文骏软件科技有限责任公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W24/06
Abstract: 一种模拟用户行为的WAP业务用户感知体验QoE评测方法，是先设置一套分别包括网页浏览、文件上传和文件下载三种应用的WAP业务各自的业务接入、业务保持和业务完整三方面体验性能参数所组成的QoE测评指标体系，然后，利用测试终端模拟用户使用WAP业务的整个过程，分别采集与计算WAP业务的关键性能指标KPI，进而计算其相应的业务关键质量指标KQI，并利用心理模型对KQI进行综合运算，获得相应WAP业务关键体验指标KEI，获得等效于国际标准平均意见分值MOS的5分制WAP业务QoE值。本发明选用的测评参数标准客观、实用，操作步骤简单、计算复杂度低、容易实现和易于集成；能够模拟用户行为得到相对客观、公正的用户体验感知质量。
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公开(公告)号：CN102685790A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210159921.3
申请日：2012-05-22
Applicant: 北京东方文骏软件科技有限责任公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种模拟用户行为的移动流媒体业务用户感知体验QoE的测评方法：先设置一套把移动流媒体业务的用户感知体验分成业务接入，业务保持和业务完整三方面参数的移动流媒体业务QoE测评指标体系，再利用测试终端模拟用户使用移动流媒体业务的整个过程，分别采集与计算移动流媒体业务的关键性能指标KPI，进而计算其相应业务的关键质量指标KQI，以及利用心理模型对KQI进行综合运算，获得相应业务的关键体验指标KEI，最后对这些KEI指标进行综合分析，获得等效于国际标准平均意见分值MOS的五分制流媒体业务QoE值。本发明方法的测评参数标准客观、实用、操作步骤简单，计算复杂度低和易于集成，能够模拟移动流媒体业务用户得到相对客观、公正的用户体验感知质量。
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公开(公告)号：CN102624399A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210090845.5
申请日：2012-03-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供了一种压缩感知信号的重构方法，包括：A、计算经过压缩感知处理的信号y与传感矩阵Φ每一列的内积g1＝ΦTy，作为第一次迭代的内积结果；B、根据本次迭代的内积结果gt判断是否停止迭代；若不停止，则从本次迭代的内积结果gt中找到绝对值最大的元素对应的索引值λt，将索引值λt加入索引集合，计算下次迭代的内积结果为并进入下次迭代过程，返回步骤B；其中，t为迭代索引值，为矩阵X＝ΦTΦ的第λt列；若停止，则将当前索引集合中各个互不相同的索引值对应的传感矩阵的列构成矩阵ΦΛ，并根据构成的矩阵ΦΛ和所述信号y重构压缩感知信号；所述ΦΛ中的列按照索引值由低到高的顺序排列，Λ为当前索引集合中各个互不相同的索引值构成的集合。应用本发明，能够节省计算时间和资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102611910A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110021600.2
申请日：2011-01-19
Applicant: 北京东方文骏软件科技有限责任公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种用关键帧图像质量加权的无参考视频质量的客观评价方法，先依据基于人眼兴趣加权的运动剧烈程度方法初步选取关键帧，然后通过相关性分析将初步选取的关键帧分为场景切换型关键帧和非场景切换型关键帧；再对非场景切换型关键帧评价图像质量，并根据该评价结果将非场景切换型关键帧细分为内容变化型关键帧和质量变化型关键帧；最后利用质量变化型关键帧的持续时间因子和恶化频率因子对其单帧质量进行加权求和计算，得到整个视频序列的质量评价结果。本发明解决了现有的评测技术不能与实际主观感觉相吻合的缺陷，在保证评测性能前提下，能够降低计算复杂度，适用于现有网络各种视频应用的自动评测，且操作步骤简单，易于集成。
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公开(公告)号：CN102572502A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010609119.0
申请日：2010-12-17
Applicant: 北京东方文骏软件科技有限责任公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种用于视频质量评价的关键帧的选取方法，该方法是先用平均绝对差MAD方法描述每帧视频图像中的各个图像块的运动剧烈程度，然后采用基于人眼视觉兴趣的权重因子对每个图像块的运动剧烈程度加权，计算每帧图像的总体运动剧烈程度，并根据设定的判断条件确定关键帧。本发明解决了现有技术的缺陷，显著降低了对视频进行逐帧评价的运算复杂度，使其能应用于实际视频质量评价。还考虑人眼视觉兴趣，将其作为加权因子计算图像运动剧烈程度，使选取的关键帧能更准确反映实际视频质量，符合人的主观欣赏感受；而且，本发明方法操作步骤简单、方便，易于集成，在视频质量评价应用中具有较好的推广价值。
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公开(公告)号：CN119230103A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411122942.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置及系统，涉及健康信息处理技术领域，方法包括：在评测者手持蓝牙笔填纸质的诊断量表的过程中，自蓝牙笔实时接收手写识别数据；根据手写识别数据计算被测者的诊断量表分值并确定被测者的第一阿尔茨海默病患病风险等级；采用阿尔茨海默病风险预测模型确定被测者的第二阿尔茨海默病患病风险等级，并获取被测者的阿尔茨海默病风险预警结果数据。本申请能够适用于如老年人等不便使用电子量表的被测人群，并能够保证纸质量表数据处理的效率和自动化程度，能够有效提高阿尔茨海默病风险预警的准确性及可靠性，进而能够更好地实现针对被测者的阿尔茨海默病的辅助诊断。
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公开(公告)号：CN115116475B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210663429.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于时延神经网络的语音抑郁症自动检测方法和装置，所述方法的步骤包括，获取初始语音信号，将所述初始语音信号划分为多个语音段，每个语音段包括至少一个语音帧，分别计算所述初始语音信号中每一个语音段的短时能量与短时过零率；基于短时能量和短时过零率得到有效语音片段；对每个有效语音片段进行预加重处理，对预加重处理后的有效语音片段基于时间进行分帧，得到多个帧片段，计算每个帧片段对应的梅尔频率倒谱系数；将梅尔频率倒谱系数输入预设的时延神经网络模型中，采用层次残差卷积以及压缩激励机制提取帧级特征，基于注意力机制的统计池化合并帧级特征并经过分类模型得到概率参数；最后投票集成得到预测结果。
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公开(公告)号：CN117457222A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311782235.6
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供阿尔茨海默症大脑萎缩模型构建方法、预测方法及装置，涉及健康信息处理技术领域，构建方法包括：构建由健康人的磁共振图像数据集和各个阿尔茨海默症患者的磁共振图像数据构成的混合数据集；采用混合数据集和健康人的磁共振图像数据集训练阿尔茨海默症大脑萎缩模型，以提取混合数据集的伪健康特征并输出伪健康图像数据，基于混合数据集提取个体大脑萎缩特征并输出个体大脑萎缩预测图像数据，并基于伪健康特征和个体大脑萎缩特征重建混合数据集。本申请能够有效提高阿尔茨海默症大脑萎缩模型的泛化能力及适用范围，进而能够有效提高采用阿尔茨海默症大脑萎缩模型进行大脑萎缩辅助预测的准确性及有效性。
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