-
公开(公告)号：CN104200246A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410397119.7
申请日：2014-08-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明涉及一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN)，可有效解决RFID系统中由于标签多路访问共享无线信道而导致的传输时延。首先，利用极大似然算法(MLE)估算应用场景下标签数量。其次，根据标签ID对应用环境下的标签集进行分组，有效降低了质询树深度并规避了树型算法初始碰撞概率大的问题，CBGN算法将标签集分布于多个子树上(每个分组对应一个子树)。最后，对子树的识别利用N叉分割以构建N叉树，N叉分割进一步降低了子树深度使其碰撞概率降低。因此，CBGN算法采用分组和N叉分割相结合的策略极大消除了空闲时隙，并降低了标签集碰撞概率进而提高了系统整体识别效率。本发明给出了在不同分叉情况下的最优分组系数使得CBGN算法的识别效率达到最优。
-
公开(公告)号：CN103577783A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310606630.9
申请日：2013-11-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种高效RFID自适应型防碰撞跟踪树算法，可有效解决由于多标签共享同一信道而导致的传输时延。该算法首先利用读写器与标签保存的读写器唯一标识码及识别帧号，消除了新到标签与滞留标签之间的碰撞，减少了碰撞延迟；同时，通过对标签唯一标识码进行进制转换，利用提出的三叉树编码方式对其碰撞位的碰撞情况进行检测，然后自适应调整使用二叉树或三叉树对标签碰撞集进行分裂，在完全消除空闲时隙延迟基础上，降低了二叉搜索树的整体深度；最后，根据上一帧识别的标签自适应调整质询队列，实现单个质询串对多个滞留标签的识别。本发明算法结构设计精巧，分而治之的对标签进行识别，降低了识别耗能，完全消除了空闲时隙，缩短了识别时间。
-
公开(公告)号：CN102833748A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210349976.0
申请日：2012-09-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种可用于无线网络的轻量级认证密钥协商协议，基于“证书私钥-保护密钥”双重认证系统和“保护密钥”动态协商机制，结合公钥密码与共享动态保护密钥对用户身份进行双重认证，用户通过交换证书及私钥签名证明会话持有及私钥拥有性，进行第一重认证，通过共享保护密钥进行第二重认证。协议利用上次会话结束后双方共享保护密钥保护重要参数的交换，并使用本次会话新计算的保护密钥确认密钥的正确性，每轮通信在交换参数的同时即可验证其正确性。密钥组的协商及参数交换均采用简单的位运算，并通过Finished消息完成密钥更新的确认。协议设置会话ID来动态选择是否利用已共享的旧参数计算本次会话密钥，在保证安全高效的同时增强协议的灵活性。
-
公开(公告)号：CN119399794A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411521867.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模预训练模型的跨模态行人搜索的实现方法，涉及计算机视觉、自然语言处理和机器学习技术领域。首先对某个跨模态行人搜索数据集按比例将其中的图像划分为训练数据集和验证数据集，并将训练数据集和验证数据集中的行人图像属性分别按照自定义的句子模板进行填充，得到对应的两个文本。将训练数据集的文本数据中的属性进行随机掩码，得到掩码文本。然后基于大规模预训练模型构建跨模态行人搜索算法，将训练数据集的图像、文本和掩码文本导入跨模态行人搜索算法中，通过训练迭代生成跨模态行人搜索算法模型。最后通过测试数据集合测试训练好的跨模态行人搜索算法模型的搜索准确率。
-
公开(公告)号：CN108961184B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201810689092.7
申请日：2018-06-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种深度图像的校正方法、装置及设备，其中，该方法包括；获取原始深度图像；根据原始深度图像中像素点的像素值，确定原始深度图像对应的像素向量；将原始深度图像对应的像素向量输入至预先训练的人工神经网络ANN模型，对原始深度图像进行校正，得到校正后的校正深度图像；其中，ANN模型是根据具有不同参数的样本图像对应的像素向量、以及样本数据真值训练得到的。通过本发明实施例提供的深度图像的校正方法、装置及设备，能够提高对深度图像校正的准确度，进而提高三维场景重建的效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104348668B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201410693540.2
申请日：2014-11-26
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于快速近非迭代的双树形可靠PON规划方法，所述方法包括下述步骤：获取PON网络规划信息；构建PON规划模型，并初始化所述构建PON规划模型中的全部信息；设定实际PON网络约束条件；根据所述约束条件，优化PON网络中各节点的连接；建立已规划方案的备份保护连接；逆向补偿双树形连接方案光功率信息；保存双树形连接方案，形成可靠PON规划方案。
-
公开(公告)号：CN104348668A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410693540.2
申请日：2014-11-26
Abstract: 本发明涉及一种基于快速近非迭代的双树形可靠PON规划方法，所述方法包括下述步骤：获取PON网络规划信息；构建PON规划模型，并初始化所述构建PON规划模型中的全部信息；设定实际PON网络约束条件；根据所述约束条件，优化PON网络中各节点的连接；建立已规划方案的备份保护连接；逆向补偿双树形连接方案光功率信息；保存双树形连接方案，形成可靠PON规划方案。
-
公开(公告)号：CN116188315A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310203890.5
申请日：2023-03-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种用于多能级CT稀疏视图的去噪方法、系统和存储介质，用于多能级CT稀疏视图去噪的神经网络模型中设置具有多通道的生成器和判别器，并将该神经网络模型中的生成器和判别器的输入和输出设置为多维矩阵，使得该神经网络模型能够适用于多能级CT稀疏视图的去噪，既节省了训练时间，又考虑到了同一扫描截面的多能级重建图像中不同能级之间的相关性，从而以较好的效果一次性提高输出图像的清晰度。
-
公开(公告)号：CN110702263A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911027398.7
申请日：2019-10-24
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 北京工业大学 , 全球能源互联网研究院有限公司
IPC: G01K11/32
Abstract: 本发明实施例公开了一种大芯径多模光纤的测温装置及方法，其特征在于，所述装置包括：扫频光源，用于为所述装置提供中心波长为1550nm的线性扫频光；第一光纤耦合器，用于将所述线性扫频光分为第一扫频光信号和第二扫频光信号；辅助干涉模块，接收所述第一扫频光信号，以生成时钟信号；主干涉模块，接收所述第二扫频光信号，以生成拍频干涉信号；数据采集模块，接收所述时钟信号和所述拍频干涉信号，并输出至数据处理模块；数据处理模块，基于所述数据采集模块所接收的信号，生成所述大芯径多模光纤的温度数据。从而简单快捷地实现对大芯径多模光纤温度的测量，大大提升了测量效率，降低了测量成本。
-
公开(公告)号：CN109474346A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811400126.2
申请日：2018-11-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/50 , H04B10/516
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于几何-概率成形的光信号生成方法及装置，方法包括：获取待发送的原始数据；根据各星座图子集的序号，确定原始数据对应的服从最优分布的子集序号序列，并根据各星座图子集的二进制标签，确定原始数据对应的服从最优分布的子集序号序列的二进制序列；星座图子集是对预设星座点个数的方形星座图进行几何成形得到多模圆星座图后，对多模圆星座图进行子集分割得到的；对二进制序列进行系统码编码，得到编码后的信息；针对编码后的信息依次选取第一预设数量个信息比特和第二预设数量个冗余比特，映射到多模圆星座图，得到待传输光信号。本实施例能够使发射光信号逼近香农信道容量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
35
records
(took 0.024 seconds)
