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公开(公告)号：CN117811946A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850263.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/16 , H04L41/5003 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种物联网服务组合优化方法，属于物联网领域。本发明对于物联网环境下大规模的服务组合问题进行研究，提出了一种面向物联网环境下的蚁群算法，融合了多个属性的QoS，并结合了物联网环境下设备受地理位置，设备本身的通信半径等因素制约的特殊性，将QoS多属性与蚁群算法相结合，解决了基于QoS的大规模物联网服务组合问题。
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公开(公告)号：CN117809374A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850240.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/75 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种多粒度匹配的跨模态行人重识别方法，属于图形数据读取领域。该方法包括以下步骤：该方法为：使用RestNet50网络提取图像全局特征，使用Bi‑LSTM网络提取文本特征，然后进行全局匹配；将人体分为头、上衣、下衣、鞋子和背包5个局部部分特征，对5个局部部分特征使用多头注意力机制进一步获取模态内的关系信息，得到更新后的局部特征，后续进行局部匹配；将人体分为头、上衣、下衣、鞋子和背包5个局部部分特征采用图神经网络，构建属性与属性之间的空间关系来聚合更有辨识度的特征，后续进行空间匹配；对全局匹配、局部匹配和空间匹配三个粒度进行联合训练，分别计算全局匹配、局部匹配和空间匹配三个粒度的损失。
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公开(公告)号：CN117809372A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850221.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种人体姿态信息引导的步态识别系统，属于步态识别领域，包括：步态轮廓图像序列采集模块：用于得到步态轮廓图像序列；人体骨架序列采集模块：用于对人体骨架进行提取；混合注意力机制的空间特征提取模块：用于获取步态空间特征；多尺度时间注意力模块：用于对步态轮廓图像序列建模不同时间尺度上的特征；时空特征拼接模块：用于形成步态时空特征；姿态与轮廓特征融合模块：用于获得姿态特征；特征级联模块：用于融合人体姿态信息与步态轮廓序列；训练模块：用于训练步态识别模型；步态识别模块：利用训练好的步态识别模型对视频中的步态进行识别。
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公开(公告)号：CN117808183A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850233.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种考虑故障优先级的多目标路径优化方法及系统，属于物联网领域。该方法先针对计量设备进行故障信息采集，根据故障信息解析计量设备的故障类型以及位置；然后结合故障的严重程度和影响范围计算每个故障的等级以确定故障的检修紧急程度；综合考虑检修过程中检修紧急程度和检修距离计算综合服务代价指标，用于衡量训练路径规划的优劣；以故障等级和巡检路径距离为约束条件，以巡检路径和综合服务代价指标为优化目标，通过蚁群算法获取最优的巡检路径和综合服务代价指标；在所述蚁群算法中引入模拟退火算法以避免蚁群算法陷入局部最优解并提高收敛速度；同时，在所述模拟退火算法中加入回火机制，进一步避免蚁群算法陷入局部最优解。
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公开(公告)号：CN116340474A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211612651.7
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的多方人机交互回复拟人化方法，属于人机交互领域。该方法包括以下步骤：S1：多方人机交互情感状态评估；S2：知识图谱水波纹传播。通过采取知识图谱表征的方式来挖掘多方的相似经历以找到潜在感兴趣的对话内容，而相似的经历体验促使用户共享情绪体验和群体感受，利用VAD情感字典向模型引入额外的情感信息加以形式化表示，使机器人感受到多方的情绪，并将情绪反馈给多方，从而产生情感上更加合适、内容上更加丰富的回复。在多方对话数据集上进行实验，实验结果表明，兼具情感温度与知识深度的多方人机交互系统，能够吸引其余各方的注意，成为多方的焦点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116248715A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211697233.2
申请日：2022-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种社交物联网中协作设备组构建方法，属于物联网领域。该方法是首先构建一个异构社交图、任务集、SIoT对象之间的社交关系以及每个SIoT对象和任务之间的关系；同时根据不同的实际需求，应用不同的约束，构建基于减少通信损失或增加鲁棒性的设备组选择方法。本发明解决了在SIoT环境中收到服务请求时查询最佳智能设备组的问题，针对不同场景，分别考虑减少通信损失或增加鲁棒性并定制不同的策略，即通过考虑社交物联网中不同设备之间的交互来为某些任务找到最佳的设备组。
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公开(公告)号：CN116150960A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211622724.0
申请日：2022-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种足底压力采集鞋垫的数字孪生模型构建方法，属于物联网领域。目前国内外研究现状呈现出对于数字孪生系统的巨大需求，但现有的数字孪生模型构建需要耗费大量的人力，开发周期和成本较大。寻求一种快速、高效、低成本的开发框架是亟待解决的问题。本发明以足底压力设备为对象，提出了一种数字孪生模型快速构建框架，旨在为某一系列类似的物理产品快速提供数字孪生系统虚拟实体和统一控制接口。
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公开(公告)号：CN113114722B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110285692.9
申请日：2021-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1012 , G06F9/455 , G06F9/50
Abstract: 本发明属于边缘计算与物联网领域，具体涉及一种基于边缘网络的虚拟网络功能迁移方法，该方法包括：实时监测边缘服务器节点的信息，根据该信息生成节点列表；采用空闲资源和负载阈值机制对节点列表中的各个节点进行筛选，得到3个候选节点；构建马尔科夫决策，根据马尔科夫决策对3个候选进行策略选择；在进行策略选择过程中，采用深度Q学习训练构建最优选择策略模型，输出最优选择结果；本发明采用空闲资源和负载阈值机制通过对数据分析和负载预测，筛选出3个候选节点，降低了问题复杂度。
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公开(公告)号：CN114401134A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210040932.3
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网信任管理领域，具体涉及一种端边协同的物联网分布式可信管理方法；所述方法包括将边节点作为社区内的管理员，端节点作为社区内的成员，获得在社区内的每个时刻的设备节点集合；确定出在社区内当前时刻的增量节点集合；将增量节点集合的节点分别按照标签传播算法进行增量动态社区划分；将节点间的社交相似度作为先验知识，计算出节点之间的直接信任值；根据节点之间的社交相似度和直接信任值，计算出节点之间的推荐信任值；并得出综合信任值，边节点按照综合信任值对社区内的端节点进行管理；本发明进一步考虑社交关系的动态性与区域性，并通过在网络中建立动态多源社区进行信任管理来降低信任模型的收敛时间。
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公开(公告)号：CN114385359A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210016729.2
申请日：2022-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网任务协同领域，具体涉及一种物联网云边端任务时序协同方法；该方法包括：获取物联网设备数据，物联网设备包括任务迁移设备、MEC服务器以及云服务器；根据物联网设备数据，采用基于时序兴趣度的计算资源发现方法得到候选计算资源队列；根据任务迁移设备的计算资源需求，采用基于时序社交相似度的计算资源选择算法，在候选计算资源队列、MEC服务器与云服务器内可用的计算资源中作出最佳的计算资源选择结果；任务迁移设备根据计算资源选择结果进行任务迁移；本发明根据物联网设备的时序特征设计端设备辅助的云边端任务协同方法，提高了任务协同的效率并均衡了网络中计算资源的分布，具有广阔的应用前景。
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