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公开(公告)号：CN114401230A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111617446.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L47/25
Abstract: 本发明涉及网络通信技术领域，具体是涉及基于跨数据中心网络通信的发送速率控制方法和装置。本发明首先计算在历史发送速率下的各个数据中心链路的带宽利用率，再计算各个带宽利用率在一段时间内的变化信息，最后根据变化信息和带宽利用率得到整个链路网络的瓶颈所在位置，即判断出是数据中心链路的带宽利用率接近数据中心链路的瓶颈带宽利用率还是广域网链路的带宽利用率接近广域网链路的瓶颈带宽利用率，之后才能有针对性的调整发送速率，以预防整个链路网络发生拥塞。本发明能够在拥塞发生之前调整发送速率以避免发生拥塞，同时本发明在避免拥塞发生的同时还能通过调整发送速率使得整个链路网络的带宽利用率最大化。
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公开(公告)号：CN114363236A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111560725.2
申请日：2021-12-20
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于显式路径的流量控制方法及相关设备，方法包括：将源节点到目的节点的目标路径划分为多个目标子路径；将所有所述目标子路径的端点中不是所述源节点和所述目的节点的端点作为所述目标路径的关键节点；当将所述目标路径作为显式路径进行控制时，将所述目标路径的所述源节点、所述目的节点和所述关键节点的节点标签封装至所述目标路径的数据包分组头部。本发明可以降低端到端路径的显式控制时的分组头部开销。
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公开(公告)号：CN114051264A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111205339.1
申请日：2021-10-15
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于用户体验的边缘自适应视频加速方法及相关装置，方法包括当客户端切换接入基站时，根据切换后的接入基站确定客户端对应的候选MEC服务器集合；分别计算客户端通过候选MEC服务器集合中各候选MEC服务器下载预设数量的视频块的用户体验值；基于各候选MEC服务器各自对应的用户体验值确定客户端对应的目标MEC服务器，并以通过目标MEC服务器下载所述预设数量的视频块。本申请通过基于MEC服务器的缓存状态来计算不同MEC服务器响应请求所述带来的用户体验，并基于最大化用户体验为目标来选取MEC服务器，从而可以提高视频传输速度，同时还可以提高视频质量以及保证未来若干视频块中的视频播放的平滑流畅。
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公开(公告)号：CN112468827A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011266853.1
申请日：2020-11-12
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: H04N21/218 , H04N21/226 , H04N21/231 , H04N21/232 , H04N21/24 , H04N21/262 , H04N21/647
Abstract: 本发明公开一种视频获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，所述视频获取方法包括步骤：通过发送指示下载目标视频块的请求信息至本地服务器，获取本地服务器生成的种子列表；通过根据本地节点的质量感知码率自适应算法判断种子节点列表中是否存在存储有目标视频块的第一目标节点对应的目标ID；若否，则基于本地服务器的智能决策算法，计算从上层服务器下载目标视频块的预测收益；若预测收益小于预设下载成本，则基于本地服务器的码率自适应算法确定从云服务器中下载目标视频块，实现混合端‑边‑云架构下的视频码率自适应方案，在权衡下载一个视频块的经济效益和带宽成本的情况下为用户提供内容丰富且视频质量高的服务。
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公开(公告)号：CN112200722A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011108692.3
申请日：2020-10-16
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨重构模型的生成方法、重构方法及电子设备，生成方法将低分辨率图像分别输入预设学生网络模型和预先训练的教师网络模型，并根据学生网络模型输出的第一高分辨率图像和若干第一特征图以及教师网络模型输出的第二高分辨率图像和若干第二特征图对学生网络模型的模型参数进行更新，直至学生网络模型的训练情况满足预设条件，以得到图像超分辨重构模型。本发明利用知识蒸馏训练策略，在轻量化学生网络模型的训练过程中，融入预先训练的复杂教师网络模型的二维空间相似性信息进行约束，将复杂教师网络模型的知识迁移至学生网络模型中，降低图像超分辨重构模型的计算量的同时，提升了图像超分辨重构模型的超分性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112149681A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011040208.8
申请日：2020-09-28
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种面向场景文本识别的数据增强方法、系统及终端，所述方法包括：将输入样本输入到数据增强器，所述数据增强器根据所述输入样本自适应地选择形变类型；所述数据增强器根据选择的形变类型对所述输入样本进行形变处理以生成增强样本；将所述输入样本和所述增强样本输入到场景文本识别器进行识别，所述场景文本识别器根据识别结果输出损失函数，并反馈给所述数据增强器；所述数据增强器根据所述损失函数生成增强样本。本发明通过数据增强器根据输入样本的性质和场景文本识别器的能力自适应地生成合适的增强样本，实现了数据增强器和场景文本识别器的联合优化，通过数据增强方法来平衡样本的多样性和亲和性。
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公开(公告)号：CN111212301A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010022834.8
申请日：2020-01-09
IPC: H04N21/239 , H04N21/231 , H04N21/24 , H04N21/2662
Abstract: 本发明公开了一种视频码率的匹配方法、存储介质及终端设备，所述视频码率的匹配方法包括当缓存服务器接收到播放端发送的下载请求，获取所述播放端对应的播放状态以及所述缓存服务器对应的源服务器的链路状态；根据所述播放状态以及链路状态匹配所述下载请求对应的待下载视频块的下载方式，所述下载方式包括将下载请求转发至源服务器或选取缓存服务器中选定码率的待下载视频块。本发明在接收到下载请求时，会根据播放状态以及链路状态来为待下载视频块匹配相应的码率文件或者从源服务器下载，从而可以提高缓存命中率，给用户的使用带来方便。
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公开(公告)号：CN119832303A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411881417.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种多模态流量分类方法、装置、设备及存储介质，涉及网络流量分类技术领域，该方法包括：对待分类网络流量的流量图像进行特征提取，确定图像特征；对所述待分类网络流量的流量图进行特征提取，确定图特征；对所述图像特征与所述图特征进行多模态融合，得到多模态融合特征；基于所述多模态融合特征，对所述待分类网络流量进行分类，得到分类结果。通过上述方式，分别从图像和图中捕获有效的多模态特征，并进行融合，获得流量的综合特征表示，减少特征损失，在同一字节级别的粒度上执行流量分类任务，利用流量数据的多样性，提高了分类性能，保证了分类的准确性。
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公开(公告)号：CN112149681B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202011040208.8
申请日：2020-09-28
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种面向场景文本识别的数据增强方法、系统及终端，所述方法包括：将输入样本输入到数据增强器，所述数据增强器根据所述输入样本自适应地选择形变类型；所述数据增强器根据选择的形变类型对所述输入样本进行形变处理以生成增强样本；将所述输入样本和所述增强样本输入到场景文本识别器进行识别，所述场景文本识别器根据识别结果输出损失函数，并反馈给所述数据增强器；所述数据增强器根据所述损失函数生成增强样本。本发明通过数据增强器根据输入样本的性质和场景文本识别器的能力自适应地生成合适的增强样本，实现了数据增强器和场景文本识别器的联合优化，通过数据增强方法来平衡样本的多样性和亲和性。
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公开(公告)号：CN114782872B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210503171.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , H04L67/10 , H04N19/167
Abstract: 本发明公开了一种基于背景去除的边云协同实时视频分析方法及系统。本发明提供的方法中，对于视频流中的目标视频帧，先发送给边缘端，边缘端根据已有的有效背景图像进行RoI识别，生成RoI图像并编码后发送给云端，云端接收编码文件解码后得到RoI图像，并基于RoI图像进行目标物体识别，得到目标视频帧中的目标物体检测结果发送给边缘端，同时云端根据目标物体检测结果生成目标背景图像，将目标背景图像发送给边缘端用于更新有效背景图像，这样，边缘端只需要在本地以极少的开销维护背景图片，并且对输入的视频帧进行背景去除来生成RoI图像，只向云端传输RoI部分，减少了数据传输量。
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