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公开(公告)号：CN114822120B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202110126929.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: G09B9/00
Abstract: 本申请实施例提供一种仿真教学装置，该装置包括5G仿真平台和5G智能小车，所述5G仿真平台包括5G仿真实践模块和5G车联网场景模拟模块，所述5G仿真实践模块，用于提供5G知识的仿真实践教学，所述5G车联网场景模拟模块与所述5G智能小车通信连接，用于模拟5G车联网场景，控制所述5G智能小车运行，以提供5G车联网知识的仿真实践教学，能够实现低成本的5G通信知识、人工智能技术、物联网技术等多学科知识的工程实践教学。
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公开(公告)号：CN114822120A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110126929.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: G09B9/00
Abstract: 本申请实施例提供一种仿真教学装置，该装置包括5G仿真平台和5G智能小车，所述5G仿真平台包括5G仿真实践模块和5G车联网场景模拟模块，所述5G仿真实践模块，用于提供5G知识的仿真实践教学，所述5G车联网场景模拟模块与所述5G智能小车通信连接，用于模拟5G车联网场景，控制所述5G智能小车运行，以提供5G车联网知识的仿真实践教学，能够实现低成本的5G通信知识、人工智能技术、物联网技术等多学科知识的工程实践教学。
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公开(公告)号：CN119212088A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202310761656.4
申请日：2023-06-26
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/50 , H04W88/08
Abstract: 本申请实施例提供一种时频资源分配方法、设备及装置，该方法包括：接收多个基站的初始状态信息；基于所述多个基站的初始状态信息，输入时频资源分配模型，得到所述多个基站的初始时频资源分配结果；基于资源分配调整规则，调整所述多个基站的初始时频资源分配结果，得到所述多个基站的目标时频资源分配结果；向所述多个基站发送对应的目标时频资源分配结果，所述目标时频资源分配结果用于所述基站基于为所述目标终端分配的目标资源块调度所述目标终端。本申请实施例提供一种时频资源分配方法、设备及装置用于实现对存在时频资源需求的全部终端的调度。
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公开(公告)号：CN119155723A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202310723101.0
申请日：2023-06-16
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种网络故障诊断方法、设备及装置。通过在确定目标基站处于异常工作状态的情况下，获取目标基站对应的目标故障描述；基于目标故障描述，在网络故障知识图谱中确定目标基站处于异常工作状态的目标故障原因；其中，网络故障知识图谱包括多个故障描述和多个故障原因之间的对应关系。本申请提供的网络故障诊断方法、设备及装置用于提高对基站的故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN116959048A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210376363.X
申请日：2022-04-11
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例提供了一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。该人脸识别方法，包括：将待识别的第一图像输入至人脸检测模型中，得到所述人脸检测模型输出的第二图像，所述第二图像具有固定尺寸并包含人脸区域；其中，所述人脸检测模型基于五官关键点位置和预设的五官与脸部比例确定人脸区域；将所述第二图像输入至人脸识别模型中，得到所述人脸识别模型输出的人脸识别结果。本申请实施例通过采用基于五官关键点位置和预设的五官与脸部比例确定人脸区域的步骤，代替了传统基于深度学习的卷积神经网络的人脸识别算法中大量的多边框选择和回归计算过程，提高了人脸检测的速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116863467A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210295079.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例提供一种道路检测方法、设备、装置及存储介质，该方法包括：将待检测的道路场景图像输入特征提取网络模型，获取道路场景图像中每个像素点的多维特征向量；基于道路场景图像中每个像素点的多维特征向量和分类预测模型，得到道路场景图像中每个像素点的分类预测结果；其中，特征提取网络模型是基于带有确定语义类别标签的道路场景样本图像对图像语义分割网络模型进行训练得到的；分类预测模型是基于带有确定分类标签的多维特征向量样本训练得到的。通过利用特征提取网络模型提取道路场景图像中每个像素点的特征向量，结合分类效果较好的分类预测模型对特征向量进行分类，融合模型的泛化能力较强，提升了图像语义分割的准确率。
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公开(公告)号：CN118740655A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310338162.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04L41/147 , H04W24/08 , H04L43/0876 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种流量预测方法、电子设备及装置，该方法包括：获取当前时段之前的多个历史时段中，各历史时段内多个网络设备各自的流量指标数据、以及所述多个网络设备各自的位置；针对各历史时段，根据所述历史时段内所述多个网络设备各自的流量指标数据和所述多个网络设备各自的位置，确定所述多个网络设备各自在所述历史时段内的流量值；针对各网络设备，根据所述网络设备在所述多个历史时段各自的流量值，确定所述网络设备在所述当前时段的预测流量值。本申请的方案，流量预测的准确率较高。
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公开(公告)号：CN118740593A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310338158.9
申请日：2023-03-31
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/16 , H04L41/14 , H04L41/06 , H04L41/0677
Abstract: 本申请提供一种网络设备故障检测方法、电子设备及装置，该方法包括：获取多个网络设备各自的故障指标数据，以及所述多个网络设备各自的位置；确定所述多个网络设备各自的历史故障参数；根据所述多个网络设备各自的故障指标数据、位置以及历史故障参数，确定所述多个网络设备各自的故障检测结果。本申请的方案，无需人工进行故障检测，且能够同时得到多个网络设备的故障检测结果，网络设备故障检测的效率较高，无需耗费人力资源即可快速检测出网络设备可能发生的网络故障。
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公开(公告)号：CN114641039A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011480688.X
申请日：2020-12-15
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种流量控制方法、装置及存储介质，包括：获取基站的CPU的负荷值；当所述CPU的负荷值大于第一预设值时，按照预设比例丢弃辅基站sgNB相关消息，其中所述sgNB相关消息包括sgNB添加、修改和/或释放首消息。本申请实施例解决了因信令过多导致的CPU负荷较重的问题。
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公开(公告)号：CN117676620A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210970361.3
申请日：2022-08-12
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , G06N20/20 , G06F18/2321 , G06F18/2431
Abstract: 本申请实施例提供了一种预测无线覆盖的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域的输入数据，并根据所述输入数据得到目标区域的输入特征向量；将所述输入特征向量输入到预先训练的无线覆盖预测模型中，得到所述无线覆盖预测模型输出的所述目标区域的预测覆盖结果；其中所述无线覆盖预测模型是基于自动化超参数调优梯度提升决策树GBDT模型训练得到的。本申请实施例通过采用预先训练的自动化超参数调优梯度提升决策树模型来对目标区域的无线覆盖进行预测，降低了对实际天线的无线覆盖情况进行预测的复杂度，节约了大量的计算资源，实现了高效且准确的无线覆盖预测。
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