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公开(公告)号：CN118799616A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410722537.2
申请日：2024-06-05
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种设备检测方法，用以解决现有目标检测方法针对机房检测场景存在的检测准确率较差的问题。方法包括：获取待检测机房设备对应的设备图片；利用预先训练好的目标检测模型对设备图片进行目标识别，确定所述设备图片中的第一目标对象对应的第一检测框；对设备图片进行裁剪，得到包含所述第一检测框的第一检测图片；将第一检测图片输入所述目标检测模型，根据目标检测模型对所述第一检测图片进行目标识别，确定所述设备图片中的第二目标对象对应的第二检测框；对第一检测图片进行裁剪，得到包含所述第二检测框的第二检测图片；利用预先训练好的分类模型，对第二检测图片进行分类识别，根据分类识别结果，确定待检测机房设备的检测结果。
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公开(公告)号：CN118799252A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410164386.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种光交箱管理方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取对光交箱拍摄得到的第一图像、第二图像和/或第三图像；第一图像包括光交箱外部的多个部件，第二图像包括光交箱内部的布线情况，第三图像包括多个光交箱端口；若存在第一图像，则若存在所述第一图像，则基于预训练的第一目标检测模型和第一图像，确定表征多个部件是否合格的检测结果；若存在第二图像，则若存在所述第二图像，则将第二图像输入到预训练的细粒度分类模型，得到表征布线情况是否合格的分类结果；若存在第三图像，则基于预训练的第二目标检测模型和第三图像，确定端口情况信息；基于检测结果、分类结果和/或端口情况信息，确定分析结果信息，分析结果信息用于进行光交箱管理。
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公开(公告)号：CN118799584A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410240221.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本说明书一个实施例提供了一种基于图像的网络设备处理方法和装置，该方法包括：首先将获取的网络设备的待检测图像输入图像特征提取网络进行特征提取，获得多层特征图谱作为多尺度特征图谱，然后提取多尺度特征图谱中预设层级的特征图谱，并对特征图谱进行特征融合，获得融合特征，在此基础上，将融合特征输入关联特征提取网络进行关联特征提取和融合，获得融合关联信息的特征，最后将特征输入多层感知网络进行预测，获得关联目标检测结果，以此，从网络设备间的关联关系出发，提高了针对网络设备进行目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117278552A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210646946.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于端边云自适应协同的视频或图像分析方法及装置，分析方法包括：获取视频或图像分析任务；根据任务需求、待分析的视频或图像数据以及计算指标信息判断终端计算节点是否具有独立执行分析任务的能力，若有，则经过部署在终端计算节点上的深度学习模型计算，执行分析任务；若不具有，则分析得到深度学习模型的分割点；根据分割点，在终端计算节点和边缘计算节点上部署深度学习模型的各部分进行协同计算，或者在终端计算节点、边缘计算节点和云计算节点上部署深度学习模型的各部分进行协同计算，执行分析任务。本发明根据任务复杂度和各端计算资源情况自适应地输出分析方案，从而达到输出最佳的协同计算方案的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118823081A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311576179.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，提供一种机房人员定位方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：基于第一摄像头与机房的相对位置关系，进行空间建模，得到第一摄像头‑机房空间模型；若当前图像帧为波动帧，则对当前图像帧进行人体检测，得到机房人员在当前图像帧中的第一坐标；基于第一摄像头‑机房空间模型和第一坐标，确定机房人员的实际位置。本申请提供的机房人员定位方法通过构建空间模型，基于空间关系计算机房人员的空间位置，一方面，相较于传统目标检测算法，定位结果更加精确，另一方面，无需投入无线设备，在不牺牲定位精度的情况下，节约了机房建设成本与使用功耗。
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公开(公告)号：CN118822608A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311384056.7
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06F18/213 , G06Q50/50 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及家庭无线网络优化领域，提供一种基于时序分析的家宽用户满意度预测方法及系统。所述方法包括：获取家宽用户数据；其中，家宽用户数据包括用户的历史投诉数据、网络性能数据、服务隐患数据和终端性能数据中的至少两种；将家宽用户数据输入至时序满意度预测模型中，得到时序满意度预测模型输出的满意度预测结果；其中，时序满意度预测模型是基于家宽训练数据和家宽训练数据对应的满意度评估真值训练得到的；时序满意度预测模型用于基于输入的家宽用户数据分别进行评估，并综合所有评估得到的评估结果进行预测，得到满意度预测结果。本发明能够实现家宽用户的满意度预测分析和根因定位，进一步指导后期低满用户挽留策略。
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公开(公告)号：CN116976482A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202211219999.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06F18/2415
Abstract: 本申请公开了一种换机倾向预测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：通过LSTM网络和注意力机制对目标用户的时间序列数据进行向量表征，得到目标向量表征；获取目标用户的静态数据，对静态数据进行向量表示，得到静态特征向量；将静态特征向量和目标向量表征进行堆叠，形成全特征编码向量，将预设的用户多分片模块计算出的全特征编码向量的概率，确定为目标用户的目标换机概率。因此，采用了LSTM和注意力机制的表征方式，能够关注到目标用户换机的重点信息，更好的表征原有的时间序列数据。并且通过用户多分片模块计算不同分片下用户的换机概率，能更好地表征用户在换机时，其考虑因素的不同，提高了用户换机倾向预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118799010A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311345742.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06F18/2415 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种视频推荐营销方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于多个用户的用户数据，构建各用户对应的用户画像；用户画像包括多种维度的属性标签；针对每个用户，基于多种维度的属性标签和至少两个业务目标需求，确定各业务目标需求对应的用户特征向量；将各用户特征向量输入至需求预测模型，得到需求预测模型输出的各业务目标需求对应的概率值；需求预测模型是基于样本用户特征向量进行训练得到的；概率值表示用户满足业务目标需求的概率；基于各概率值，对用户进行视频推荐营销。通过构建包括多种维度的属性标签的用户画像，使得用户画像更加丰富完整，提升视频营销的成功率。
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公开(公告)号：CN117392274A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210751767.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06T11/60 , G06T7/70 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种文本生成图像的方法、装置、计算设备和存储介质，通过将文本信息编码成语义特征向量；对语义特征向量进行位置编码处理，生成文本信息对应的位置信息，并对位置信息进行损失计算得到位置损失；利用多个生成器和多个位置图像语义集成器，对语义特征向量和位置信息进行处理，得到初始生成图像；对初始生成图像进行损失计算得到图像损失，依据图像损失和位置损失确定最终训练损失；基于最终训练损失调整多个生成器的参数，输出得到文本生成图像模型。本发明在图像生成阶段对生成图像中目标的相对位置进行修正，及时微调生成图像，提升复杂场景图像生成的语义一致性。
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