-
公开(公告)号：CN118113467A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410229953.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种跨域无服务器数据分析的细粒度函数编排方法及系统，属于无服务器计算和数据分析技术领域。本方法首次明确了细粒度的函数编排模式和端到端目标，并提供了一个基于MARL的分布式编排算法，通过定制化的状态表示和动作编码单元来为每个函数制定细粒度的放置和资源分配策略。本系统利用开源无服务器数据分析系统提供的细粒度函数知识，开发了一系列定制化的组件来支持细粒度、分布式的函数编排模式，能够在大规模的多租户环境下提供良好的用户体验。
-
公开(公告)号：CN113692021B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110936885.6
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于亲密度的5G网络切片智能资源分配方法，属于5G网络切片技术领域，旨在尽可能提高5G雾无线接入网络切片的资源利用率并减低延迟。本方法引入节点亲密度，并应用深度强化学习技术来优化5G网络中的切片资源分配，在保证服务质量的同时最大限度地提高资源利用率。首先应用深度学习技术来表示复杂的高维网络状态空间，并使用重放缓冲区来利用采样经验信息的相关性。然后，将获得的信息作为提出的智能决策模块的输入，以自适应地做出5G网络切片决策。本发明尤其适用于应用在动态复杂的、对切片的资源利用率和延迟都要求较高的场景。
-
公开(公告)号：CN111669291A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010492093.X
申请日：2020-06-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的虚拟化网络服务功能链部署方法，用于解决边缘计算背景下的虚拟化网络服务功能部署问题，属于边缘计算技术领域。本方法，通过分别解决虚拟功能放置和流量路由两个问题，实现以最小成本代价的服务功能链的部署，可以利用深度强化学习的优势，以适应随时间变化的流量控制需求。本方法用神经网络作为累计奖赏Q值的依据。另外，在为神经网络输入样本时，深度强化学习引入了经验池的概念。本发明既考虑了总成本也考虑了端到端延迟，尤其是中间处理延迟，适用于应用在动态复杂的，对服务器的通讯成本和延迟都要求较高的场景。
-
公开(公告)号：CN111657891A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010582132.5
申请日：2020-06-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H40/67 , A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算平台的老年人健康状况监测方法，属于智能监控以及物联网通信技术领域。所依托的监视系统包括数据采集层、数据传输层及数据存储层，数据采集层即可穿戴设备；所述方法包括：1)搭建数据采集层并采集数据；2)搭建基于MQTT协议的边缘计算平台；3)搭建数据存储层，建立云端数据库并将其接口及协议信息写入边缘计算平台中；4)通过边缘计算平台模块转发数据，利用数据清洗规则将采集数据的格式清洗掉，最后将数据存入云端数据库。所述方法利用边缘计算平台低延迟、高效率、高安全性和超强的实时计算能力，将采集到的老人生命体征数据实时上传并保存，从而达到实时监测和数据存储。
-
公开(公告)号：CN112230208A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011098392.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机音频感知的汽车行驶速度检测方法。本方法利用智能手机的麦克风收集汽车行驶过去的声音信号，通过分析声音信号的特征来确定车速所属的速度区间；同时，利用智能手机的扬声器和麦克风组成一个简易的声呐系统，通过分析麦克风收集到的由扬声器发出、经过移动物体反射的高频声音信号，来获得行人周围移动物体的速度。结合两个结果，最终实现对经过用户的汽车的车速检测。本发明仅依靠智能手机中的扬声器发出人耳无法察觉的高频声音，麦克风接收声音信号，部署成本低、抗干扰性强、不存在泄露隐私问题，尤其适用于车辆依次通行、汽车和行人距离较近的检测环境，具有很高的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112230208B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011098392.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S11/14 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G10L25/24 , G10L25/03 , G10L25/30 , G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机音频感知的汽车行驶速度检测方法。本方法利用智能手机的麦克风收集汽车行驶过去的声音信号，通过分析声音信号的特征来确定车速所属的速度区间；同时，利用智能手机的扬声器和麦克风组成一个简易的声呐系统，通过分析麦克风收集到的由扬声器发出、经过移动物体反射的高频声音信号，来获得行人周围移动物体的速度。结合两个结果，最终实现对经过用户的汽车的车速检测。本发明仅依靠智能手机中的扬声器发出人耳无法察觉的高频声音，麦克风接收声音信号，部署成本低、抗干扰性强、不存在泄露隐私问题，尤其适用于车辆依次通行、汽车和行人距离较近的检测环境，具有很高的准确性。
-
公开(公告)号：CN113692021A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110936885.6
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于亲密度的5G网络切片智能资源分配方法，属于5G网络切片技术领域，旨在尽可能提高5G雾无线接入网络切片的资源利用率并减低延迟。本方法引入节点亲密度，并应用深度强化学习技术来优化5G网络中的切片资源分配，在保证服务质量的同时最大限度地提高资源利用率。首先应用深度学习技术来表示复杂的高维网络状态空间，并使用重放缓冲区来利用采样经验信息的相关性。然后，将获得的信息作为提出的智能决策模块的输入，以自适应地做出5G网络切片决策。本发明尤其适用于应用在动态复杂的、对切片的资源利用率和延迟都要求较高的场景。
-
公开(公告)号：CN112330924A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011221862.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08B21/04 , H04B17/309 , H04W4/33 , H04W84/12
Abstract: 本发明公开了一种室内环境下基于信道状态信息的跌倒事件检测方法。本方法利用商用Wi‑Fi设备和接收天线来收集用户在室内环境中进行日常活动时的Wi‑Fi信号，通过分析Wi‑Fi信号的信道状态信息，包括信号的幅值、相位和动态路径分量等信息，来确定用户是否有活动，然后结合机器学习方法，从用户活动引起的信号变化中提取有效特征来判断该用户活动是否为跌倒事件，最终实现室内环境下的跌倒事件检测。本发明仅依靠商用Wi‑Fi设备发送Wi‑Fi信号，一组天线接收Wi‑Fi信号，部署和维护成本低、使用便利、不存在泄露隐私问题，尤其适用于单人的室内检测环境，具有很高的准确性。
-
公开(公告)号：CN112309423A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011216514.2
申请日：2020-11-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种驾驶环境下基于智能手机音频感知的呼吸道症状检测方法。本方法利用智能手机的扬声器收集车内声音，通过基于自适应子带谱熵方法滤去汽车行驶噪声，然后提取去噪后声音的声学特征并将特征送入训练好的神经网络，来判断收集到的声音中是否存在咳嗽、打喷嚏和吸鼻子等呼吸道症状，并记录相关呼吸道症状的次数。本发明不依赖于各类预先架设的专业医疗设备，成本低、抗干扰性强、不存在泄露隐私问题，适用于驾驶噪声较平稳、驾驶员和乘客距离较近的检测环境。本发明采用基于自适应子带谱熵的去噪方法来消除各种驾驶噪声的影响，使得系统对于环境噪声的鲁棒性较强，可准确高效地实现对三种典型呼吸道症状的检测和分类。
-
公开(公告)号：CN116962414A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310926231.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L67/1001 , H04L67/1021 , H04L41/16 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及一种基于无服务器计算的自适应视频流传输方法及系统，属于流媒体传输技术领域。系统由细粒度的无服务器管道实现视频交付，利用无状态函数来加强对视频请求事件的响应，使用一种基于三端剪辑的近端策略优化PPO的深度强化学习算法来解决视频播放过程中的比特率自适应序列决策问题。此外，将动态视频块质量因素纳入用户体验QoE指标，用以配置QoE模型，为每个视频块分配一个优先权重，提高视频比特率决策的鲁棒性，从而减小视频流传输时延，提高了用户观看体验。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.029 seconds)
