-
公开(公告)号：CN114782462B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210220784.3
申请日：2022-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/11 , G06T5/50 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于语义加权的图像信息隐藏方法，属于信息隐藏技术领域。主要贡献在于提出一种从高阶特征级别处理秘密图像的图像信息隐藏方案，以面对海量秘密图像安全传输需求和强大的第三方隐写分析技术，在保障重建秘密图像质量的前提下，实现较大的负载量，并最大程度减少嵌入秘密图像对载体图像感知特性的影响。首先构建图像信息隐藏系统模型，然后构建基于语义加权的图像信息隐藏方法的网络模型，包括语义预处理网络、隐藏网络和解密网络，在针对训练网络模型的需要，构建反向梯度传播模型和损失函数模型，最后进行网络训练、测试与系统性能评估。评估结果表明，与未考虑语义加权的现有图像信息隐藏方法相比较，本发明提出的方案具有更好的性能。
-
公开(公告)号：CN119128188A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411047653.5
申请日：2024-08-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/583 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型增强的文本‑行人检索方法，属于计算机和互联网领域；具体为：针对现有数据集中图像和文本的组合对，将原始文本数据划分为测试集和训练集；同时调用大语言模型对文本数据进行增强，生成增强文本；然后，将增强文本数据送入过滤模型，计算增强文本与原始文本之间的文本相似度；当文本相似度大于设定的阈值时，保留增强文本；反之，舍弃增强文本或重新生成文本。最后，将保留的增强文本数据集用于文本‑行人检索模型的训练或测试，并将测试后的文本‑行人检索模型用于进行人员识别。本发明显著提升了模型的检索性能，实现了更为精准的匹配。
-
公开(公告)号：CN117351085A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311320145.5
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的单信标视觉定位方法，研究单目相机只能捕获单个二维码信标场景下的接收端位姿求解。本发明包括：将单个二维码作为视觉信标，信标包含三个特征点和编码图案，由相机捕获信标整体图像，解码获得信标ID，得到特征点的世界坐标；通过特征点组成的直角三角结构匹配特征点与图像点间的映射关系，再结合相机成像模型求解特征点的相机系坐标；结合三特征点构成的向量获取空间法向量坐标，构成正交向量基；最终结合单视图几何与空间基底理论，分别求解相机的姿态矩阵与位置。本发明方法采用单信标实现了抗图像噪声和高精度的3D空间定位，且对图像噪声具有较强的鲁棒性，即使在远距离拍摄信标也可实现精确定位。
-
公开(公告)号：CN116501909A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310607631.9
申请日：2023-05-26
Applicant: 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提出一种基于多任务学习的车辆检索方法，包括如下步骤：获取包含车辆图像标注信息的训练数据集合、验证数据集合和测试数据集合，将所述训练数据集合的数据按照图像序号输入基于多任务学习的初始车辆检索模型中以训练得到车辆检索模型；将所述验证数据集合中的数据输入训练后的车辆检索模型，得到初步排序结果；采用多任务检索策略对所述初步排序结果进行重排序，得到最终排序结果。本申请通过多任务学习的方式指导车辆图像特征的提取，设计相机视角检索、车辆朝向检索作为辅助任务，消除检索时背景及视角不同带来的偏差，从而有效解决相机视角、车辆朝向变换导致的问题，以实现强可解释性、高效率、高检索精度的车辆检索。
-
公开(公告)号：CN116389028A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211651923.4
申请日：2022-12-21
Applicant: 兴唐通信科技有限公司 , 中国信息通信研究院 , 中国联合网络通信有限公司浙江省分公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于空地一体化联邦学习安全通信技术领域，公开了一种基于联邦学习的空地网络安全传输方案，该方法构建由N个移动设备，一个位于高空平台的服务器，一个友好的干扰器和一个非法窃听者Willie的空地一体化联邦学习安全通信模型；基于空地一体化联邦学习安全通信模型，计算联邦学习延迟和Willie的最小错误检测概率，构建联邦学习延迟优化问题模型；基于联邦学习延迟优化问题模型，提出联合局部精度和发射功率交替下降迭代算法；与已有机制相比，本发明与已有机制相比，可有效减少联邦学习延迟，在保证传输安全下提高联邦学习性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116321137A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211651909.4
申请日：2022-12-21
Applicant: 兴唐通信科技有限公司 , 中国信息通信研究院 , 中国联合网络通信有限公司浙江省分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/0431 , H04W12/60 , H04L9/08 , H04L9/06 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种利用5GNR上下文信息的安全加密方法，属于无线通信技术领域。首先构建存在窃听者的移动安全通信系统模型；然后合法通信双方通过互相发送探测信号，进而对通信信道进行信道估计，接着对信道估计矩阵进行解相关处理；合法通信双方分别针对经过解相关处理的信道估计矩阵的相位和幅度进行联合量化；合法通信双方通过基于BCH纠错码的隐私协调方式生成一致的密钥；合法通信双方分别对各自得到的一致的密钥进行哈希序列变换，得到最终的密钥。本发明有效地兼顾了通信系统的通信性能和安全性能，能够有效地提高生成密钥的生成速率以及生成密钥的随机性。
-
公开(公告)号：CN115102982B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210658290.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能任务的语义通信方法，属于人工智能与通信融合技术领域；具体包括：首先发送端的设备采集图像数据，经神经网络提取特征图，利用语义概念对应神经元激活值对特征图求梯度后取平均，得到特征图相对于语义概念的重要性权重，将语义概念和特征图排序关系起来；利用得到的语义关系，对特征图进行裁剪压缩，进而保留重要性权重高的特征图，将压缩后的特征图经无线信道进行传输，接收端对接收到的信号进行解调，恢复特征图数据，并输入后续神经网络，完成智能任务，返回结果给发送端设备。本发明有效地利用了数据的语义关系，降低了传输数据量、缓解了通信压力，提升了智能任务的有效性能。
-
公开(公告)号：CN116017451A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211652394.X
申请日：2022-12-21
Applicant: 兴唐通信科技有限公司 , 中国信息通信研究院 , 中国联合网络通信有限公司浙江省分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/041 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种利用5GNR物理层信息的IPv6终端身份认证方法，属于无线通信安全领域。首先构建存在窃听者的移动安全通信系统模型；然后合法通信双方通过互相发送探测信号，进而对通信信道进行信道估计，接着对信道估计矩阵进行解相关处理；合法通信双方分别针对经过解相关处理的信道估计矩阵的相位和幅度进行联合量化；合法通信双方通过基于BCH纠错码的隐私协调方式生成一致的密钥；合法通信双方分别对各自得到的一致的密钥进行哈希序列变换，得到最终的密钥；合法发送方根据生成的密钥与将要传输的信源信息一起经过哈希变换生成身份认证标签，并与信源信息一起发送；合法接收方根据收到的信源信息和生成的密钥经过哈希变换后生成的身份认证标签，将其与收到的身份认证标签进行对比，完成鉴权过程。本发明有效地抵抗了主动攻击，不存在与底层网络不兼容的问题，同时解决了密钥分发管理所带来的安全泄露风险，增强了系统的安全性。
-
公开(公告)号：CN110932908B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201911227639.2
申请日：2019-12-04
Applicant: 国网河南省电力公司许昌供电公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/0893 , H04W24/02 , H04W28/24 , H04W48/20
Abstract: 本发明公开了一种选择网络切片接入的方法、装置及系统，其中，该方法包括：接收用户选择的评估网络切片的至少一种服务质量参数；根据服务质量参数构建服务质量参数矩阵；根据服务质量参数矩阵获取服务质量参数权重矩阵；分别获取目标网络的至少一网络切片的实际服务质量参数值；根据预设的网络切片的服务质量参数的最优值和实际值得到灰色关联度系数矩阵；根据服务质量参数权重矩阵和灰色关联度系数矩阵分别得到各网络切片的综合关联度系数；根据各网络切片的综合关联度系数选择最优的网络切片接入目标网络。通过实施本发明，结合服务质量参数权重以及灰色关联度系数得到网络切片的综合关联度，进而可以选择符合用户需求的最优网络切片。
-
公开(公告)号：CN114547296A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210109227.4
申请日：2022-01-28
Applicant: 北京邮电大学 , 浙江大学 , 八戒科技服务有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/338 , G06K9/62 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法及系统，包括以下步骤：S1、从在线产品社区的创意文本和用户‑创意关系提取表征创意和用户属性的8个特征；S2、构建创意节点邻接矩阵；S3、引入图注意力神经网络，构造单个注意力机制，计算融合8个属性特征和邻接矩阵的注意力系数αij；S4、构造多层注意力机制，计算累加的融合8个特征和邻接矩阵的注意力系数α′ij；S5、构造卷积层，输出节点i的卷积层结果S6、通过Softmax函数(归一化指数函数)加权值输出节点i对应创意价值类别的概率Pi,n，得到创意节点i隶属创意价值类别；通过以上步骤，以用户提出的某创意文本为识别对象，输入算法模型参数，获得该创意文本所属创意价值类别及排序结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
87
records
(took 0.037 seconds)
