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公开(公告)号：CN114547556A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210452373.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中电信数智科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种视频云环境下智能算法版权管理方法、管理器及系统，方法包括：获取目标智能算法的授权证书，并在视频云平台中将该授权证书加载至目标智能算法对应的插件中；根据插件中的算法元数据获取目标智能算法的镜像，并将该镜像以容器形式运行在视频云平台中，以基于插件中的授权证书对容器对应的目标智能算法进行版权管理。本申请能够在容器迁移时不再需要人工进行重新授权认证，能够有效简化智能算法的版权管理过程并提高智能算法版权管理的效率、自动化程度及智能化程度，将算法运行与授权管理分隔开来，解决云环境中容器迁移引起的授权管理问题；进而能够有效提高视频云环境下智能算法的调用效率及可靠性。
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公开(公告)号：CN114547556B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210452373.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中电信数智科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种视频云环境下智能算法版权管理方法、管理器及系统，方法包括：获取目标智能算法的授权证书，并在视频云平台中将该授权证书加载至目标智能算法对应的插件中；根据插件中的算法元数据获取目标智能算法的镜像，并将该镜像以容器形式运行在视频云平台中，以基于插件中的授权证书对容器对应的目标智能算法进行版权管理。本申请能够在容器迁移时不再需要人工进行重新授权认证，能够有效简化智能算法的版权管理过程并提高智能算法版权管理的效率、自动化程度及智能化程度，将算法运行与授权管理分隔开来，解决云环境中容器迁移引起的授权管理问题；进而能够有效提高视频云环境下智能算法的调用效率及可靠性。
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公开(公告)号：CN118484307A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410709832.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06F9/455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种容器云中CPU混合扩缩容方法及系统，该方法包括以下步骤：获取容器环境中容器的基本数据；基于各个容器在各个历史周期的CPU资源消耗量构建第一向量，将所述第一向量输入到预训练的第一模型中，得到对应每个容器的资源预测值；基于各个容器的特征数据构建第二向量，将所述第二向量输入到预训练的第二模型中，得到对应每个容器的配额值；将每个容器的特征和每个核心的特征进行组合，得到多个特征组；将全部的特征组和预设的结束标识输入到预训练的第三模型中，所述第三模型输出结果序列，所述结果序列为重新排列的特征组和预设的结束标识，基于所述结束标识在结果序列中的位置确定选定的特征组，基于选定的特征组确定最终的分配结果。
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公开(公告)号：CN117939194A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311797750.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N7/18 , H04N17/00 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种多路实时视频流处理方法及装置，包括：获取待处理的视频流，确定视频流对边缘平台的服务质量的影响，基于视频流对边缘平台的服务质量的影响确定是否允许视频流接入，允许时，确定各视频流的视频帧请求集合；获取边缘平台的环境状态信息，基于环境状态信息确定各时间步对应的最优批处理时间窗口、最优帧率时间窗口、最优分辨率和最优并发度；基于各视频流的双阶段任务类型以及视频帧请求集合生成批处理队列，基于最优批处理时间窗口、最优帧率时间窗口、最优分辨率对批处理队列进行动态批处理；基于各视频流的动态批处理结果生成并发处理队列，基于确定的最优并发度对并发处理队列进行并发处理。该方法优化了边缘平台的服务质量。
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公开(公告)号：CN115834632A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211510956.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种物联网场景下的数字孪生设备空间语义关联方法及装置，所述方法包括基于传感设备预设的属性信息，构建传感设备基于每种属性的属性三元组，传感设备的属性包括位置属性、感知范围属性和所在空间属性；位置属性、感知范围属性和所在空间属性均设置有第一阈值和第二阈值，基于传感设备每种属性的属性三元组中的属性参数和每种属性的第一阈值确定每个传感设备的相关传感设备集合；基于每种属性的第一阈值和第二阈值计算传感设备与相关传感设备集合中任一传感设备的每种属性的隶属函数；基于传感设备与任一传感设备的每种属性的隶属函数计算两个传感设备的相关度，并对传感设备对应的相关传感设备集合中的传感设备基于相关度进行排序。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115455232A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211049776.3
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/71 , G06F16/74 , G06F16/738 , G06F16/78 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供一种全景视频中增强现实事件的存储方法、同步触发方法及装置，所述方法将全景视频中设定时间触发的特效或素材作为触发事件，以触发事件的ID为键，以所述触发事件的内容构建链表节点作为值建立索引，按照时间顺序将各触发事件存储于链表上，同时以各事件的触发时间为键，各触发事件的ID为值建立平衡树。根据需要插入或删除的触发事件的触发时间查找平衡树获取时间相邻的触发事件的ID，再根据该ID查找链表的相应位置进行插入或删除，同时能够在特定时间定时触发各触发事件。本发明能够方便快捷地对全景视频中的事件进行插入、删除以及同步触发，通过借助平衡树存储事件能够极大降低事件查找过程中的计算需求，提高了全景视频播放时的同步性。
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公开(公告)号：CN110222704B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910507821.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种弱监督目标检测方法及装置，提取待检测图像的图像特征；待检测图像中包含至少一个待检测物体；基于提取的图像特征，确定针对每个待检测物体的初始检测结果，每个初始检测结果为包含一个待检测物体的初始检测框；基于提取的图像特征，确定每个待检测物体的显著区域；基于每个显著区域，对每个初始检测结果进行优化，得到针对每个待检测物体的目标检测结果。相比于现有的若监督目标检测方法中，本发明不需要额外训练分割模型，而是将显著区域作为对检测结果优化的辅助信息，从而减少了目标检测任务的训练复杂度，且使用显著区域作为优化过程的辅助信息，能够避免优化方向出现错误，从而提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN110399222B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910675587.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供的GPU集群深度学习任务并行化方法、装置及电子设备，涉及互联网技术领域，通过先分析待处理深度学习任务和GPU集群各计算节点的相似性，确定待处理深度学习任务在GPU集群中的目标计算节点，以减少计算节点资源争用的可能性，从而提高了深度学习任务系统资源的利用率和执行效率，再根据待处理深度学习任务的需要的GPU个数，将待处理深度学习任务分为多个目标子任务，分析目标子任务的干扰等级和通信代价，从而确定目标子任务在目标计算节点中的目标GPU，以避免计算节点中GPU上的资源分配不均衡，实现了深度学习任务的高度并行化，提高了GPU集群的资源利用率，同时提高了深度学习任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN113645471A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110694541.9
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/2187 , H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/4402 , H04N21/466 , H04N21/472
Abstract: 本发明提供一种多云视频分发策略优化方法及系统，该方法包括：获取历史时段内的直播视频流数据、各云平台服务器的CDN时延数据、CDN分发价格及各转码模板的转码价格；对直播视频流数据清洗，统计历史时段的第一时段内的第一观众终端总量、最小需求码率比例以及各源码率对应的直播用户数量的比例，根据源视频码率以及观众终端的最小需求码率进行用户类别分类；预测未来预定时段内观看视频的第二观众终端总量，计算未来预定时段内各类用户对应的观众终端数量，分别计算各类用户基于各转码模板在未来预定时段内的各消费成本及各QoE值；根据各消费成本及各QoE值确定各类用户适合的云平台服务器，统计各云平台服务器在未来预定时段内覆盖的用户总量比例。
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公开(公告)号：CN110896344B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201911117330.8
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种冗余服务部署方法及装置，确定用户的应用程序请求中包含的多种待部署服务，每种待部署服务的资源需求，以及各待部署服务之间的通信延迟需求；每种待部署服务包括多个服务副本；基于预设的服务放置规则，为每种待部署服务的各个服务副本分配物理机节点，筛选出多个可用放置决策；根据各待部署服务的服务副本所放置的物理机节点的可靠度，以及微云的可靠度，计算该可用放置决策的可靠度；从可用放置决策中确定最终放置决策；基于最终放置决策，在微云的物理机节点中部署相应的待部署服务。从而综合考虑了应用程序的每种服务的资源需求，服务间通信需求，物理机节点的可靠度，微云的可靠度因素，保证服务部署的高可靠性。
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