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公开(公告)号：CN105988979B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510083646.5
申请日：2015-02-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京中软万维网络技术有限公司
IPC: G06F17/22
Abstract: 本发明提供一种基于PDF文件的表格提取方法和装置，通过解析获得PDF文件中的各文字的文字信息和各线条的线条信息之后，根据线条位置信息对从该PDF文件的同一页中所提取的横向线条进行排序，并判断两相邻横向线条是否处于该页的同一表格中，根据线条信息对处于该页的同一表格中的各横向线条进行表格绘制，以及在绘制的表格中，根据线条信息对从所述页中所提取的各纵向线条进行填充，最后在绘制的表格中，根据各文字的文字信息，将文字信息中的文字字符信息填充在横向线条和纵向线条所构成的单元格中与文字位置信息相对应的位置。由于考虑了表格的横向线条和纵向线条的信息，从而提高了从PDF文件中提取表格的准确度。
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公开(公告)号：CN105988979A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510083646.5
申请日：2015-02-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京中软万维网络技术有限公司
IPC: G06F17/22
Abstract: 本发明提供一种基于PDF文件的表格提取方法和装置，通过解析获得PDF文件中的各文字的文字信息和各线条的线条信息之后，根据线条位置信息对从该PDF文件的同一页中所提取的横向线条进行排序，并判断两相邻横向线条是否处于该页的同一表格中，根据线条信息对处于该页的同一表格中的各横向线条进行表格绘制，以及在绘制的表格中，根据线条信息对从所述页中所提取的各纵向线条进行填充，最后在绘制的表格中，根据各文字的文字信息，将文字信息中的文字字符信息填充在横向线条和纵向线条所构成的单元格中与文字位置信息相对应的位置。由于考虑了表格的横向线条和纵向线条的信息，从而提高了从PDF文件中提取表格的准确度。
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公开(公告)号：CN105988816A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510098159.6
申请日：2015-03-05
Applicant: 北京邮电大学 , 北京中软万维网络技术有限公司
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明提供了一种软件界面布局的调整方法和装置。该方法包括：接收用户发送的软件界面的布局调整操作信息；根据布局调整操作信息，调整以二叉树形式存储的软件界面布局描述信息中的相关节点信息，其中，相关节点信息包括：组成结构和/或节点描述信息。以便向用户显示调整后的软件界面布局。实现了能够针对不同用户需求，对软件界面布局进行调整，增强了软件界面的灵活性，并节省了软件界面显示资源。
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公开(公告)号：CN113052147A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110485245.8
申请日：2021-04-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种行为识别方法及装置。方案如下：获取视频数据；基于视频帧间的帧差，获取视频数据中的异常视频帧；针对每一异常视频帧，对该异常视频帧进行遮挡检测，得到该异常视频帧的遮挡检测结果；根据遮挡检测结果，利用预先训练好的行为识别模型，识别不存在遮挡现象的异常视频帧中出现的目标物的行为类别；行为识别模型是利用预设训练集对嵌入注意力机制和多尺度特征融合的神经网络模型进行训练得到的，预设训练集包括多种样本行为类别所对应的样本视频帧序列，以及每一样本视频帧序列所对应的样本行为类别。通过本发明实施例提供的技术方案，节约了视频数据中正常行为的视频帧识别所需的计算资源，提高了行为识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112905320A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110159615.9
申请日：2021-02-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明实施例提供了一种物联网任务的执行系统、方法及装置，边缘设备，用于向边缘计算节点发送待处理任务；边缘计算节点，用于接收待处理任务；基于获取到的执行待处理任务的资源需求参数、以及边缘计算节点的属性特征，计算边缘计算节点执行待处理任务的处理时长；若处理时长满足预设时长条件，则执行待处理任务；若否，则向云中心发送待处理任务；云中心，用于执行边缘计算节点发送的任务。可见，本方案中，在获取到任务后，并不直接上传至云中心，而是先计算获取到任务的边缘计算节点执行任务的处理时长，如果处理时长满足预设阈值条件，就由边缘计算节点执行任务，而不将任务上传至云中心，节省了任务的传输时间，从而减少了任务的处理时长。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108596664B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810371303.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 盘缠科技股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电子车票的单边交易费用确定方法、系统及装置，本发明实施例设置单边交易费用确定模型，该模型的设置过程为：采集电子车票的数据交易记录，进行清洗整合后得到电子车票的完整数据交易记录，基于从得到的电子车票的完整数据交易记录提取得到的用户特征及站点特征，采用设置的学习模型进行模型训练测试，得到所述模型。在电子车票产生单边交易记录时，采用所设置的模型对单边交易记录进行缺失站点记录的确定及费用的确定。这样，本发明实施例实现了对电子车票的单边交易费用的准确确定。
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公开(公告)号：CN106845728B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201710078196.X
申请日：2017-02-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种电力变压器缺陷的预测方法及装置，该方法包括：获得第一时间段内目标电力变压器的多维数据，并对所述多维数据进行分类降维；预处理分类降维后所获得的多维数据；在已存储的数据库中，查找与所述第一时间段内，预处理后的目标电力变压器运行时的环境气象数据匹配度最高的环境气象数据所对应的第二时间段，并获得所述第二时间段内所有电力变压器缺陷总数量；将所述第二时间段内所有电力变压器缺陷总数量，及预处理所获得的目标电力变压器设备参数数据，输入至电力变压器缺陷预测模型，得到目标电力变压器缺陷的概率值；根据所述概率值，确定出所述目标电力变压器缺陷的预测结果。本方案提高了预测电力变压器缺陷的准确性。
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公开(公告)号：CN110929847A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911120136.5
申请日：2019-11-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的换流变压器故障诊断方法。本发明将深度卷积神经网络模型应用于电网设备故障检测中，既改善了基于统计学和概率论的机器学习算法中参数多、调参过程繁琐、模型性能十分依赖数据预处理和特征工程的不足，也在浅层人工神经网络基础上将数据扩展至更高维度，使模型对复杂函数的拟合能力进一步提高，同时，将残差网络和批量归一化算法应用于深度卷积神经网络，使模型收敛速度和泛化能力得到提高，模型对电网设备故障诊断的准确率相比浅层神经网络有很大提升。
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公开(公告)号：CN106951982A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710105778.2
申请日：2017-02-24
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于SVM算法的输变电设备有功功率预测方法及转置，方法包括：获得第一特征向量，第一特征向量中的元素包括：第一预设数量的第一历史有功功率数据，第一预设数量的第一历史有功功率数据为：目标输变电设备对应的历史有功功率数据中满足预设条件的数据；将第一特征向量输入至预先构建的目标支持向量机SVM模型，获得目标输变电设备在下一时刻的有功功率预测值，下一时刻与第一目标时刻具有预设时间间隔，第一目标时刻为：第一预设数量的第一历史有功功率数据对应的时刻中最接近当前时刻的时刻。应用本发明实施例，能够对输变电设备的有功功率进行预测，并降低预测成本。
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