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公开(公告)号：CN107888579A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711077314.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 浙江大学 , 中移(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种非干扰式的移动视频用户体验质量指标建模方法，步骤为：在手机上点击播放HPD模式和HLS模式的视频，捕捉这些视频的流量信息，同时使用卡顿分析工具记录每个视频的卡顿状况，并且标记视频传输模式类别的真实值；通过分析视频卡顿状况，获得视频卡顿程度的真实值；通过分析视频流量，获得视频清晰度的真实值以及流量的网络特征；对两种传输模式的视频，使用视频流量的网络特征和传输模式真实类别进行机器学习，训练出可以用于传输模式分类的模型；对每一种传输模式的视频，分别使用视频流量的网络特征和用户体验质量指标真实值进行机器学习，训练出可以用于评价用户体验质量指标的模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109870984A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201811601448.3
申请日：2018-12-26
Applicant: 浙江大学 , 数源久融技术有限公司
Abstract: 一种基于可穿戴设备的多家电控制方法，步骤为：步骤1，获取用户所处房间及家电位置的三维空间信息；步骤2，在房间内放置定位用的超声波测距设备；步骤3，获取可穿戴设备上的传感器信息；步骤4，训练阶段，提取传感器数据特征值并建立特征数据库和分类器；步骤5，控制阶段，根据可穿戴设备及辅助定位设备返回的传感器信息，获取并执行用户指令。本发明简单自然，避免了隐私泄露的风险；通过分析惯性测量单元和超声测距信息，可以计算出可穿戴设备的位置和指向，利用事先建立的数据表在多家电场景下准确的判断用户选中的设备，提升了控制系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN107888579B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201711077314.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 浙江大学 , 中移(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种非干扰式的移动视频用户体验质量指标建模方法，步骤为：在手机上点击播放HPD模式和HLS模式的视频，捕捉这些视频的流量信息，同时使用卡顿分析工具记录每个视频的卡顿状况，并且标记视频传输模式类别的真实值；通过分析视频卡顿状况，获得视频卡顿程度的真实值；通过分析视频流量，获得视频清晰度的真实值以及流量的网络特征；对两种传输模式的视频，使用视频流量的网络特征和传输模式真实类别进行机器学习，训练出可以用于传输模式分类的模型；对每一种传输模式的视频，分别使用视频流量的网络特征和用户体验质量指标真实值进行机器学习，训练出可以用于评价用户体验质量指标的模型。
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公开(公告)号：CN109453505B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201811463228.9
申请日：2018-12-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于可穿戴设备的多关节追踪方法，步骤为：可穿戴设备向计算设备发射超声波进行声学测距，同时利用惯性传感器收集手臂运动的相关数据发送给计算设备。计算设备首先离线构建存储手臂前臂指向与上臂指向映射关系的3D点云，然后接收超声波并根据超声波的飞行时间计算测距结果，同时从可穿戴设备中接收手臂运动的惯性传感器数据，接着利用惯性传感器数据估算出手臂前臂的指向，根据估算结果去3D点云中查询手臂准确指向的候选集，再通过多模融合算法结合声学测距数据从候选集中选出正确的手臂指向，最后进行可视化显示，从而实现对手腕、手肘和肩部三个关节的追踪。
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公开(公告)号：CN109870984B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201811601448.3
申请日：2018-12-26
Applicant: 浙江大学 , 数源久融技术有限公司
Abstract: 一种基于可穿戴设备的多家电控制方法，步骤为：步骤1，获取用户所处房间及家电位置的三维空间信息；步骤2，在房间内放置定位用的超声波测距设备；步骤3，获取可穿戴设备上的传感器信息；步骤4，训练阶段，提取传感器数据特征值并建立特征数据库和分类器；步骤5，控制阶段，根据可穿戴设备及辅助定位设备返回的传感器信息，获取并执行用户指令。本发明简单自然，避免了隐私泄露的风险；通过分析惯性测量单元和超声测距信息，可以计算出可穿戴设备的位置和指向，利用事先建立的数据表在多家电场景下准确的判断用户选中的设备，提升了控制系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN109453505A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811463228.9
申请日：2018-12-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于可穿戴设备的多关节追踪方法，步骤为：可穿戴设备向计算设备发射超声波进行声学测距，同时利用惯性传感器收集手臂运动的相关数据发送给计算设备。计算设备首先离线构建存储手臂前臂指向与上臂指向映射关系的3D点云，然后接收超声波并根据超声波的飞行时间计算测距结果，同时从可穿戴设备中接收手臂运动的惯性传感器数据，接着利用惯性传感器数据估算出手臂前臂的指向，根据估算结果去3D点云中查询手臂准确指向的候选集，再通过多模融合算法结合声学测距数据从候选集中选出正确的手臂指向，最后进行可视化显示，从而实现对手腕、手肘和肩部三个关节的追踪。
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