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公开(公告)号：CN114662787B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210409364.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , H04L65/60 , H04L67/568 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于流媒体的MEC缓存优化方法，包括：通过MEC服务器获取流媒体偏好数据，根据流媒体偏好数据对用户预测，根据预测的结果对目标用户进行填充，采用一种层次分析法计算用户的评分权重，最后利用粒子群算法确定需要存储在MEC服务器中的文件列表,通过本发明的方法，可以提供速度更快，更贴合用户需求的网络服务，MEC研究包括网络规划、资源分配、干扰协调和缓存规划。本发明结合“流媒体”的特点，根据不同用户对流媒体内容的喜好不同，对缓存规划做进一步优化，本发明制定了一个缓存优化方案，使MEC服务器在有限的缓存空间下，缓存的文件能够为周边用户带来最佳的体验。
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公开(公告)号：CN114840020B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210422861.3
申请日：2022-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明实施一种基于改进鲸鱼算法的无人机飞行轨迹规划方法。方法模拟无人机的飞行环境，构建无人机轨迹指标函数，基于改进的鲸鱼算法将无人机轨迹指标函数作为目标函数，设置参数初始化鲸鱼种群，将无人机轨迹指标函数作为个体的适应度计算新的收敛因子a和计算系数向量A，设立随机概率P1判断鲸鱼个体更新机制，引入惯性权重W通过鲸鱼算法的位置更新机制更新鲸鱼个体位置，得到最优飞行轨迹。本发明采用改进的鲸鱼算法对无人机的飞行轨迹规划时，提高飞行轨迹规划的稳定性与精确性。
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公开(公告)号：CN115049130A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210695491.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06V20/13 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01C21/26 , G01S17/931 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及轨迹预测技术领域，尤其是涉及一种基于时空金字塔的自动驾驶轨迹预测方法,包括对自动驾驶车辆所载传感器收集的雷达点云数据进行预处理，得到BEV图；提取自动驾驶车辆行驶道路的卫星图像，获取局部路径图；构建基于时空金字塔transformer的神经网络模型；将BEV图与局部路径图进行整合，将整合结果输入到神经网络模型进行处理，得到自动驾驶车辆的轨迹与交通参与者的分类结果；本发明在时空金字塔网络模型的基础上添加Transformer机制，利用Transformer机制的简单性使空间交互和上下文信息可以很容易地合并到输入嵌入中，而不增加模型的复杂性，并且提升模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN115048521A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210720096.3
申请日：2022-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督的图神经网络的案件争议焦点识别方法及装置，所述方法包括：首先利用司法知识图谱三元组嵌入丰富诉辩双方关键陈述句子，然后设计关键单词筛选机制，将输入的诉辩文本单词进行排序、抽取操作，将处理后的单词与文本作为两种节点构建文本图，将文本图输入图注意力网络实现多标签文本分类，从而识别争议焦点。本发明通过利用司法知识图谱中的知识要素、关键文本单词筛选机制，增强了文本特征、改善了长文本限制问题，降低了模型占用资源，最终基于半监督的图神经网络实现多标签文本分类技术完成争议焦点的识别，提高庭审效率。
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公开(公告)号：CN114840020A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210422861.3
申请日：2022-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施一种基于改进鲸鱼算法的无人机飞行轨迹规划方法。方法模拟无人机的飞行环境，构建无人机轨迹指标函数，基于改进的鲸鱼算法将无人机轨迹指标函数作为目标函数，设置参数初始化鲸鱼种群，将无人机轨迹指标函数作为个体的适应度计算新的收敛因子a和计算系数向量A，设立随机概率P1判断鲸鱼个体更新机制，引入惯性权重W通过鲸鱼算法的位置更新机制更新鲸鱼个体位置，得到最优飞行轨迹。本发明采用改进的鲸鱼算法对无人机的飞行轨迹规划时，提高飞行轨迹规划的稳定性与精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114692762A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210340651.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于图注意力交互机制的车辆轨迹预测方法；该方法包括：获取车辆历史轨迹，对历史车辆轨迹进行预处理，采用时空金字塔网络对预处理后的历史车辆轨迹数据进行处理，得到车辆轨迹的场景特征；采用时空transformer网络对预处理后的历史车辆轨迹数据进行处理，得到车辆轨迹的交互特征；采用特征融合网络对车辆轨迹的场景特征和车辆轨迹的交互特征进行处理，得到融合特征；对融合特征进行分析处理，得到车辆历史轨迹预测结果，自动驾驶车辆根据轨迹预测结果行驶；本发明对车辆轨迹的预测精度高，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114928611A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210527281.0
申请日：2022-05-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于车联网计算领域，具体涉及一种基于IEEE802.11p协议的车联网节能计算卸载优化方法，包括当车辆的计算任务的输入数据大小满足第一不等式，则将车辆划分到第一集合中，第一集合中的数据在本地执行计算任务；当车辆的计算任务的输入数据大小满足第二不等式，则将车辆划分到第二集合中，第二集合中的数据卸载至远程云服务器执行；若不满足前两个不等式则计算车辆在不同卸载情况下执行任务的时延和能效，并计算系统效用；以最大化系统效用构建目标函数，求解目标函数在满足最大容忍时延和资源限制下的卸载策略；本发明在不损失性能的情况下大大降低算法复杂度，且在降低计算时间和系统能耗方面，相比于现有方案具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN114662787A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210409364.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , H04L65/60 , H04L67/568 , G06N3/00
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于流媒体的MEC缓存优化方法，包括：通过MEC服务器获取流媒体偏好数据，根据流媒体偏好数据对用户预测，根据预测的结果对目标用户进行填充，采用一种层次分析法计算用户的评分权重，最后利用粒子群算法确定需要存储在MEC服务器中的文件列表,通过本发明的方法，可以提供速度更快，更贴合用户需求的网络服务，MEC研究包括网络规划、资源分配、干扰协调和缓存规划。本发明结合“流媒体”的特点，根据不同用户对流媒体内容的喜好不同，对缓存规划做进一步优化，本发明制定了一个缓存优化方案，使MEC服务器在有限的缓存空间下，缓存的文件能够为周边用户带来最佳的体验。
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公开(公告)号：CN114692762B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210340651.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F16/215 , G06F17/16 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q10/04
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于图注意力交互机制的车辆轨迹预测方法；该方法包括：获取车辆历史轨迹，对历史车辆轨迹进行预处理，采用时空金字塔网络对预处理后的历史车辆轨迹数据进行处理，得到车辆轨迹的场景特征；采用时空transformer网络对预处理后的历史车辆轨迹数据进行处理，得到车辆轨迹的交互特征；采用特征融合网络对车辆轨迹的场景特征和车辆轨迹的交互特征进行处理，得到融合特征；对融合特征进行分析处理，得到车辆历史轨迹预测结果，自动驾驶车辆根据轨迹预测结果行驶；本发明对车辆轨迹的预测精度高，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN115048521B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210720096.3
申请日：2022-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06Q50/18 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督的图神经网络的案件争议焦点识别方法及装置，所述方法包括：首先利用司法知识图谱三元组嵌入丰富诉辩双方关键陈述句子，然后设计关键单词筛选机制，将输入的诉辩文本单词进行排序、抽取操作，将处理后的单词与文本作为两种节点构建文本图，将文本图输入图注意力网络实现多标签文本分类，从而识别争议焦点。本发明通过利用司法知识图谱中的知识要素、关键文本单词筛选机制，增强了文本特征、改善了长文本限制问题，降低了模型占用资源，最终基于半监督的图神经网络实现多标签文本分类技术完成争议焦点的识别，提高庭审效率。
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