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公开(公告)号：CN119892759A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411872349.4
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供一种电力数据网络的网络切片资源分配方法及装置，包括：接收电力业务切片请求；其中，所述电力业务切片请求包括切片状态信息，所述切片状态信息包括源节点、目的节点、性能需求条件；获取当前的链路状态信息；其中，所述链路状态信息包括物理链路集合、物理链路集合中每个物理链路的性能参数；根据所述切片状态信息和链路状态信息，利用预先构建的链路分配模型从所述物理链路集合中确定符合所述性能需求条件的最优物理链路；建立所述源节点、目的节点和最优物理链路的对应关系，配置电力业务的网络切片。本申请能够满足不同电力业务的性能需求，提高电力数据网络的整体性能和质量。
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公开(公告)号：CN119887845A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510053075.4
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种融合双目数据的扰动卫星靶标跟踪定位方法，包括：基于相机采集到的扰动子星靶标的角点信息和ID信息等初始化靶标跟踪器；采用一组KCF滤波器构建本文扰动子星的靶标跟踪器，主要包含四个角点跟踪器和一个中心跟踪器；基于该跟踪器实时在图像帧中跟踪图像计算目标响应度，在最高响应处更新当前跟踪器位置及金字塔等级；基于子星靶标跟踪情况构建靶标可信任度，来表征靶标的跟踪稳定性；最后基于靶标可信任度选择使用双目位置解算方法或者基于靶标的位姿解算方法，完成双目定位和单目靶标解算的融合，实现针对扰动子星靶标的视觉定位。根据本发明实施例提供的技术方案，可为融合双目数据的扰动子星靶标跟踪定位提供参考。
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公开(公告)号：CN119887228A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411780667.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种交易网络异常节点识别方法、模型训练方法及系统，每个样本包含单个交易节点数据及对应的边数据，入边交易特征提取模块获取入边交易特征和出边交易特征提取模块获取出边交易特征组合后线性变换获得交易节点特征，与第一差异特征获取模块计算的入边差异特征和第二差异特征获取模块计算的出边差异特征根据结合权重参数进行加权求和并经分类器输出异常判断结果预测值，与异常判断结果真实值建立交叉熵损失函数，以对初始交易网络异常节点识别模型的参数进行更新迭代，得到交易网络异常节点识别模型；单个待检测交易节点数据及其对应的入边数据和出边数据输入交易网络异常节点识别模型获得交易异常节点识别结果。
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公开(公告)号：CN119884735A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411850129.1
申请日：2024-12-16
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2111 , G06F18/2433 , G06F18/20 , G06F21/56 , G06F21/14
Abstract: 本申请提供了一种AI算法的后门攻击样本生成方法、装置及相关设备，该方法包括：获取样本程序，对所述样本程序进行特征提取，得到特征集；根据SHAP模型对所述特征集进行置信度计算，根据置信度计算结果在所述特征集中确定至少两个特征区域；根据设定策略对所述至少两个特征区域进行初始化，得到初始后门特征；在所述特征集的基础上，利用遗传算法对所述初始后门特征进行优化，得到目标后门特征；将所述目标后门特征反编译回所述样本程序，生成攻击样本。
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公开(公告)号：CN119884304A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411877801.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种对话管理方法、系统、电子设备、存储介质及程序产品，所述方法包括：对用户的输入文本进行意图识别，得到意图识别结果；基于意图识别结果，在用户具有使用权限的意图列表中进行匹配；若匹配成功，则调用意图识别结果所关联的第一目标工具执行对应的业务，并返回业务执行结果；若匹配失败，则对意图识别结果进行纠正，调用纠正后的意图识别结果所关联的第二目标工具执行对应的业务，并返回业务执行结果。本发明提供的对话管理方法，引入了意图纠正机制，有效降低了由于多意图和相近意图所带来的误识别率，同时提高了业务流程执行的准确率，从而提升了系统的整体可靠性和用户体验，确保在复杂环境下的高效业务执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119880842A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510047652.9
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01N21/3563 , G16C20/20 , G16C20/70 , G16C20/80 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06N3/006 , G01N21/35 , G01N21/59
Abstract: 本发明提供一种氨基酸红外光谱分类识别方法，包括如下步骤，使用氨基酸粉末和固体分散剂制作氨基酸压片；氨基酸压片放置到傅里叶红外光谱仪中，采集氨基酸透射光谱数据；基于氨基酸透射光谱数据，使用分类与回归树方法和支持向量机法，得到训练好的识别氨基酸官能团种类的算法模型；基于氨基酸透射光谱数据，使用分类与回归树方法和支持向量机法，得到训练好的识别氨基酸种类的算法模型；待确定的氨基酸红外光谱数据分别输入识别氨基酸官能团和氨基酸种类的算法模型，得到氨基酸官能团的分类结果和氨基酸分类结果。本方案基于红外信号，可以反映出氨基酸分子结构的振动差异，本发明方法识别准确率高，本方案不需要借助手性试剂与手性分子反应结合，在提高识别准确率的前提下，提高处理效率。
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公开(公告)号：CN116883284B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202310875536.7
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种图像修复方法、系统及电子设备，涉及图像修复技术领域。本发明将传统的图像修复方法拆分为待修复区域检测阶段和图像修复阶段，首先采用目标检测模型将待修复区域检测出来，然后只将待修复区域输入到图像修复模型进行图像修复，能够避免了将整幅图像进行修复造成的资源浪费，提高修复效率。并且，本发明训练改进后的yolov5网络得到目标检测模型，能够解决原始yolov5网络在复杂背景下和多噪声条件下检测精度不佳或者误检漏检的问题，训练改进后的GAN网络得到图像修复模型，能够解决传统的GAN网络对于大面积破损图像的修复效果不佳的问题，进而提高图像修复效果。
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公开(公告)号：CN115145986B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210700085.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 北京邮电大学 , 北京海联捷讯科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种应用于多网管平台运维数据的ETL系统及方法，所述系统包括：安全认证组件，用于获取目标网管平台发送的鉴权令牌；接口调用组件，配置目标网管平台的接口参数；数据转换组件，获取目标网管平台传入数据的核心词组，确定当前核心词组是否存在历史数据，若当前核心词组不是历史数据，则计算所述核心词组与预设的推荐映射表中的各待选词组的匹配值，将匹配值最高的待选词组作为核心词组的映射词组；数据持久化组件，若数据转换组件确定当前核心词组是历史数据，则根据历史数据对当前核心词组的存储位置，将传入数据存储到对应位置，若数据转换组件确定当前核心词组不是历史数据，则将传入数据存储到核心词组对应的映射词组的存储位置。
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公开(公告)号：CN115100090B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210646212.1
申请日：2022-06-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空注意的单目图像深度估计系统。包括：时空学习模块接收输入的单目图像序列，学习单目图像序列中的时空特征；时空增强模块对时空特征序列进行池化操作获得融合特征，对融合特征执行自注意力操作，得到空间增强后的时空特征；采用卷积操作分别对相邻视图的时空特征进行压缩，采用迭代选择的方式在不同特征图之间执行互注意力操作，得到时序关联特征。时空解码模块对空间增强后的时空特征和时序关联特征进行上采样，输出与图像深度大小相同的深度图。本发明系统不仅对单目视频中空间结构信息和时序关联信息的关注与学习，而且增强了网络对时空特征的映射和表达能力，重建了与输入图像序列的时空特征保持一致的单目深度图。
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公开(公告)号：CN114944911B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210570594.4
申请日：2022-05-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并行压缩感知和秘密共享的图像加密方法，首先利用性能良好的测量矩阵作为密钥对图像进行并行压缩，不仅实现了加密，而且减少了图像的大小，具有更低的存储和计算复杂度。其次对于非方阵图像引入分块Arnold变换加密，使图像显得杂乱无章，从而实现对并行压缩后的图像加密。然后，为了进一步提高系统的可靠性和保密性，防止秘密过于集中，利用(k,n)‑门限秘密共享技术对分块Arnold变换后的秘密图像进行处理，不仅实现了秘密图像的加密，而且分散了风险，容忍了入侵。最后，利用Zigzag混淆对由秘密共享技术生成的影子图像进行处理，干扰元素在影子图像中的位置，实现影子图像加密。
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