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[发明专利]多视角三维建模方法、系统、自动化设备以及拍摄终端-CN202310617049.0在审
发明人：黄海;徐亚波;陈倩影;丁圣勇 -专利权人：广东横琴全域空间人工智能有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04N13/282 文献下载
摘要：本申请适用于三维重建技术领域，提供了一种多视角三维建模方法、系统、自动化设备以及拍摄终端，该方法包括：控制模块建立拍摄终端与自动化设备的配对关系；控制模块向圆盘电机发送旋转指令，向支架电机发送移动指令，以使得自动化设备带动拍摄终端围绕被拍摄对象进行多视角拍摄；智能化识别模块记录多视角拍摄过程中得到的图像数据、深度数据以及位姿数据；建模模块将图像数据、深度数据以及位姿数据上传至云端服务器。可见，本申请实施例通过拍摄终端与自动化设备进行协同拍摄实现精准的拍摄对象数据采集，图像视角完全覆盖拍摄对象，达到采集速度快、照片数据精准的效果，通过自动化手段解决了多视角三维重建算法过程中存在的数据采集问题。
视角三维建模方法系统自动化设备以及拍摄终端

[发明专利]用于检测关键点的方法和装置-CN201811598853.4有效
发明人： 丁圣勇;樊勇兵;陈楠;黄志兰 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于检测关键点的方法和装置，涉及人工智能技术领域。该方法包括：将包含至少一个目标对象的图片输入卷积网络，每个目标对象具有预先定义的多个关键点和该多个关键点之间的一组连接关系，不同目标对象的关键点之间不存在连接关系；利用卷积网络输出多个第一特征图和多个第二特征图，每个第一特征图对应于该至少一个目标对象的一类关键点，每个第二特征图对应于该至少一个目标对象的一类连接关系；利用该多个第一特征图和该多个第二特征图将图片中的关键点分组，使得对于每个目标对象，该目标对象的每个关键点和与该关键点连接的响应值最大的下一个关键点组合。本公开实现了对目标对象的关键点的检测。
用于检测关键方法装置

[发明专利]处理器数据运算方法、处理器、设备及存储介质-CN202210828285.2在审
发明人：林显成;刘荣凯;朱元瑞;黄志兰;丁圣勇 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明提供了处理器数据运算方法、处理器、设备及存储介质，处理器包括CPU、片内控制器以及存算一体芯片，该方法包括：接收矩阵运算请求；自内存读取运算数据，并向片内控制器发送矩阵运算资源请求；根据矩阵运算需求信息以及存算一体芯片的资源使用状态，确定存算一体芯片中用以执行矩阵运算的存储单元；自CPU获取运算数据；对运算数据进行分段，并将分段运算数据输入至存算一体芯片；按矩阵运算需求信息对分段运算数据进行矩阵运算，获得分段矩阵运算结果；读取存算一体芯片的分段矩阵运算结果；对分段矩阵运算结果进行组合，获得矩阵运算结果。本发明降低硬件成本，并解决GPU在矩阵运算中因数据搬运导致的性能瓶颈和功耗问题，提高资源利用率。
处理器数据运算方法设备存储介质

[发明专利]虚拟机的功耗预测模型训练方法、功耗预测方法及装置-CN202210977520.2在审
发明人：曹庆萍;丁圣勇;李巧玲;朱万意;黄志兰 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本公开提供了一种虚拟机的功耗预测模型训练方法、功耗预测方法及装置，属于计算机技术领域。该方法获取虚拟机的第一配置数据与第一负载动态数据，以及物理机的第一测量功耗数据，再构建虚拟机负载类型对应神经网络结构的功耗预测模型，并将第一配置数据与第一负载动态数据作为功耗预测模型的输入，基于第一测量功耗数据进行监督训练，获得虚拟机的功耗预测模型。该方案能够更针对性地描述不同负载类型虚拟机的功耗变化情况，保证了对功耗变化预测的准确性与实时性；并且采用物理机总测量功耗数据进行监督训练，无需为每个虚拟机独立统计功耗，保证训练过程基于真实数据进行，进一步提高了功耗预测模型的准确性和实时性。
虚拟机功耗预测模型训练方法装置

[发明专利]一种云网负载预测系统、方法、电子设备及存储介质-CN202210767229.2在审
发明人：刘荣凯;林显成;朱元瑞;黄志兰;丁圣勇 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种云网负载预测系统、方法、电子设备及存储介质，系统包括：主机集群、云网负载预测模块、云网负载监控模块、虚拟机调度策略模块、云管平台，主机集群包括多个物理主机，物理主机中运行有虚拟机；云网负载监控模块得到负载监控数据；云网负载预测模块获取流量特征和业务请求数据得到特征数据；根据特征数据及负载监控数据对第一负载预测模型进行训练；利用与第一负载预测模型共享参数的第二负载预测模型对未来时段的负载情况进行预测得到负载预测值；虚拟机调度策略模块根据负载预测值生成虚拟机的负载均衡迁移策略，并向云管平台发送调度请求；云管平台按照调度请求完成虚拟机调度。能够实时预测未来时段的云网负载情况。
一种负载预测系统方法电子设备存储介质

[发明专利]虚拟资源测试方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210695467.7在审
发明人：朱元瑞;林显成;刘荣凯;黄志兰;丁圣勇 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本申请提供一种虚拟资源测试方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于多个待测试用例构建有向完全图；各顶点对应不同的待测试用例，各顶点包括对应待测试用例所需测试的输入虚拟机特征以及对应待测试用例测试完成后的输出虚拟机特征；根据预设的虚拟机特征转换矩阵中各虚拟机特征之间的转换时间，确定有向完全图中第一顶点的输出虚拟机特征转换为有向完全图中第二顶点的输入虚拟机特征之间的顶点转换时间；基于有向完全图中各顶点间的顶点转换时间确定有向完全图中所需时间最短的目标路径；按照目标路径对应的顶点顺序，基于各顶点间的虚拟机特征转换分别进行多个待测试用例的测试。本申请实施例的技术方案能提高虚拟资源的测试效率。
虚拟资源测试方法装置电子设备存储介质

[发明专利]网络流量特征提取方法、装置、设备及存储介质-CN202111582890.8在审
发明人： 丁圣勇;樊勇兵;黄志兰;陈天 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04L47/2483 文献下载
摘要：本公开提供了一种网络流量特征提取方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括：基于网络拓扑，构建图神经网络，图神经网络的拓扑与网络拓扑对应；基于网络设备在网络拓扑中的位置，将网络设备的流量值输入到图神经网络的输入层节点，得到网络流量的特征信息。
网络流量特征提取方法装置设备存储介质

[发明专利]自动化测试方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202111659501.7在审
发明人：刘荣凯;樊勇兵;黄志兰;丁圣勇;朱元瑞;林显成 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请提出了一种自动化测试方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，其中，该方法包括：在自动化测试过程中，当执行至测试用例脚本的预定代码时，轮询所述预定代码的位置信息是否与预设暂停位置信息相匹配；若所述预定代码的位置信息与所述预设暂停位置信息相匹配，生成测试暂停指令，以供测试系统响应于所述测试暂停指令暂停所述自动化测试；若所述预定代码的位置信息与所述预设暂停位置信息不匹配，生成测试继续指令，以供所述测试系统响应于所述测试继续指令继续执行所述自动化测试。本申请的技术方案，便于及时发现和定位测试中出现的问题，有助于协助自动化测试的顺利进行，也便于获得更为准确可靠的测试结果，提升自动化测试的实用性。
自动化测试方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]设备集群的功耗预测方法、装置及设备-CN202111582282.7在审
发明人： 丁圣勇;吴林泽 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请提供了一种设备集群的功耗预测方法、装置及设备，其中，方法包括：获取设备集群中各个设备分别对应的初始功耗预测模型；将各个设备的负载参数数据分别输入对应的初始功耗预测模型，得到各个设备分别对应的预测功耗数据；根据各个设备分别对应的预测功耗数据，得到设备集群的预测总功耗数据；以预测总功耗数据与设备集群的实际总功耗数据之间的误差为反馈，对各个功耗预测模型进行调整，直到误差满足预设条件，得到各个设备分别对应的目标功耗预测模型，以通过目标功耗预测模型预测设备集群的功耗。本申请的技术方法能提高设备集群的功耗预测效率。
设备集群功耗预测方法装置

[发明专利]服务器的状态管理方法、装置、系统及计算机可读介质-CN202111568073.7在审
发明人：曹庆萍;陈天;李阳春;樊勇兵;丁圣勇 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本申请属于云计算技术领域，具体涉及一种服务器的状态管理方法、装置、系统及计算机可读介质。该方法包括：获取服务器的电源状态，电源状态包括正常状态和异常状态；当电源状态为异常状态时，服务器进入维护状态；启动电源自检模式以采集服务器的电源状态信息，并根据电源状态信息动态调整服务器的状态。这样，当电源状态为异常状态时，通过启动电源自检模式以采集服务器的电源状态信息，并根据电源状态信息动态调整服务器的状态，以使得当电源状态发生变化时，服务器的状态可以进行及时调整，在一定程度上有效解决了服务器自动变成维护状态后无法自动修改只能依靠人工去现场操作取消维护状态的问题，从而有效提升了运维效率。
服务器状态管理方法装置系统计算机可读介质

[发明专利]故障类型向量化方法、装置、设备及存储介质-CN202111534430.8在审
发明人： 丁圣勇;樊勇兵 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明提供了故障类型向量化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取告警日志序列，所述告警日志序列包括按时间排序的告警日志，所述告警日志关联故障类型；根据所述告警日志序列形成故障类型序列，所述故障类型序列包括按时间排序的故障类型；将所述故障类型序列作为训练样本，对跳词模型进行训练；根据所训练的跳词模型，获得各所述故障类型的向量和权重，形成故障类型的向量表和权重表。本发明实现故障类型向量化，从而能够根据向量表征故障之间的相关关系。
故障类型量化方法装置设备存储介质

[发明专利]用于实现链路权重自动赋值的方法和装置-CN201810314624.9有效
发明人： 丁圣勇;樊勇兵;陈楠;赖培源;陈天;黄志兰 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于实现链路权重自动赋值的方法和装置，涉及大数据领域。该方法包括：获取网络拓扑信息和流量规划转发路径信息；根据网络拓扑信息确定对应的链路权重预测模型；将流量规划转发路径转换为路径转发矩阵；将路径转发矩阵输入到训练好的链路权重预测模型，获得网络拓扑中各链路的权重值。本公开充分利用了链路权重预测模型的强大学习能力，无需利用网络仿真工具进行启发式搜索，能够快速为各链路权重赋值。
用于实现权重自动赋值方法装置

[发明专利]自动化测试方法、系统、设备以及介质-CN202110989248.5在审
发明人：任慧蕾;樊勇兵;丁圣勇;黄志兰;林显成;朱元瑞 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请提供了一种自动化测试方法、系统、设备以及介质。自动化测试方法包括：响应于测试指令，生成测试指令对应的标记信息，测试指令用于获得被测对象的运行情况，运行情况包括正常以及故障；执行测试指令，以获得测试结果；将日志信息与标记信息关联存储，其中，日志信息为被测对象因执行测试指令而形成的信息；在测试结果指示被测对象存在故障的情况下，基于标记信息提取日志信息，以对被测对象的故障进行分析。本申请的技术方案能提高故障的定位效率。
自动化测试方法系统设备以及介质

[发明专利]行为检测方法、装置和系统-CN201910985759.2在审
发明人： 丁圣勇;樊勇兵;陈楠;黄志兰 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提出一种基于视频的行为检测方法、装置和系统，涉及人工智能领域。本公开利用多个训练视频及其对应的预设行为是否发生的标注信息对循环神经网络进行训练得到预设行为检测模型，然后获取待检测视频的待检测视频帧序列，根据每个待检测视频帧中相应检测对象的待检测骨骼关键点坐标，确定待检测视频帧序列相应检测对象的骨骼关键点坐标序列，将检测对象的骨骼关键点坐标序列输入预设行为检测模型并输出检测对象的预设行为是否发生的检测结果，不需要检测对象佩戴额外设备，使用范围更广。
行为检测方法装置系统

[发明专利]一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法-CN201710867468.4有效
发明人：孔方圆;丁圣勇;朝红阳 -专利权人：中山大学
申请日： 2017-09-22 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法，该方法通过训练生成网络G‑Net，其中，生成网络G‑Net负责生成图像，即输入一个随机向量获得一个视觉上真实的人脸图像；训练属性判别网络E‑Net，其中，属性判别网络E‑Net负责判别属性，即判断当前图片是否具有限定的属性；在生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net完成训练后，把生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net串联在一起，即G‑Net的输出为E‑Net的输入，进行人脸属性转换操作；该方法可以快速生成效果自然的图片，解决生成结果可能是不自然人脸或者不是人脸的问题，不需要手工二次修改。
一种通过神经网络实现属性转换方法

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