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[发明专利]基于公平性的车联网内容缓存和功率分配联合优化方法-CN202310568506.1在审
发明人： 雒江涛;杨和平;冉泳屹 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明涉及车联网边缘缓存技术领域，一种基于公平性的车联网内容缓存和功率分配联合优化方法，包括：将内容缓存和内容提供者的选择映射为离散动作集、功率分配映射为连续动作，并将离散动作和连续动作进行关联；将内容缓存阶段与内容交付阶段的关联关系映射为离散动作与连续动作的关联；引入公平等级α，建立基于公平等级α的系统效用函数；定义内容价值来量化内容流行度和优先级，并根据所述内容价值和系统效用函数来定义P‑DQN算法的奖励函数；收集环境信息，并根据所述环境信息定义P‑DQN算法的状态空间；将所述动作空间、奖励函数、状态空间通过P‑DQN算法进行训练。本发明无需对离散动作进行松弛或对连续动作进行离散。
基于公平性联网内容缓存功率分配联合优化方法

[发明专利]基于队列学习和超分辨率的超高清视频传输系统与方法-CN202210736122.1有效
发明人：冉泳屹;黄文舒;雒江涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04N21/433 文献下载
摘要：本发明公开了基于队列学习和超分辨率的超高清视频传输系统与方法，系统包括边缘代理节点；边缘代理节点包括自适应决策智能体、VSR处理器和下载缓存队列；VSR处理器用于对源端传输来的视频分辨率进行重建；下载缓存队列用于缓存从源端传输来的视频块；自适应决策智能体用于监控网络状态信息、客户端播放缓存队列信息以及下载缓存队列信息，并根据监控到的信息对源端视频分辨率和VSR处理器重建的视频分辨率进行自适应调节。本发明能够对源端分辨率和VSR重建分辨率进行自适应调节，为打破超高清视频传输质量对网络状况的强依赖关系提供技术支撑，同时能够有效缓解传输超高清视频所面临的带宽资源压力。
基于队列学习分辨率超高视频传输系统方法

[发明专利]一种基于双域融合和跨批次存储的行人重识别方法-CN202310394926.2在审
发明人： 雒江涛;刘杨;许国良 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双域融合和跨批次存储的行人重识别方法，属于计算机视觉领域。该方法在ResNet‑50的Stage0和Stage1之间嵌入一个双域融合模块，该模块可以在特征层面上对经过增强处理的源域特征和目标域特征进行融合，并且使用融合损失和多样性损失共同保证融合特征的有效性。为了进一步提升无监督跨域行人重识别模型的性能，本发明在双域融合网络的基础上设计了一种跨批次存储队列机制，该机制能够在更大范围内挖掘困难样本，而不仅仅局限于当前一个批次内的数据，从整体上提高模型在目标域上的匹配性能。
一种基于融合批次存储行人识别方法

[发明专利]一种基于多智能体强化学习的LEO星间链路的动态规划方法-CN202210536205.6有效
发明人：冉泳屹;皮嘉豪;李沁钰;雒江涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明涉及卫星通信技术领域，公开了一种基于多智能体强化学习的LEO星间链路的动态规划方法，包括：S1、根据欧氏距离、视线距离、通信速率和天线切换成本设计部分可观察马尔科夫决策过程模型；S2、基于多智能体深度确定性策略梯度将接收到的所述部分可观察马尔科夫决策过程模型的元素对应的数据逐轨道平面地对卫星的智能体进行集中式训练，直到所述智能体收敛；S3、智能体根据同属一个卫星的状态收集器收集到的本地状态数据进行决策，链路执行器根据智能体的决策与相应的卫星建立平面间星间链路。本发明可以显著降低ISLs切换率，提高星座总吞吐量和卫星平均星间链路的数量。
一种基于智能强化学习 leo 星间链路动态规划方法

[发明专利]基于可伸缩视频超分辨率模型的视频传输方法及系统-CN202310348232.5在审
发明人： 雒江涛;蒋析橙;冉泳屹 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04N21/2343 文献下载
摘要：本发明公开了基于可伸缩视频超分辨率模型的视频传输方法及系统，该方法包括以下步骤：采集网络状态信息，根据上述网络状态信息确定可伸缩视频超分辨率模型的模型大小和重建分辨率；接收到请求信号后，根据上述请求信号反馈相应的低分辨率视频块；利用确定模型大小和重建分辨率后的上述可伸缩视频超分辨率模型对低分辨率视频块进行重建，得到高分辨率视频块；将上述高分辨率视频块的传输至播放缓冲区后，播放上述高分辨率视频块。
基于伸缩视频分辨率模型传输方法系统

[发明专利]一种低轨卫星网络能效感知路由优化方法和系统-CN202210779907.7有效
发明人：冉泳屹;李粤;雒江涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明公开了一种低轨卫星网络能效感知路由优化方法和系统，涉及卫星动态路由领域，解决了现有卫星网络的能量利用效率低的问题，其技术方案要点是：本发明提出了满足时延、丢包率等的最小化目标函数，并根据低轨卫星网络的特点，提出综合考虑了卫星节点和星间链路状态的图注意力神经网络模型，并基于此提出低轨卫星网络能效感知路由优化方法，在满足时延等要求的同时，提升低轨卫星网络的能量利用效率。
一种卫星网络能效感知路由优化方法系统

[发明专利]一种基于全局上下文感知的细粒度篮球动作识别方法-CN202211550147.9在审
发明人：许国良;何丽君;雒江涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于全局上下文感知的细粒度篮球动作识别方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：针对篮球动作视频，利用MTSA模块采用时间金字塔的方式将不同距离的帧进行聚合；S2：利用SCI模块分别沿着空间的两个方向和通道进行特征的跨维度交互；S3：采用动态卷积融合MTSA模块和SCI得到GCA‑Module；S4：在ResNet‑50中引入块GCA‑Module，构成GCA‑Block；S5：堆叠多个GCA‑Block，搭建细粒度篮球动作识别模型GCA‑Net；S6：构造训练数据集；S7：对模型进行训练、预测及优化，得到训练后的模型，对篮球动作视频进行细粒度篮球动作识别。
一种基于全局上下文感知细粒度篮球动作识别方法

[发明专利]遮挡条件下基于块划分姿态辅助对齐的行人重识别方法-CN202310089601.3在审
发明人： 雒江涛;覃海波 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种遮挡条件下基于块划分姿态辅助对齐的行人重识别方法，包括：S1、获取含有遮挡的行人图像，对含有遮挡的所述行人图像进行预处理；S2、使用深度残差网络，提取出进行预处理后的所述行人图像的高阶特征图；S3、通过自上向下的人体姿态估计器，从预处理后的所述行人图像提取出行人的人体关节点；S4、利用所述有效关键点生成注意力热图；S5、将所述高阶特征图均匀块划分；S6、使用全局‑分区总损失函数对所述初始行人重识别网络模型进行训练；S7、将查询图像、候选图像作为所述行人重识别网络模型的输入，从所述候选图像中检索出与所述查询图像相同身份的候选排序。本发明提高行人重识别精度。
遮挡条件下基于划分姿态辅助对齐行人识别方法

[发明专利]一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络和系统-CN202310175366.1在审
发明人： 雒江涛;王雨婷 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及行为识别和计算机视觉领域，公开了一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络和系统。其中，网络架构包括顺次连接的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层和全连接层；第一卷积层用于对输入的运动视频帧进行卷积操作和最大池化操作；第二卷积层至所述第五卷积层均用于对接收的特征图进行降维处理、运动特征激励、时序增强和时空特征提取；全连接层用于根据第五卷积层输出的特征信息进行分类识别，输出运动员动作识别结果。本发明能够端到端的完成对运动篮球视频中球员的动作识别任务，可解决对运动视频中球员的运动信息提取不充分以及对长时序特征提取困难等问题。
一种基于运动时序增强运动员动作识别网络系统

[发明专利]一种基于多源数据驱动的银行网点选址推荐方法-CN201910077769.6有效
发明人：冯辉宗;邓轲;范兴容;许国良;雒江涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及数据挖掘与大数据应用领域，特别是涉及一种基于多源数据驱动的银行网点选址推荐方法，该方法包含如下步骤：获取移动信令数据和银行网点周边数据，其包括本地公交数据，网络爬取数据；根据获取的数据对目标银行网点提取人流量、用户价值、交通拥堵指数、周边竞争网点数和人均收入五个特征；利用构造的特征，训练多个选址分类模型，并构建基于概率的多模型融合的银行网点选址推荐模型；使用已构建的银行网点选址推荐模型，根据目标区域的特征，推荐该区域最佳银行网点选址分布，以实现银行网点智能化选址的目的，解决传统选址带来的选址范围不精准、人力成本高的问题，并得到更好经济效益和社会效益。
一种基于数据驱动银行网点选址推荐方法

[实用新型]一种带艾灸功能的理疗电极-CN202220771187.5有效
发明人： 雒江涛 -专利权人： 雒江涛
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： A61N1/32 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种带艾灸功能的理疗电极，主要内容为：包括电极本体、下连接体、医用导电水凝胶贴片、半圆凸台、艾柱插孔、排气口、电疗插孔和气流通道孔，所述电极本体采用普通硅胶制作而成，下连接体固定在电极本体的底部且下连接体采用导电硅胶制作而成，医用导电水凝胶贴片固定在下连接体的底面上，电极本体左侧设有半圆凸台，半圆凸台上设有电疗插孔，电极本体顶面中心处设有艾柱插孔，艾柱插孔底部中心处设有气流通道孔，电极本体上沿圆周方向均匀分布有五个排气口。本实用新型解决了电极可重复循环使用的问题，不仅达到了艾灸疗法与电疗疗法相辅相成的治疗作用，降低了使用者的使用成本，又达到了节约资源、环保的目的。
一种艾灸功能理疗电极

[发明专利]一种基于多维分类强化学习的动态推荐系统设计方法-CN201811329913.2有效
发明人：李祥明;李翔;杨杰;叶能;雒江涛;王梦;周欣 -专利权人：北京理工大学;重庆邮电大学
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多维分类强化学习的动态推荐系统设计方法，属于强化学习以及推荐技术领域。包括：步骤1服务器根据所推荐物品的固有属性对所有物品进行分类，并对所有物品执行热度统计，更新热度代表物品；步骤2用户向服务器发送请求，请求服务器推荐物品；步骤3计算用户活跃度与网络权重并存储；步骤4服务器根据用户活跃度判断是否跳至步骤5；步骤5服务器依据Actor神经网络和现有的用户状态向量，对用户进行物品推荐；步骤6若用户对服务器推荐物品进行反馈则对用户状态进行更新，回到步骤3；否则无动作。本发明更加客观地反映用户物品间的联系与用户兴趣的变化；通过用户活跃度和用户登记的静态信息增强了推荐的精准度。
一种基于多维分类强化学习动态推荐系统设计方法

[发明专利]一种多任务图神经网络的个性化景区推荐方法-CN202110155597.7有效
发明人：许国良;李家浩;雒江涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明属于大数据挖掘领域，具体涉及一种多任务图神经网络的个性化景区推荐方法，该方法包括：获取用户与景区的交互数据、用户属性数据以及景区属性数据；根据用户与景区数据构建景区知识图谱以及用户知识图谱；通过两个图神经网络学习知识图谱中实体和关系的向量表示，从而构建深度神经网络预测用户对景区的评分；通过推荐网络评分任务和用户以及景区知识图谱表示学习任务的多任务交替训练的方式训练三个网络，完成模型优化；本发明引入景区与用户属性信息并构建知识图谱，通过多任务交替训练的方式训练网络，精确地学习到用户与景区特征间的关系，多任务交替训练网络可以增强模型的可扩展性，避免模型过拟合，能有效提升推荐性能。
一种任务神经网络个性化景区推荐方法

[发明专利]基于深度迁移学习的房地产市场分析方法、装置及设备-CN202010588072.8有效
发明人：许国良;顾桐;洪岩;韩茂林;王铎;雒江涛;代朝东 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理、情感分析领域，特别涉及一种基于深度迁移学习的房地产市场分析方法、装置及设备，方法包括采集房地产网络舆情数据，并对舆情数据进行预处理；构建一个融入变分信息瓶颈的深度多通道神经网络；利用相关领域中大量的标注数据对网络进行预训练；通过迁移学习的方式，使用少量已标注的舆情数据对预先建立的网络进行微调；在所述迁移后的网络上对未标注的房地产舆情数据进行情感倾向分析，并获得最终的房地产市场情绪分析结果；本发明将深度迁移学习与房地产网络舆情进行结合，能够准确分析房地产市场情绪，从而为有关部门的政策制定、公司企业的决策部署以及个体消费者的投资规划，提供参考和指引。
基于深度迁移学习房地产市场分析方法装置设备

[发明专利]一种基于移动大数据的预出境用户识别方法-CN202010017938.X有效
发明人：许国良;张轩;徐千淞;李万林;王超;雒江涛;易燕 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于移动大数据的预出境用户识别方法，属于数据挖掘技术领域。该方法包括：采集出境服务机构的通信基站位置数据、出境服务通话端口数据和出境服务APP的域名关键词数据，利用所采集数据建立维表数据库；基于维表数据库与移动大数据，分别提取用户的通话行为特征、上网行为特征、出行行为特征和静态特征；将用户的行为特征和静态特征进行聚合关联，构建特征宽表；设计特征选择算法，从特征宽表中筛选出与类别强相关的特征子集；借助逻辑回归分类器构建预出境用户识别模型，完成模型的训练、评估与调参；将待测试数据输入识别模型，识别预出境用户。本发明能够有效识别预出境用户，主要用于数据挖掘场合。
一种基于移动数据出境用户识别方法

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