公开(公告)号：CN118819845B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202410900010.4

申请日：2024-07-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 赵璐 ,  朱嘉浩 ,  周剑 ,  业苇渡 ,  肖甫

IPC: G06F9/50 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提出了一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法，首先根据用户对服务延迟的最大容忍度，分析用户对边缘服务器的可访问性；然后依据可访问边缘服务器的可用性，评估用户获取服务的可靠性程度，并通过满足服务可靠性要求的用户数量来定义应用程序供应商的服务可靠性收益；最后统筹部署成本和服务可靠性收益建模服务部署收益，构建基于可靠性保障的收益最大化边缘服务部署模型，并采用经典的多重背包约束下的非单调子模函数最大化问题对所解决问题进行规约，基于子模问题特性，提出高效近似最优边缘服务部署方案，提升服务部署收益，降低潜在故障发生对服务可用性的影响。

公开(公告)号：CN119540734A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510029261.4

申请日：2025-01-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡德和 ,  业苇渡 ,  袁嘉琛 ,  周希明 ,  周剑

IPC: G06V10/96 ,  G06V10/94 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/096 ,  G06N3/10 ,  G06N5/04 ,  G06F9/50 ,  G06F9/54

Abstract: 本发明涉及一种基于嵌入式边缘设备的高效图像识别系统，属于计算机应用技术领域，包括硬件加速模块，包括硬件加速的卷积操作；通过双核协作将推理任务分配到不同的核心，模型量化模块，量化通过将深度学习模型中的权重和激活从高精度浮点数表示转换为低精度整数，自动部署模块，将训练好的深度学习模型自动转换为适用于嵌入式硬件平台的格式，数据处理模块，对输入数据进行预处理和增强，确保数据满足深度学习模型的输入要求，推理引擎模块，负责在嵌入式设备上加载并运行优化后的深度学习模型，本发明结合模型优化技术与自动化部署工具，在满足嵌入式设备计算、存储与能耗限制的同时，实现高效、可靠的图像识别功能。

公开(公告)号：CN119901881A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510393419.6

申请日：2025-03-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 崔炜志 ,  黄海平 ,  吴敏 ,  朱洁 ,  吴鹏飞 ,  业苇渡 ,  王嘉乐 ,  胡朗然

IPC: G01N33/00 ,  B64U20/80 ,  G01N15/06 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种多无人机辅助的船舶排放检测方法，属于多无人机排放监测技术领域，所述方法适用于无人机，包括：接收监管中心发送的无人机执行检测任务的轨迹计划，其中，所述检测任务以任务海域内的船舶作为检测目标，所述轨迹计划基于遗传算法的轨迹规划方法生成；按照轨迹计划在任务海域内执行检测任务，通过无人机上预先搭载的传感器检测船舶排放的气体及可吸入颗粒物浓度，并将检测得到的数据传输至监管中心，完成船舶对应的检测任务；当到达任务截止期限或所有任务完成时，无人机返回基站；本发明采用无人机检测技术，并同时部署多架无人机进行辅助排放检测，从而节省人力和时间资源，提高检测效率与检测覆盖率。

公开(公告)号：CN118819845A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410900010.4

申请日：2024-07-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 赵璐 ,  朱嘉浩 ,  周剑 ,  业苇渡 ,  肖甫

IPC: G06F9/50 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提出了一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法，首先根据用户对服务延迟的最大容忍度，分析用户对边缘服务器的可访问性；然后依据可访问边缘服务器的可用性，评估用户获取服务的可靠性程度，并通过满足服务可靠性要求的用户数量来定义应用程序供应商的服务可靠性收益；最后统筹部署成本和服务可靠性收益建模服务部署收益，构建基于可靠性保障的收益最大化边缘服务部署模型，并采用经典的多重背包约束下的非单调子模函数最大化问题对所解决问题进行规约，基于子模问题特性，提出高效近似最优边缘服务部署方案，提升服务部署收益，降低潜在故障发生对服务可用性的影响。

公开(公告)号：CN117608812A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311186292.8

申请日：2023-09-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周剑 ,  赵宇川 ,  赵璐 ,  严筱永 ,  业苇渡 ,  肖甫

IPC: G06F9/50 ,  G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04

Abstract: 卫星边缘计算中考虑时空负载的自适应任务卸载方法，在卫星边缘计算中对任务卸载问题进行建模时，考虑了卫星的时空特性，实现低时延和低能耗的任务卸载；利用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)对任务卸载问题进行求解，可以有效的解决卫星边缘计算中的高维求解空间问题，并且达到在动态环境中快速求解的目的；用户选择将任务卸载到不同的低轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星进行边缘计算时，减少用户的计算时延和能耗，避免出现一些LEO卫星过载而另一些LEO卫星未充分利用的情况，有效的利用卫星的计算资源。