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公开(公告)号：CN119363776A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411397974.8
申请日：2024-10-09
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L12/40 , H04L41/0803
Abstract: 本发明涉及车载传感器数据处理领域，具体涉及一种可配置车载传感器数据回注系统及其使用方法，系统包括上位机、母板以及多个子卡，上位机与母板通过串口进行双向通信，上位机将串口传输配置信息、协议命令通过串口发送给母板，母板将采集的各个子卡的工作状态反馈给上位机；多个子卡包括不同类型的子卡，至少包括视频子卡、CAN子卡、CANFD子卡以及以太网子卡，每个子卡通过以太网接口从上位机获取配置信息和仿真数据，子卡通过SPI接口从母板获取协议命令，并将子卡自身工作状态传输给母板。本发明能够同时提供视频、激光雷达、超声波雷达等各类传感器数据回注。
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公开(公告)号：CN119722781A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411788533.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的膀胱体积预测方法，包括：建立膀胱体积和风险等级多任务预测模型，对输入的图像以及文本信息进行训练，通过训练完成后的模型进行膀胱体积以及风险等级预测。本发明通过融合图像和文本多模态信息，设计了一种高效的深度学习网络架构，显著提升了膀胱体积预测和风险等级分类的精度与鲁棒性；图像信息提取模块结合LCIA注意力机制，有效捕捉了局部区域与全局特征的细节；文本信息嵌入模块通过低维表示强化了非图像信息的表达能力；RFEA多模态特征融合模块动态调整多模态数据的重要性，使得图像和文本特征能够协同作用，从而提升整体预测性能。
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公开(公告)号：CN114499616A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210132940.0
申请日：2022-01-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/382 , H04W72/08
Abstract: 本发明涉及一种缓解蜂窝网络干扰的资源分配方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：S1：基于波束对准方案确定基站服务用户的波束瞄准方向；S2：根据基站服务用户的波束瞄准方向，确定干扰基站；S3：根据干扰基站，确定信道分配方案，缓解用户干扰。本发明根据基站服务用户的实时波束瞄准方向得到实时有效波束辐射范围，判断在相同时刻请求通信的用户是否位于除目标基站外其他基站的有效波束辐射范围内，确定其第二近干扰基站，并尽可能避免相同时刻请求通信用户选择的子信道和其第二近干扰基站此时的有效辐射方向上用户选择的子信道冲突，且将没有用户需要服务的子信道关闭以减少网络干扰。
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公开(公告)号：CN104486741B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201410767770.9
申请日：2014-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W8/00
Abstract: 本发明公开一种信任状态感知的混合式服务发现方法。由于现有混合式服务发现机制在VDN选择、服务信息转发及服务选择时没有考虑节点非协作行为，造成服务发现成功率下降及资源的极大浪费，同时均没有考虑节点社会属性，使得服务信息难以及时准确地到达目的节点且网络负载率较大。因此，本发明在充分考虑节点社会属性的基础上通过感知邻居节点、节点间关系强度，完成网络结构的检测，同时基于历史信息及入侵检测机制计算节点信任度，进而，以节点活跃度及信任度为参数选择合适服务节点来实现服务发现过程。本发明所提出的设计方法能够在保证服务发现成功率的同时，降低网络负载及服务发现过程时延，达到了提升网络资源利用率及提高用户体验质量的目的。
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公开(公告)号：CN104080144B
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201410345538.6
申请日：2014-07-18
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明公开一种无线传感器网络中基于梯度的能量有效非均匀分簇数据转发策略设计方法。由于现有基于均匀分簇技术的数据转发策略中，簇头节点组成的骨干网络实现多跳路由带来了一个能量消耗不均衡问题，即靠近基站的簇头节点由于转发大量数据而负载过重，过早耗尽能量而失效，导致网络分割，缩短了网络存活时间。因此，本发明在梯度模型上运行簇机制，通过非均匀成簇和基于节点能量、非簇头节点数目、节点相对位置的低梯度关键节点的动态选择，以提高簇间通信的能量有效性为目标完成数据转发。本发明所提出的设计方法能够在均衡节点间能量消耗的同时，降低网络能量开销，达到了提升网络资源利用率及最大化网络存活时间的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102932847B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210417982.5
申请日：2012-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于稀疏表示分类器的分布式压缩感知数据分类方法，涉及无线网络领域。针对传统分类方法应用于规模较大或应用较多的传感器网络时，未充分考虑传感节点数据传输和处理负担过重以及数据稀疏相关的特点，设计了一种适用于相关稀疏数据的分类方法，将数据稀疏系数的共有部分和特有部分作为分类依据，合理地对传感器数据进行处理。本发明提出的数据分类方法对于传感器网络数据分类结果比较准确，同时利用稀疏系数的策略能够有效地降低网络能耗，提高算法效率和数据处理性能，利于用户管理，便于网络应用及规模的拓展。
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公开(公告)号：CN102932847A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210417982.5
申请日：2012-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于稀疏表示分类器的分布式压缩感知数据分类方法，涉及无线网络领域。针对传统分类方法应用于规模较大或应用较多的传感器网络时，未充分考虑传感节点数据传输和处理负担过重以及数据稀疏相关的特点，设计了一种适用于相关稀疏数据的分类方法，将数据稀疏系数的共有部分和特有部分作为分类依据，合理地对传感器数据进行处理。本发明提出的数据分类方法对于传感器网络数据分类结果比较准确，同时利用稀疏系数的策略能够有效地降低网络能耗，提高算法效率和数据处理性能，利于用户管理，便于网络应用及规模的拓展。
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公开(公告)号：CN119741543A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411809149.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N5/04 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于物联网计算技术领域，具体涉及一种用于物联网CNN推理的双支路模型训练方法；该方法包括：构建双支路CNN训练模型，下支路为图像分类模型，上支路为在图像分类模型的卷积层后添加损失层得到；训练双支路CNN训练模型，保存下支路的图像分类模型；将图像分类模型部署到物联网边缘节点上，并根据模型的权重参数和节点的位置信息选择最优的传输环路；将推理任务分配到初始节点，初始节点按照最优的传输环路进行推理，得到图像分类结果；本发明保证了推理模型复杂度不变的同时，提升了推理的性能，提高了物联网通信推理的效率。
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公开(公告)号：CN119721149A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411788841.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及卷积神经网络在边缘端设备部署加速推理领域，具体涉及一种基于ZYNQ的通用CNN加速器及其使用方法，所述通用CNN加速器包括PS端、PL端、AXI总线接口模块，DMA数据搬运模块、PS_DDR存储器和PL_DDR存储器。本发明面对不同的卷积神经网络可以在ZYNQ平台根据设置的参数，无需修改PL端，只需在PS端进行网络模型的构建和分解，控制PL端完成对卷积神经网络的前向推理，从而大幅度的提升卷积神经网络在边缘端部署的效率和通用性。
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公开(公告)号：CN115941479A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211675670.4
申请日：2022-12-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/083 , H04L41/0823 , H04L67/10 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及一种智能视频监控系统中基于交替方向乘子法的协同任务卸载方法，属于任务卸载技术领域。本方法首先考虑本地设备、边缘服务器和云中心之间的纵向协作，以及边缘服务器之间的横向协作，设计一种三层视频处理计算架构；然后，基于所述三层视频处理计算架构，建立有线通信模型，并基于排队理论对设备任务处理过程建立计算模型；而后，制定最小化任务处理时间的优化问题，并基于重构线性化技术对优化问题中的二进制变量乘积项进行转换；最后，基于交替方向乘子法和凸差规划方法，求解转换后的优化问题，并得到任务卸载决策方案；相比于其他卸载算法，本方法能充分利用系统资源，有效降低了任务处理时间。
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