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公开(公告)号:CN119580066A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411653406.X
申请日:2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/778 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化深度学习的目标检测方法,属于图像识别技术领域。方法包括:通过带有色彩保护的多尺度Retinex图像增强算法对图像进行预处理,获得增强图像,并入训练集;针对小目标漏检错检的问题,将原有的20×20的检测头替换成160×160的小尺度检测头,并在原来颈部网络的基础上增加两条横向连接路径,将浅层特征与深层特征进行跨尺度融合,进一步增强特征融合能力;对改进的模型进行轻量化,构建轻量级网络MobileNetv3‑ECA作为YOLOv5s的主干网络,采用通道剪枝的方法对网络模型进行压缩,进一步减少参数量;通过本发明,可以实现在低算力的边缘计算设备上部署目标检测。
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公开(公告)号:CN119579864A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411644115.4
申请日:2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于内容感知的轻量化目标检测方法,属于目标检测技术领域。该方法通过使用图像自适应伽马变换算法增加数据底层信息,提高图像可读性;在YOLOv5s的基础上,以改进的ShuffleNet V2为主干网络,减少模型参数量;采用内容感知特征重组算子进行上采样,增强上下文语义信息的聚合效果;设计了全新的CBAMC3模块用于特征提取,以同时关注通道和空间位置上的特征信息,提高特征表达准确性;在改进后的模型中进行通道剪枝,进一步减少参数量。该方法在保证高精度的同时提升了实时性、减少了模型参数量,具有较强的泛化能力。
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公开(公告)号:CN119545373A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411653418.2
申请日:2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向密集型任务的资源分配方法,属于无线通信技术领域。本发明将地面终端设备的密集型任务收集到高空平台处理或传递至低轨道卫星,构建系统总能耗加权和数学模型;通过构建地面终端设备与高空平台的双向偏好关系以及高空平台与低轨道卫星之间的关联,确定最优路径选择,将系统总能耗加权和数学模型解耦为高空平台选择关联问题、任务卸载和资源分配三个子问题进行求解;对高空平台选择关联、任务卸载决策和资源分配的结果进行联合迭代优化,以每次迭代得到的系统总能耗加权和作为适应度评价标准,直至收敛至最优系统总能耗加权和;本发明提出高能效的混合卸载策略,不仅能高效且灵活地进行分配资源,还能有效地提高系统能效。
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公开(公告)号:CN119485216A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411644144.0
申请日:2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W72/0453 , H04W72/50 , H04W72/512
Abstract: 本发明涉及一种面向车联网多基站多切片场景的资源拍卖方法,属于车联网资源管理领域。本发明运用网络切片技术,充分考虑不同车辆的业务需求、时延以及车辆移动性对网络效用的影响,以实现系统效用最大化的目标,构建了多基站多切片的下行链路传输场景。基站依据车辆服务需求向基础设施提供商递交拍卖请求,基础设施提供商确定赢家基站以最大化系统总效用。同时,提出基于拍卖的资源分配方法,可在多基站多切片环境下动态优化资源分配,且确保拍卖具有个体理性与公平性。该方法将系统频谱效率与切片服务满意率相结合,既保障车辆服务质量,又有效提升资源利用效率。
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公开(公告)号:CN118433914A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410498369.3
申请日:2024-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/541 , H04W72/543 , H04W72/50 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W4/40 , H04W4/42 , H04W4/46 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种保障信息新鲜度的资源分配方法,属于无线通信领域。该方法包括:构建包括至少一个基站和多种类型车辆的车联网系统场景,并建立V2I用户体验质量模型和V2V用户状态更新模型,并描述信息年龄保障下的频谱分配和功率控制问题;建立等价队列约束判断信息年龄中断事件是否发生,并通过极端事件控制框架优化信息年龄的尾部分布,抑制信息年龄中断事件发生;利用李雅普诺夫优化方法将长期平均优化问题转化为确定时隙下的优化问题,并联合通信可靠性约束条件,得到车联网用户的最优发射功率;根据资源分配问题构建超图,并通过遗传算法改进粒子群算法求解三维资源匹配问题,得到最优车联网用户频谱资源共享方式。
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公开(公告)号:CN118411748A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410505558.9
申请日:2024-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种边云协同的车联网多模态数据分析方法,属于车联网技术领域。该方法通过车载设备实时采集驾驶人的面部视频和对话音频多模态数据,并进行预处理后发送至路边单元进行计算;在路边单元中,通过CNN捕获人脸区域的重要信息,同时通过区域特征交互模块将区域特征与全局特征进行交叉融合以实现粗粒度的面部表情识别;此外,在路边单元中使用堆叠的卷积神经网络分别对音频和人脸图像进行特征提取,并计算输出性格特征;最后将粗粒度的表情特征与性格特征上传至云端,与语音特征进行融合,识别出驾驶人的真实情绪。本发明嫩巩固提高驾驶人情绪识别精度,有效实现驾驶员的真实情绪识别。
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公开(公告)号:CN118395449A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410498360.2
申请日:2024-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种信任可靠的资源量化方法,属于无线通信领域。该方法包括:构建边缘网络中多用户异构设备服务交付场景;根据用户间社交关系的复杂动态性以及有向图理论来构建边缘网络用户间社交关系模型,其中每个节点代表实体或个体,边代表节点之间的关系;根据用户的主观信任视角,构建感知信任量化模型;根据基于实证的客观信任视角,构建行为信任量化模型;利用模糊逻辑方法综合信任元素得到针对资源的信任量化评估结果。本发明有效保障了边缘网络系统的安全性,为资源分配和调度提供了可靠依据,具有广阔的运用前景。
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公开(公告)号:CN118317389A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410491009.0
申请日:2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种语义感知的高可靠卫星路由方法,属于卫星物联网领域。该方法包括:S1:控制域构造;S2:分布式路由;S3:链路状态感知;S4:强化学习智能体训练;S5:动态路由决策。其中S1基于非支配排序遗传算法将卫星网络拓扑划分为多个控制域;S2由控制节点动态搜集相邻控制域内所有卫星节点的连接情况,生成实时路由表下发至本控制域内一般卫星节点;S3每个卫星节点感知自身所连星间链路的网络状态信息;S4根据星间链路状态训练强化学习智能体判断S2中路由表的下一跳的优劣;S5卫星节点根据训练后的强化学习智能体动态调整路由表的下一跳选择。本发明能够显著降低星间路由的通信开销,降低端到端时延、提高卫星网络吞吐量。
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公开(公告)号:CN118301670A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410490987.3
申请日:2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/02 , H04L41/044 , H04L41/142 , H04L41/14 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及一种分层协作内容缓存方法,属于无线通信技术领域。该方法包括:S1:构建一个分层协作的、支持缓存的异构网络模型;S2:根据用户容忍时延约束和缓存容量限制,构建面向系统内容交付成本最小化的边缘缓存优化问题;S3:建立一个部分可观察的马尔可夫决策过程模型,用于描述和解决缓存决策问题;S4:提出通过采用集中训练与分布执行的协作缓存框架;S5:设计一种基于长短期记忆网络和多智能体深度确定性策略梯度的协作缓存算法,以更好的应对动态环境变化的时变特性,更新不同时隙的缓存决策。本发明通过优化缓存决策和执行流程,有效地降低了系统整体的内容交付成本,并提高了缓存命中率。
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公开(公告)号:CN118233963A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410454993.3
申请日:2024-04-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04W28/08 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种基于任务感知的边云协作卸载方法,属于通信领域。该方法包括:构建工业互联网任务的计算模型和能耗模型,并根据终端设备任务属性划分任务优先级;根据移动边缘计算MEC服务器的负载,建立负载均衡策略并构建最小化系统总成本的资源分配模型;将系统总成本问题模型分解为任务卸载策略问题和计算资源、通信资源分配问题,利用模拟退火算法得到任务卸载策略,将资源分配问题转化为凸问题,使用凸优化工具箱得到最优资源分配。本发明能够很好地收敛降低系统成本,有效均衡边缘服务器的负载。
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