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公开(公告)号：CN110855563B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201911036660.4
申请日：2019-10-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/715 , H04W4/40 , H04W40/32
Abstract: 本发明公开了车联网信息传输技术领域的一种基于链路可靠性和稳定性的车辆分簇方法，旨在解决现有技术中车联网采用DSRC技术进行信息交互，数据量小，但交互频率高，会在一定程度上造成网络拥塞，进而对车联网的连通性和信息的实时性造成不利影响的技术问题。所述方法包括如下步骤：基于所获取的车辆动态信息进行车辆分簇；基于所获取的车辆动态信息计算簇内车辆的链路可靠性和链路稳定性；基于所述链路可靠性和链路稳定性，建立簇头选择优先指数；提取簇头选择优先指数最大的簇内车辆作为簇头。
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公开(公告)号：CN109598933B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201811503475.7
申请日：2018-12-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的k邻近非参数回归的交通流预测方法，基于两步数据搜索算法开发，首先在非预测时间段内，从历史数据库中寻找和识别候选输入数据去与当前状态近似，然后在预测点处从候选输入数据中识别用于预测的最佳决策输入数据，最后利用最佳决策输入数据通过预测算法生成预测。本算法可以有效地减少用于搜索历史数据的时间，从而降低系统预测过程中的执行时间，提高了预测系统的预测效率，同时也保准了系统预测的准确率。
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公开(公告)号：CN113274022A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110498398.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/16 , A61M21/00 , G01N21/25 , A61B5/0531 , A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种匹配饮品咖啡因含量的音乐辅助调节情绪智能方法，其特征在于，包括：成分信息采集模块，从饮品中抽取样品，采集样品中的咖啡因光谱，分析样品中的咖啡因光谱获得用户当日累计饮用的咖啡因含量，输入信息处理模块；生理信息采集模块，采集用户的肌肉电位和皮肤电阻，输入信息处理模块；信息处理模块，基于用户当日累计饮用的咖啡因含量判断用户情绪，基于用户的肌肉电位和用户的皮肤电阻，修正判断的用户情绪；人工智能编曲模块，基于用户情绪，匹配对应的音乐种类；音乐输出模块，基于音乐种类，播放对应的音乐。
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公开(公告)号：CN113240691A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110654344.4
申请日：2021-06-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U型网络的医学图像分割方法，属于图像处理技术领域，包括如下步骤：首先将医学影像数据集的原图和实际分割图按照一定比例分成训练集、验证集以及测试集，并将训练集以及验证集送入改进的恒定缩放分割网络中训练；本发明针对传统传统U型网络中编码器和解码器的部分进行改进，提出恒定缩放的残差网络与循环神经网络结合代替原有的编解码器模块，增强浅层信息与深层语义的灵活性融合，更深入地提取了图像的特征信息，同时提高医学图像分割的精确度。本发明从改进模块结构的角度弥补了传统U型网络捕捉细节信息能力丢失、深浅层信息特征融合比例固定的问题，从而改善了最终的分割结果。
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公开(公告)号：CN113077471A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110325496.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U型网络的医学图像分割方法，首先将真实分割图及原图送入生成对抗网络中做数据增强，产生带有标签的合成图片；然后将合成图片放进原有数据集得到扩充后的数据集，将扩充后的数据集送入改进的多特征融合的分割网络中训练。本发明在分割网络浅层与深层特征跳跃连接间加入一个获取不同大小感受野的膨胀卷积模块，增强细节信息与深层语义的融合，提升对分割目标大小的适应性，同时提高医学图像分割的精确度。本发明通过使用生成对抗网络扩充数据集的方式缓解了训练分割网络时出现的过拟合问题，从多尺度特征连接的角度弥补了传统U型网络捕捉细节信息能力丢失、深浅层信息特征捕捉不完整的问题，改善了最终的分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112925611A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110264399.4
申请日：2021-03-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于共享式GPU的分布式容器调度方法及其系统，旨在解决多样化的云计算业务中容器调度不合理、GPU资源利用率低下的技术问题。所述方法包括：实时监听并校验对新的容器：利用校验成功的容器更新容器调度队列；按顺序从容器调度队列中读取待调度容器，并根据容器的GPU标签从集群中选出待调度容器对应的最佳节点；将待调度容器调度到最佳节点上，完成分布式容器调度。本发明能够针对待调度容器的需求选择最适配的节点进行容器调度，保证集群内部节点的负载均衡，提高集群的资源利用率。
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公开(公告)号：CN112860384A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110276714.5
申请日：2021-03-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开了一种面向多维资源负载均衡的VNF复用和迁移方法，包括：对客户端发起的请求编排生成对应的服务链，然后对编排生成的服务链以源目节点相同为特征进行分组；对于每组服务链计算出源节点到目的节点之间的前K条最短路径并进行缓存；根据前K条最短路径制定每条服务链的映射；服务链映射成功后，若有节点出现资源负载的情况则触发对该节点上VNF进行迁移的操作。本发明通过快速匹配法复用VNF，在VNF‑FG设计阶段保证负载均衡的同时尽可能减少VNF个数，不仅优化VM的启动成本和VNF的实例化成本，也为后期在VNF迁移场景中通过VNF复用减少了迁移成本。
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公开(公告)号：CN108737548B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201810504372.6
申请日：2018-05-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式WEB微服务容器集群架构系统及其实现方法，系统包括前端缓存内容分发网络、高并发容器集群服务栈和共享数据聚合；前端缓存内容分发网络包含负载均衡器、数据缓存器、信息教对模块、流量过滤器、DNS节点判优模块；高并发容器集群服务栈包含容器监控模块、容器调度器、容器集群管理模块、服务关联中间件、服务管理器、容器安全模块；共享数据聚合包含数据负载分配均衡器、数据同步模块、读写分离模块、容灾模块；方法包括步骤：获取用户请求、DNS判优、垃圾流量清洗、获取读写操作、校对模块验证信息一致性、加载缓存、服务选择、服务关联、监控判优、容器调度、安全性判定和获取数据；本发明适用于大型分布式服务中的系统架构。
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公开(公告)号：CN112465720A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011368071.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像天空分割的图像去雾方法、装置和存储介质，属于图像去雾技术领域，该方法包括如下步骤：对含有天空区域的原始图像进行混合式图像预处理获得新图像，混合式图像预处理包括依次进行梯度锐化、均值滤波平滑、二次锐化、掩蔽以及相加处理；采用Ostu阙值分割算法对新图像进行图像分割处理，获得天空区域图像和非天空区域图像，分别对天空区域图像和非天空区域图像进行去雾处理，获得非天空区域去雾图像和天空区域去雾图像；利用天空区域的二值掩码和非天空区域的二值掩码，将天空区域去雾图像与非天空区域去雾图像相融合，获得最终去雾图像。本发明能够有效保持图像细节，提高图像对比度，消除天空区域色彩失真。
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公开(公告)号：CN109712083B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811492894.5
申请日：2018-12-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的单幅图像去雾方法，该方法首先构建训练集作为深度卷积神经网络模型的输入，网络模型包括浅层神经网络模型和深层神经网络模型，浅层网络模型用于提取并融合有雾图像RGB颜色空间的特征，输出为有雾图像的场景深度图；深层网络模型在浅层网络模型的基础上，对场景深度图进行多尺度映射、池化、卷积等操作，输出为有雾图像的透射率图。最后，通过透射率、大气光值以及大气散射模型即可恢复无雾图像。本发明通过对雾化图像RGB颜色空间的特征进行提取和融合，构建浅层卷积神经网络模型，与多尺度深层神经网络模型连接建立端到端的神经网络模型，能在多种场景下实现去雾清晰化，尤其在阴暗环境下可避免图像出现颜色失真。
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