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公开(公告)号：CN113296963A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110849361.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户移动性的无人机辅助的边缘计算方法，包括：建立由数字孪生驱动的无人机辅助计算网络；由无人机辅助计算网络实时反馈用户、无人机和空闲设备的实时数据、位置和状态；以降低用户总时延为目标，采用分布式深度学习求解用户的卸载策略；利用差分进化学习求解无人机的位置部署。本发明可以有效的利用孪生网络反馈用户实时数据，获得全局近优解的无人机部署和卸载策略，降低用户的处理时延。
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公开(公告)号：CN119247985A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411772832.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种完全规避禁飞区的无人机航迹规划方法，属于无人机航迹规划领域，包含禁飞区下无人机航迹规划方法的应用场景，所述禁飞区下无人机航迹规划方法的应用场景包括禁飞区下无人机与终端用户通信场景；本发明以支持无人机在飞行过程中能够绝对避免进入任何禁飞区；采用多条直线来近似无人机的实际飞行轨迹，并计算相邻两条直线的交点距离禁飞区中心点的距离，以实现对无人机飞行路径的严格监控与规划，提高了航迹规划的精确度以及无人机的飞行效率和任务执行效果；本发明增加了相邻时隙之间对连续轨迹的约束，通过多条直线逼近和精确的交点计算，进一步提高了系统的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115861661A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211702774.X
申请日：2022-12-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于残差网络的图像感知哈希方法及系统，属于信息安全领域；包括S1，用残差网络对图像组进行第一阶段训练，得到哈希序列；S2，读取第一阶段训练结束的权重，利用这些权重进行第二阶段的训练，并通过损失函数Lf2调整该网络，拉大原图与近似图像之间的距离，最终使得网络具备区分原图与近似图像的能力，弥补了现有技术中的不足。
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公开(公告)号：CN113296963B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110849361.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户移动性的无人机辅助的边缘计算方法，包括：建立由数字孪生驱动的无人机辅助计算网络；由无人机辅助计算网络实时反馈用户、无人机和空闲设备的实时数据、位置和状态；以降低用户总时延为目标，采用分布式深度学习求解用户的卸载策略；利用差分进化学习求解无人机的位置部署。本发明可以有效的利用孪生网络反馈用户实时数据，获得全局近优解的无人机部署和卸载策略，降低用户的处理时延。
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公开(公告)号：CN112230592A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011485248.3
申请日：2020-12-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了基于5G物联网的高空作业智能安全带预警系统及方法，采用具有多维传感器的智能穿戴装置对高空作业平台进行数据采集，通过5G物联网技术快速稳定的传输给后台控制终端，以确保高空作业环境数据以及人体数据的及时传输，对于作业环境是否安全的及时精准判断，以智能安全带为主的硬件设备对于高空作业者的安全防护，从而保障高空作业人群的生命安全，进而便于后台工作人员及时发现隐患或危险并对高空作业人员进行营救。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119026640A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411525003.7
申请日：2024-10-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的大语言模型优化方法，属于机器学习领域，本发明在边缘计算的环境中，基于Transformer的大模型结构框架下，通过找寻模型推理的最佳分割点，从而将Transformer模型分割成底层部分和高层部分，在算力受限的用户设备上部署轻量化的底层模型，将计算密集型的高层模型部署在云端服务器上；通过找寻最优分割点，将Transformer模型在用户设备和云服务器上进行合理分割部署，从而实现计算资源利用的优化和响应延迟的降低。
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公开(公告)号：CN116991502A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311122254.6
申请日：2023-09-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据压缩的无人机中继辅助计算任务卸载方法，首先构建无人机中继辅助计算任务卸载模型，所述模型包括无人机、边缘服务器和若干个终端用户设备；基于SAC算法构建深度强化学习智能体，以多时隙多终端用户总能耗最小化为目标对智能体进行训练；通过上行链路将采集的系统状态信息传送至训练好的智能体进行卸载决策计算，获得最优的卸载决策；再通过下行链路将最优决策发送至终端用户设备进行数据压缩和计算。本发明采用数据压缩技术在任务卸载前对原始数据进行压缩，不仅可以减少系统的时延和能耗，还可以延长无人机和终端用户设备的电池寿命。
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公开(公告)号：CN112104494B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202010939692.1
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/142 , H04L43/08 , H04L43/0852 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于空地协同边缘计算网络的任务安全卸载策略确定方法，属于无线通信与计算融合领域。包括：1)将数据任务上传至无人机微云，计算任务处理时延与能耗；2)将数据任务上传至远端基站边缘云，计算任务处理时延与能耗；3)综合考虑数据任务卸载的安全性和能效性，计算任务卸载的安全能效函数；4)得到任务卸载过程中兼具安全性和能效性的最大化优化问题。本发明方法通过融合无人机微云和远端基站边缘云协同计算模式，为计算密集型应用提供服务质量保障，在满足时延约束和能量约束的同时最大化合法用户的安全能效性。
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公开(公告)号：CN114048689A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202210034831.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F9/445 , G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F119/06 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多无人机空中充电和任务调度方法，包括：构建多无人机群辅助边缘计算模型；预设每个无人机的计算资源；构建多无人机位置部署、用户设备卸载决策和计算资源分配的优化模型；以无人机群能耗最小为优化目标，采用DDQN算法求解用户设备的卸载决策；采用差分进化算法求解无人机的计算资源分配策略；再次利用差分进化算法对无人机部署策略进行优化；迭代直至获得无人机的部署策略、无人机的计算资源最优分配策略，以及用户设备的最优卸载决策。本发明考虑到了多无人机之间的协作，无人机之间计算资源的平衡，使部分无人机充当中继站，将任务传输给其他无人机来计算，以获得无人机系统能耗最小的最优卸载决策。
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公开(公告)号：CN216391291U
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202121933647.1
申请日：2021-08-18
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本实用新型公开了一种综合能耗监测碳核算智能物联网关设备，设备外壳设有接口包括：工业RS485通讯接口、串口RS232通讯接口、LAN局域网线接口以及物理复位按键，依次从左到右排布并嵌入在设备外壳后端面；USB数据接口、NB‑IOT天线安装接口嵌入在设备外壳右端面；Type‑C充电接口、WIFI天线接口嵌入在设备外壳左端面；光电隔离输入接口、OD门输出接口依次从左到右排布并嵌入在设备外壳前端面；各接口分别与对应的功能模块相连接。本实用新型具有集成度高、各功能模块相互关联，可与多数量远程的工业监测感知设备进行有线或无线的数据实时交互，数据整理分析并高速上传至云端计算，提升综合能耗监测精准度，具有切实可行的应用价值。
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