核化侦察机器人地面适应能力的实验装置

    公开(公告)号:CN102636365A

    公开(公告)日:2012-08-15

    申请号:CN201210106462.2

    申请日:2012-04-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种核化侦察机器人地面适应能力的实验装置,包括:平台,在平台连接有用于支撑平台的升降杆,在平台的两侧分别连接有楼梯和斜坡,并且,平台与楼梯的顶部转动连接,平台与斜坡的顶部转动连接,在斜坡的底部设有第一边刹脚轮和第一振动器,在斜坡上还设有第一倾角传感器;在楼梯的底部设有第二边刹脚轮和第二振动器,在楼梯上还设有第二倾角传感器;在斜坡的坡面上设有粗糙面。本发明结构简单,使用方便,无需复杂的控制系统,能够提供核化侦察机器人的地面适应能力实验环境,进行上下楼梯、攀爬斜坡及抗震性实验,最大限度模拟真实的复杂崎岖环境下机器人工作场景。

    雾无线接入网中基于策略的联邦强化学习的协作缓存方法

    公开(公告)号:CN113992770B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202111270116.3

    申请日:2021-10-29

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 蒋雁翔 王宇

    Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于策略的联邦强化学习的协作缓存方法,包括:1、初始化缓存边缘雾网络中节点的本地缓存内容,初始化全局模型训练周期和模型权重参数并分发给每个节点的本地模型;2、每一个缓存节点分享自身的缓存内容状态信息给邻近的缓存节点和云端服务器;3、根据每个时隙内接收到的用户请求信息,缓存节点会在本地缓存,临近节点缓存和云端服务器之间做出决策应答用户请求;4、计算缓存命中率和用户的内容请求延迟;5、缓存节点根据本地内容缓存状态和用户的内容请求信息,更新本地缓存内容和训练模型参数。6、对各节点的训练模型权重参数进行联合更新。本发明降低用户请求延迟,保护用户隐私。

    一种雾无线接入网中基于本地化联邦强化学习的协作缓存方法

    公开(公告)号:CN116723547A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310750456.9

    申请日:2023-06-25

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 蒋雁翔 王宇 常琦

    Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于本地化联邦强化学习的协作缓存方法,包括:1、根据全局内容流行度来初始化雾无线接入网中点F‑AP的本地缓存内容和本地训练周期步长,联邦训练周期,联邦学习聚合参数,各F‑AP初始化模型参数,其中模型采用DDPG,联邦学习框架采用本地化联邦学习;2、云服务器下发全局模型的网络参数;3、各F‑AP受到内容请求,并向DDPG输入系统缓存状态,执行缓存决策4、计算缓存命中率和用户的内容请求延迟;5、各F‑AP计算内容延迟期望,获取奖励值。6、各F‑AP训练本地DDPG模型参数,同时训练本地化模型参数。7、各F‑AP完成本地训练周期上传模型参数至云服务器进行参数聚合。

    基于同态加密的安全卷积神经网络及其使用方法

    公开(公告)号:CN116248251A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310441263.5

    申请日:2023-04-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密的安全卷积神经网络及其使用方法,包括基于同态加密的安全卷积模块、基于同态加密的安全池化模块、基于差分隐私的安全激活模块和基于同态加密的安全全连接模块,通过设计同态加密条件下的高效的卷积运算、池化运算、激活运算、全连接运算等构建安全的卷积神经网络方法,协同服务器和用户完成卷积神经网络运算,将服务器无法进行的无参逻辑运算交给用户运算,使用同态加密的SIMD特性提高运算效率,配合密文旋转和差分隐私算法有效保护计算过程中的各方隐私,在保证推理精度不变的情况下降低通信量、提升计算效率。

    一种基于交错网格的影像多分辨率显示方法

    公开(公告)号:CN108510441B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201810224544.4

    申请日:2018-03-19

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于交错网格的影像多分辨率显示方法,利用交错网格的方式,在传统影像瓦片金字塔的基础上建立了三类交错网格影像瓦片金字塔,并根据实际显示情况选择相应的影像瓦片金字塔进行加载显示;主要包括以下几个步骤:设计影像金字塔层级和瓦片尺寸;制作原始影像的高斯金字塔;建立传统影像瓦片金字塔;使用交错网格法建立交错网格影像瓦片金字塔;计算选择影像金字塔类型索引及瓦片行列号;根据瓦片类型索引和行列号加载相应瓦片进行显示。相比于现有的显示方法,本方法减少了系统的内存开销,提高了影像加载速度,而且控制屏幕加载的瓦片数不超过四张,保证了内存使用量的稳定。

    一种基于定点视频监控中预置点最优布设的目标定位方法

    公开(公告)号:CN110296687B

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN201910495518.X

    申请日:2019-06-10

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于定点视频监控中预置点最优布设的目标定位方法,包括如下步骤:S1:确定出监控场地中监控设备在每个监控圈中所对应的垂直倾角;S2:根据监控圈的垂直视场角和水平视场角,获取每个监控圈视场所对应的地面面积,确定出监控场地中每个监控圈中所有的监控预置点;S3:将每个监控预置点对应的垂直视场角、水平视场角和垂直倾角进行编号,并存储在预置点信息库中;S4:通过预置点信息库,确定出监控目标在监控场地中的具体位置。本发明解决了利用定点监控系统获取待测图像时预置点人工布设复杂、困难的问题,确定了目标相对摄像机的位置,提高了在检测后人工核对目标的效率,实现了定点视频监控的闭环检测。

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