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公开(公告)号：CN109905859B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910031387.X
申请日：2019-01-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种用于车联网应用的高效边缘计算迁移方法，包括以下步骤：S1、获取车联网内车辆的当前位置信息以及车辆产生的迁移任务的应用需求；S2、获取车联网内所有边计算结点的位置信息和边结点的计算资源情况；S3、根据车辆与边计算结点的距离和迁移任务的应用需求，过滤掉不符合条件的边计算结点；S4、计算每一个迁移策略所需的时间和能耗；S5、通过简单加权法和多标准决策算法获取最优的计算迁移策略。本发明方法在满足计算任务的计算能力和计算延迟的要求之余，最大程度上减少边计算结点的能耗，提高了边计算结点的利用率。
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公开(公告)号：CN104035816B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410220452.0
申请日：2014-05-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进NSGA-II的云计算任务调度方法，涉及云计算领域，首先，输入元任务数目，通过DAG图生成任务调度模型；其次，输入虚拟机数目，随机产生不同规格的虚拟机，生成集群模型；然后，将云计算任务调度问题表示成一个时间和费用相关的多目标求解问题，结合改进的非支配排序进化算法NSGA-II来求解该问题；其中，根据任务调度的特点，在种群进化的过程中采用相似任务序列交叉算子和位移变异算子生成新种群，同时引入拥挤距离自适应算子，并确保得到时间和费用的最优边界，实现云计算任务调度。本发明在云计算任务调度的应用中最优解的搜索能力变强，并且能更好地保持种群多样性，获得分布性更好的最优解集。
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公开(公告)号：CN119227798B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411747013.5
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/025 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种运维知识图谱构建方法、轨道运维方法及相关装置，本发明在训练PRGC模型时采用BiRTE模型的参数初始化，使得PRGC模型具备BiRTE模型在关系抽取上的稳定性，保证了运维知识三元组抽取的准确性，采用多任务学习模型过滤掉嘈杂的运维知识三元组，解决了运维知识三元组存在的噪声干扰，从而保证构建的运维知识图谱准确性和鲁棒性较优。
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公开(公告)号：CN117665825B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410131969.6
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种雷达回波外推预报方法及系统，属于降雨短临预报技术领域，其包括获取待预测的雷达回波图像序列；对雷达回波图像序列进行预处理，得到待预测数据集；将所述待预测数据集输入预先训练的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，获得雷达回波外推预测图像；其中，所述结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型的训练方法包括：对获取到的雷达回波图像序列样本进行预处理，得到有效样本数据集；将所述有效样本数据集输入预先构建的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，得到训练好的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，通过上述过程实现了准确率更高的雷达回波外推预测效果，大大增强了降雨预测精度。
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公开(公告)号：CN117912057A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410026562.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06F16/583 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开了一种边缘智能环境下支持跨域识别的行人轨迹刻画方法及系统，包括针对获取到的含有人物的图像，利用目标检测模型提取出人物特征；对所述人物特征按照预设的特征聚类公式进行聚类，生成对应的特征矩阵；当基于所述特征矩阵和预先建立的人物特征信息库确认为同一个人，则将所述特征矩阵和边缘服务器设备标识符一起上传至云服务器，使得云服务器基于与所述人物特征信息库相匹配的人物信息数据库，确定出人物的具体信息，并基于人物的具体信息和人物经过的所有边缘服务器设备标识符，绘制出行人轨迹。本发明能够获取人物完整行为轨迹，并在地图上进行刻画。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117893765A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410099052.2
申请日：2024-01-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种图像处理技术领域的城市街景绿色景观图像分割方法及装置，旨在解决现有技术中等问题，其包括获取城市街景绿色景观图像数据；对获取的城市街景绿色景观图像数据进行预处理，得到预处理的城市街景绿色景观图像数据；根据预处理的城市街景绿色景观图像数据，基于预训练的城市街景绿色景观图像分割模型，对城市街景中的绿色景观进行提取，得到预测的绿色景观分割图像。本发明对全局上下文信息建模，减少主干网络特征冗余，同时提升分割性能。
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公开(公告)号：CN117634930B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410096277.2
申请日：2024-01-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0637 , G01W1/10 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种台风云图预测方法、系统及存储介质，预测方法包括：将台风云图序列样本输入至预训练的FSTA‑LSTM神经网络模型中，得到预测的台风云图序列，确定台风云图预测结果；其中，所述FSTA‑LSTM神经网络模型的训练过程包括：搭建神经网络模型；其中，所述神经网络模型包括依次连接的特征增强模块、Encoder编码器、STA‑LSTM模块、Decoder解码器和多尺度特征融模块；将预处理后的台风云图序列样本数据输入至神经网络模型中，台风云图序列样本经神经网络模型的多层网络架构的前向传播后，再反向传播更新神经网络模型的网络权重，获得FSTA‑LSTM神经网络模型。本申请优化时空记忆单元和隐藏单元的信息传递，提升了模型对复杂云图模式和台风结构变化的捕捉能力。
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公开(公告)号：CN117634930A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410096277.2
申请日：2024-01-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0637 , G01W1/10 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种台风云图预测方法、系统及存储介质，预测方法包括：将台风云图序列样本输入至预训练的FSTA‑LSTM神经网络模型中，得到预测的台风云图序列，确定台风云图预测结果；其中，所述FSTA‑LSTM神经网络模型的训练过程包括：搭建神经网络模型；其中，所述神经网络模型包括依次连接的特征增强模块、Encoder编码器、STA‑LSTM模块、Decoder解码器和多尺度特征融模块；将预处理后的台风云图序列样本数据输入至神经网络模型中，台风云图序列样本经神经网络模型的多层网络架构的前向传播后，再反向传播更新神经网络模型的网络权重，获得FSTA‑LSTM神经网络模型。本申请优化时空记忆单元和隐藏单元的信息传递，提升了模型对复杂云图模式和台风结构变化的捕捉能力。
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公开(公告)号：CN117077735A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311143375.9
申请日：2023-09-06
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的维度相关集成服务质量预测方法，具体为：步骤A：采集WSDream服务质量数据集，并对数据集进行预处理；步骤B：设计输入层，用于提取用户和服务的初始特征向量；步骤C：设计嵌入层，得到用户的嵌入向量Eu和服务的嵌入向量Es；步骤D：基于注意力机制设计交互层,得到特征向量X；步骤E：通过CNN网络预测服务质量。本发明能够在计算资源受限的情况下，降低了QoS预测的推理时间及能耗，实现节能、高质量服务。
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公开(公告)号：CN116563250A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310531299.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种复原式自监督疵点检测方法、装置及存储介质，包括获取无疵点图片；无疵点图片可选择添加或不添加伪异常；若添加伪异常，则可在无疵点图片中选择连续区域进行掩码，或随机裁剪任意区域并对区域内像素进行随机调整，也可同时选择这两种伪异常生成方法，得到生成的伪异常图片和异常标注图；将伪异常图片输入预先训练好的先验初定位模块，初步定位疵点区域，并对疵点区域进行掩码，得到掩码后的图片；将掩码后的图片送入预先训练好的疵点检测模块，得到预测的异常标注图；根据标注图的异常分数进行异常判断与定位；本发明可以预判断疵点区域进行掩码，保证图像复原期间模型不会学习疵点区域的信息，从而降低算法的漏检率。
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