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公开(公告)号：CN115378963B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211018585.0
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/568
Abstract: 本发明涉及一种边缘数据服务方法，属于物联网领域。该方法首先计算数据新鲜度及通信能耗等状态感知，并依据两种状态客观定义系统平均搜索成本，然后边缘服务器采用DQN模型对最优缓存策略进行推理，获得使得搜索成本最小时的实体集合。本发明可有效降低系统搜索成本，提高缓存命中率，为用户提供实时的、高质量的数据服务。
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公开(公告)号：CN117240529A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311155233.4
申请日：2023-09-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种安全高效的模型可验证聚合方法，属于人工智能机器学习领域，包括以下步骤：S1：可信机构初始化全局模型并生成密钥；S2：进行本地训练；S3：服务器根据Top‑k索引值聚合参与者上传的模型密文，并将聚合结果返回给所有参与者；S4：各参与者首先根据签名验证其他参与者广播的验证码是否有效，验证通过则将其与自己的验证码进行聚合；然后参与者使用私钥对服务器返回的聚合结果进行解密，得到聚合模型的明文；接着通过验证码对聚合结果的正确性进行验证，如果验证不通过，则参与者将拒绝服务器返回的模型并退出训练；反之则更新本地模型并开始新一轮的训练直到模型达到精度要求。
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公开(公告)号：CN117058462A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311112263.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明涉及一种自适应工业视觉质检方法，属于工业产品质检和目标识别领域。该方法先获取残次产品的图像，再基于注意力机制对输入的残次产品图像进行全局特征感知，得到残次区域特征表示；对该残次区域特征表示进行降维、激活和随机失活操作得到一维的特征向量，再根据一维特征向量计算残次产品的类型及类型对应的概率；取残次产品各类型概率的差值，并根据差值所处的范围选择对应的目标识别模型来进行残次产品的缺陷名称及位置的识别和反馈。本发明具有检测精度高、低时延、低成本等优点，可以有效地提高工业产品生产的质量和效益，推动工业生产向智能化、高效化和自动化方向发展。
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公开(公告)号：CN116707861A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310457827.4
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/08 , H04L9/00 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种安全鲁棒的特征联合方法，属于人工智能领域。该方法包括：边缘区域划；系统初始化：初始化全局模型、密钥生成和执行协议的关键参数；设备数据均衡：收集设备的数据分布，参考全局数据分布生成每个类的采样方式为增强采样或降采样，并设置增强采样和降采样的样本比例；本地模型训练：根据每个类归属于少数类集合或多数类集合，采取相应的采样策略执行随机梯度下降算法，并对梯度信息进行秘密共享；边缘安全鲁棒聚合：设计轻量的安全聚合协议以支撑基于梯度秘密值的鲁棒聚合算法的实现；云全局模型聚合：接收各边缘服务器返回的局部模型聚合结果，采用联邦平均算法进行全局模型聚合。本发明提高联邦学习全局模型的鲁棒性和安全性。
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公开(公告)号：CN116628441A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310515335.6
申请日：2023-05-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种智能物联网多模态数据感知方法，属于物联网领域。首先感知平台构建时空注意力机制权重来捕捉时空关系对于工人移动性预测的影响，利用带有时空注意力机制的GRU预测模型对感知工人的移动性进行预测。然后基于预测结果，利用基于移动性预测的多模态感知任务效用最大化任务分配方法对不同时间段出现在多模态感知POI任务区域的感知工人进行多模态感知任务分配。有效的提升了感知工人在不同时间段位于不同多模态感知任务区域的预测准确性，为不同的感知工人分配了合适的多模态感知任务，提高了感知平台的效用和多模态感知任务的完成率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115277175B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210880055.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种工业互联网数据隐私保护方法，属于工业互联网的数据隐私保护领域。该方法包括：S1：云服务器初始化模型：参数服务器将预先收集的部分设备的数据集用来训练初始模型；盲化服务器生成Paillier同态加密密钥对和随机数，将其传输到每个边缘节点；S2：每个边缘节点从参数服务器下载初始模型，根据每个工厂设备的敏感度，边缘节点分配隐私预算并在添加高斯噪声后收集噪声数据集；S3：边缘节点训练神经网络模型；S4：参数服务器收集所有边缘节点上传的模型参数，并对其聚合更新生成全局模型；盲化服务器生成新的随机数并将其发送到每个边缘节点进行下一轮训练。本发明提高了训练效率和模型精度。
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公开(公告)号：CN116468133A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310457962.9
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种通信优化的分布式协作方法，属于机器学习领域。首先基于上一轮次全局模型与当前轮次本地模型的差异化来计算其相对熵，并根据相对熵的结果判断是否传输当前模型层，然后由服务器在不同的轮次下指定不同的量化级别来实现时间自适应量化，对于同一轮次下的不同客户端继续指定不同的量化级别来实现客户端自适应量化，以此解决带宽受限的环境下通信成本过高的问题。另外，在客户端本地训练正常的基础上，考虑传输过程频繁意外中断的情况，当客户端的地理位置不断变化时联邦学习依旧能正常训练。
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公开(公告)号：CN116456390A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310443978.4
申请日：2023-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/02 , H04L67/06 , H04L67/568 , H04L45/121
Abstract: 本发明涉及一种传输感知的协作缓存方法，属于无线通信领域。该方法首先通过分析主要用户PUs的位置以及所请求的内容的流行度对主要内容进行缓存放置。然后，通过次要基站SBS之间的水平协作，进一步优化主要内容的缓存布局，通过制定的PU服务规则，在传输维度和存储维度上以最小化PU请求延迟为优化目标，对PUs提供更快的服务。最后，在剩余的时间内，通过缓存替换，以最大化次要用户SUs的吞吐量为目标来缓存次要内容。本发明可以显著降低CRN中PUs获取内容的请求延迟，同时给SUs带来更大的吞吐量收益，提升无线接入网的整体性能。
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公开(公告)号：CN116310595A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310471440.4
申请日：2023-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于图像的小目标实时识别方法，属于检测技术领域。该方法包括：收集产品生产线上瑕疵图像样本，制作训练所需要的数据集；搭建产品瑕疵检测模型，基于数据集对该检测模型进行训练，将待检测图像输入训练模型进行检测分析，对检测结果进行统计分析与后处理。所述目标检测模型包括主干网络、多尺度合并模块、多维度注意力模块。本发明利用多尺度合并模块，提高特征金字塔的特征融合能力，增强金字塔中信息聚合；利用多维度注意力模块，提高模型对重要信息的提取能力，最终提高对产品小目标瑕疵识别的正确率和效率。
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公开(公告)号：CN115934308A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211018975.8
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06F16/9535 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种边缘数据缓存方法，属于物联网领域。该方法包括：数据收集；用户搜索记录存储包括边缘服务器存储用户历史查询内容及其搜索反馈数据；边缘推理包括热点实体识别方法，依次构建个人兴趣预测模型和群体兴趣预测模型，根据群组用户兴趣程度实现热点实体的识别；边缘缓存包括通过设计的边缘缓存策略实现对热点实体信息的优先缓存；内容替换：通过设计的内容替换策略完成实体信息的缓存替换；用户搜索：边缘服务器通过直接响应或者与感知设备通信的方式响应用户搜索请求。本发明可有效提高系统缓存性能，提升用户搜索体验。
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