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公开(公告)号：CN118075708A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410177381.4
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云体素化的通信感知一体化调度方法，用于车路协同感知领域。本发明方法包括：在每个时隙，智能车辆观测雷达点云数据，通过本地轻量级目标检测网络识别周围的交通主体，并通过UU接口将观测的雷达点云数据分布、车辆位置、识别结果上传给基站，基站转发给边缘计算节点，边缘计算节点基于接收的数据获取各智能车辆需要传输雷达点云数据的盲区，确定当前交通场景中的通信链路，基于设计的优化目标和约束条件求取通信资源分配方案，基站下发相应的调度指令给智能车辆，智能车辆根据调度指令，通过PC5接口与其他车辆通信，传输所观测的雷达点云数据。本发明保证实时性，减少了通信资源浪费，提高了协同感知的效率。
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公开(公告)号：CN113032133B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201911343242.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06Q10/047 , G06Q50/30
Abstract: 本发明实施方式公开了一种基于边缘计算的车联网目标检测服务协同方法和装置。确定车辆从第一位置移动到第二位置的规划路径及沿着所述规划路径所途经的多个边缘服务器；确定当车辆沿着规划路径行驶过程中每次边缘服务器切换时的多个目标检测服务候选提供方案及每个目标检测服务候选提供方案的成本值；从每次边缘服务器切换时的多个目标检测服务候选提供方案中分别选中目标检测服务提供方案，以使得整个规划路径中所选中的各个目标检测服务提供方案的成本值的总和最小。可以提高车辆的体验质量。
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公开(公告)号：CN114332494A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111582151.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明是一种车路协同场景下基于多源融合的三维目标检测与识别方法，涉及车联网、智能汽车技术领域。本发明中，通过不同路侧设备传感器捕获不同环境信息，提取用于三维目标检测的多模态特征后传输给路侧特征融合中心，路侧特征融合中心将获得的多路多模态特征融合为多源融合特征；智能汽车将路侧提供的多源融合特征和自身感知提取的多模态特征进行校准和融合，进一步进行目标识别和检测。本发明中，点云特征提取模块采用邻域自适应的特征提取方法，特征校准和融合模块基于元学习方法对点云特征图和图像特征图进行特征层级融合。本发明极大提升了对外界环境的感知力，减轻了车路协同的通信压力和通信延迟，提高了车辆的感知能力和目标识别准确率。
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公开(公告)号：CN110688221B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910846699.6
申请日：2019-09-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，该方法包括：根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延；根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。采用本发明能够有效降低增强现实应用的响应时间。
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公开(公告)号：CN107609672B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201710687462.9
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持虚拟车群体智能计算的车联网服务支撑环境，支持部署在网络边缘和网络云端，提供虚拟车和虚拟车群体两种智能计算能力的封装。其中，虚拟车向车联网服务提供对单车智能计算能力的封装，同时屏蔽了其部署位置。虚拟车群体向车联网服务提供对多车群体智能计算能力的封装，同时屏蔽了其具体参与方与控制过程。车联网服务支撑环境具体包括一个支持对车辆、驾驶员和乘客、交通环境数据进行学习和认知的交互认知计算环境，一个支持对虚拟车进行管理的虚拟车运行环境和一个支持对多个虚拟车进行群体智能计算控制的群智计算环境。支持在不涉及用户隐私的前提下，利用多虚拟车群体智能计算实现更个性化、更准确的车联网服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111158707A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911356986.5
申请日：2019-12-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式公开了一种边缘计算环境下的卸载方法和装置。确定包含每个卸载任务的初始可行卸载策略的策略集，确定执行该策略集时的第一终端能效；随机选择卸载任务，改变该随机选择的卸载任务的初始可行卸载策略，确定当执行该包含改变后可行卸载策略的策略集时的第二终端能效；基于第一终端能效和第二终端能效的差值生成随机变量，依据随机变量为概率，在策略集中利用改变后可行卸载策略替换初始可行卸载策略；当第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值大于预定的门限值时，返回执行直到第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值小于等于预定的门限值后，再向每个边缘服务器广播策略集。本发明实施方式可以提高终端的能源效率。
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公开(公告)号：CN110688221A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910846699.6
申请日：2019-09-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，该方法包括：根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延；根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。采用本发明能够有效降低增强现实应用的响应时间。
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公开(公告)号：CN106708978B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201611117521.0
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于二分图的服务推荐方法及装置，所述方法包括：采集每一个目标用户感兴趣的服务；构建每一个目标用户的初始的用户兴趣向量和每一个服务的初始的服务主题向量，其中，用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量；生成以目标用户和服务为顶点的二分图，根据用户兴趣向量和服务主题向量，构建基于二分图的目标函数P；求解目标函数P，以确定每一个用户兴趣向量的元素值和每一个服务主题向量的元素值；根据用户兴趣向量和服务主题向量，对目标用户进行服务推荐。应用本发明实施例，降低了基于二分图的服务推荐计算复杂度，而且模型输出的用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量，便于构建更多基于概率的实际应用。
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公开(公告)号：CN109040214A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810824345.7
申请日：2018-07-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种云环境下可靠性增强的服务部署方法，该方法首先将复杂服务建模为图模型，图的主节点代表复杂服务的子服务，图的边代表子服务之间数据传输速率，然后依据各子服务自身的特性为各子服务选择对应的可靠性策略，并基于所选择的可靠性策略，为图模型中的各个主节点增加关键点存储节点或冗余节点，进行相应的可靠性增强的服务部署，与此同时，本申请又兼顾了各子服务可靠性保障带来网络资源占用的差异性，从而能够最小化可靠性保障带来的额外网络资源占用。
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公开(公告)号：CN107563543A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710686872.1
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体智能的城市交通优化服务方法与系统，包括：首先，基于群体智能对局部交通态势进行模拟，并根据模拟结果和局部交通优化目标选择各车辆的行驶时间和局部交通态势达到平衡的局部调度策略。其次，基于群体智能对全局交通态势进行模拟，并根据模拟结果和全局交通优化目标，选择局部交通态势与全局交通态势达到平衡的全局调度策略。然后，根据群体智能计算的结果对各个参与车辆进行最优路线推荐，以实现城市交通优化服务。最后，根据所提出的方法实现一种基于群体智能的城市交通优化服务系统，该系统包括：车载平台、态势认知系统、群体智能决策与控制系统，目的是提高城市交通优化服务决策的可执行性和有效性。
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