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公开(公告)号：CN107948129A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710960372.2
申请日：2017-10-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于SDN的物联网雾计算网络系统及其控制方法，所述系统包括本地子网络、雾计算设备、分布式SDN控制器和云计算设备；本地子网络包括数据采集设备、受控设备和本地SDN控制器，数据采集设备和受控设备分别与本地SDN控制器相互连接；分布式SDN控制器用于对接收到的本地SDN控制器发送的请求信息进行验证，以及向所述雾计算设备和所述本地SDN控制器发送请求确认信息。本发明提供的基于SDN的物联网雾计算网络系统及其控制方法，通过对网络系统的分级，实现对接入设备的分级认证和对数据的分级处理，保证了网络的安全，提高了数据处理的效率和网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN107942958A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710954607.7
申请日：2017-10-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/4185 , G05B2219/33139
Abstract: 本发明提供一种面向物联网的工业控制系统及方法，系统包括本地采集设备、中央控制器、本地计算节点和边缘计算服务器节点；本地采集设备，用于采集本地生产设备生产的产品的数据信息和本地计算节点的性能信息；中央控制器，用于根据产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点为本地计算节点和/或边缘计算服务器节点；本地计算节点和边缘计算服务器节点，均用于根据中央控制器的指令和产品的数据信息，执行任务。本发明提供的系统及方法，通过中央控制器判决任务的执行节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延。
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公开(公告)号：CN107948129B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710960372.2
申请日：2017-10-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于SDN的物联网雾计算网络系统及其控制方法，所述系统包括本地子网络、雾计算设备、分布式SDN控制器和云计算设备；本地子网络包括数据采集设备、受控设备和本地SDN控制器，数据采集设备和受控设备分别与本地SDN控制器相互连接；分布式SDN控制器用于对接收到的本地SDN控制器发送的请求信息进行验证，以及向所述雾计算设备和所述本地SDN控制器发送请求确认信息。本发明提供的基于SDN的物联网雾计算网络系统及其控制方法，通过对网络系统的分级，实现对接入设备的分级认证和对数据的分级处理，保证了网络的安全，提高了数据处理的效率和网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN107942958B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201710954607.7
申请日：2017-10-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明提供一种面向物联网的工业控制系统及方法，系统包括本地采集设备、中央控制器、本地计算节点和边缘计算服务器节点；本地采集设备，用于采集本地生产设备生产的产品的数据信息和本地计算节点的性能信息；中央控制器，用于根据产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点为本地计算节点和/或边缘计算服务器节点；本地计算节点和边缘计算服务器节点，均用于根据中央控制器的指令和产品的数据信息，执行任务。本发明提供的系统及方法，通过中央控制器判决任务的执行节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延。
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公开(公告)号：CN107886500A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710954943.1
申请日：2017-10-13
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G06N99/005 , G06T5/002 , G06T7/11 , G06T2207/20081 , G06T2207/30124 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉和机器学习的产品生产监控方法及系统，所述方法包括：对待检测产品的图像进行特征提取，得到所述待检测产品的图像特征；若能根据所述图像特征利用预设的机器学习模型确定所述待检测产品的缺陷种类，则根据所述缺陷种类向受控设备发送控制指令，以指示所述受控设备执行所述控制指令。本发明提供的基于机器视觉和机器学习的产品生产监控方法及系统，当提取到待检测产品的图像中的图像特征后，利用预设的机器学习模型确定待检测产品的缺陷种类，根据该缺陷种类向受控设备发送控制指令，来达到消除产品缺陷的目的，整个过程实现全自动化，提高了产品生产的效率。
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