公开(公告)号：CN114118202B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202111182973.8

申请日：2022-01-17

Applicant: 南京邮电大学 ,  江苏安防科技有限公司

Inventor： 李鹏 ,  孙佳杰 ,  王汝传 ,  徐鹤 ,  樊卫北 ,  张玉杰 ,  金善朝 ,  杨宏章

IPC: G06F18/25 ,  G06F17/18

Abstract: 一种城市地下综合管廊异常事件预警方法，包括：通过管廊传感设备获取目标属性数据；使用卡尔曼滤波对同质数据传感器数据做数据级融合；利用数据级融合的结果，通过已改进并训练好的TS‑Transformer模型对未来管廊数据做预测；使用D‑S证据理论对数据级融合的结果及预测出的数据做决策级融合；利用决策级融合结果并行实现实时检测及预警分析。所提出的二级数据融合模型能够有效降低管廊数据的冗余性和不确定性；所提出的预测模型解决了传统基于RNN的时序预测模型不能并行训练以及难以处理长期时间依赖的问题。所提出的异常事件预警方法，不仅能够实时检测管廊中是否发生异常事件，还可以提前预警可能出现的事故，有效降低管廊重大事故风险、减少经济损失。

公开(公告)号：CN114118202A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111182973.8

申请日：2022-01-17

Applicant: 南京邮电大学 ,  江苏安防科技有限公司

Inventor： 李鹏 ,  孙佳杰 ,  王汝传 ,  徐鹤 ,  樊卫北 ,  张玉杰 ,  金善朝 ,  杨宏章

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/18

Abstract: 一种城市地下综合管廊异常事件预警方法，包括：通过管廊传感设备获取目标属性数据；使用卡尔曼滤波对同质数据传感器数据做数据级融合；利用数据级融合的结果，通过已改进并训练好的TS‑Transformer模型对未来管廊数据做预测；使用D‑S证据理论对数据级融合的结果及预测出的数据做决策级融合；利用决策级融合结果并行实现实时检测及预警分析。所提出的二级数据融合模型能够有效降低管廊数据的冗余性和不确定性；所提出的预测模型解决了传统基于RNN的时序预测模型不能并行训练以及难以处理长期时间依赖的问题。所提出的异常事件预警方法，不仅能够实时检测管廊中是否发生异常事件，还可以提前预警可能出现的事故，有效降低管廊重大事故风险、减少经济损失。

公开(公告)号：CN112148681A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011103769.8

申请日：2020-10-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李鹏 ,  张迅 ,  王汝传 ,  徐鹤 ,  朱枫 ,  程海涛 ,  孙佳杰 ,  鲁意

IPC: G06F16/13 ,  G06F16/16 ,  G06F16/172 ,  G06F16/182 ,  G06F12/0862 ,  G06F12/123 ,  G06F12/126

Abstract: 一种基于分布式文件系统HDFS的小文件存取优化方法，本该方法在传统HDFS架构之上添加新型的文件处理层。该文件处理层主要功能是提供小文件元数据索引、小文件合并、小文件预取和缓存。其中将小文件元素据保存在处理层可以降低HDFS集群内存占用和负载。小文件合并和预取方案的提出可以减少文件处理层带来的通信效率下降问题，增强小文件的读写性能。