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公开(公告)号：CN116489741B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310723067.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 南昌大学 , 泰豪软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种无线传感网络跨层节能方法及系统，该方法通过将汇聚节点和无线传感节点进行分簇，并采用能量基尼系数来控制簇头选举的过程，优化了簇头选取策略和轮换机制，实现簇内能量的消耗平衡，在确定目标簇头后，控制各分簇中的除目标簇头外的其它子节点按照簇内队列协议向目标簇头传输数据，可以有效减少簇内通信的碰撞和数据延迟。
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公开(公告)号：CN116489741A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310723067.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 南昌大学 , 泰豪软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种无线传感网络跨层节能方法及系统，该方法通过将汇聚节点和无线传感节点进行分簇，并采用能量基尼系数来控制簇头选举的过程，优化了簇头选取策略和轮换机制，实现簇内能量的消耗平衡，在确定目标簇头后，控制各分簇中的除目标簇头外的其它子节点按照簇内队列协议向目标簇头传输数据，可以有效减少簇内通信的碰撞和数据延迟。
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公开(公告)号：CN113596950B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110782534.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种能量平衡的圆形无线传感器网络非均衡分簇方法，以实现簇头节点能量负载均衡，延长无线传感网络的生命周期；通过簇头节点负载，利用广泛的理论推导和簇头节点能量计算，得到每层簇头节点的最优数目；基于模糊逻辑方法，得到一种簇头节点更替机制；结合两种方式，提出一种能量均衡的分簇方法；利用模拟实验，最终证明该算法在提升无线传感网络生命周期上，效果显著。
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公开(公告)号：CN117835271A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311738298.1
申请日：2023-12-18
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提出的一种无线传感器网络节能分簇方法、系统及计算机设备，该方法包括：通过获取传感器节点的当前状态信息，根据传感器节点彼此之间的距离，与基站之间的距离，初始采集数据以及自身的剩余能量对所有传感器节点进行分簇和簇头选举，接着采用基于灰色模型实现的双端预测机制来优化数据传输过程，并引入双阈值临界机制，用于有效管理簇头的旋转或者重新分簇，本发明所提出的无线传感器网络节能分簇方法通过上述步骤实现了传感器节点之间的负载均衡，以及无线传感器网络能量的高效利用，达成了使无线传感器网络的长期高效运行的目标，优化了无线传感器网络的拓扑结构，极大地提高了使用寿命和能量效率。
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公开(公告)号：CN117135588A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311104365.4
申请日：2023-08-30
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供一种拓扑规模自适应的能量分簇方法和系统，以在不同网络规模下实现无线传感网络的能量可持续，同时使得簇头节点能量负载均衡，并最大化簇内的能效；通过基于密度的Meanshift算法对节点进行分簇，建立实现能量可持续和最大化能效的多约束函数，结合Dinkelbach与拉格朗日函数，利用梯度下降算法求解；此外该方案采用生物优化算法来简化计算量，适应大规模的网络结构；同时结合以上两种方式，提出一种实现能量可持续情况下同时提高网络吞吐率的分簇方案；利用模拟实验，最终证明该算法在提升无线传感网络吞吐率上，效果显著。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113596950A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110782534.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种能量平衡的圆形无线传感器网络非均衡分簇方法，以实现簇头节点能量负载均衡，延长无线传感网络的生命周期；通过簇头节点负载，利用广泛的理论推导和簇头节点能量计算，得到每层簇头节点的最优数目；基于模糊逻辑方法，得到一种簇头节点更替机制；结合两种方式，提出一种能量均衡的分簇方法；利用模拟实验，最终证明该算法在提升无线传感网络生命周期上，效果显著。
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公开(公告)号：CN118474693A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410689376.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 南昌大学
IPC: H04W4/38 , H04W72/0446 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种维持能量自治的无线携能通信系统及方法，通过在时隙分配机制中提出了一种新的帧结构，将传感器节点分为四种工作模式，即感知、传输、能量收集和睡眠，并为每个传感器节点分配时隙，可以实现传感器节点间的无冲突调度，同时可以动态调整传感器节点的能量消耗，缓解传感器节点因传输数据导致其能量不足的问题；基于最优化理论，将最优功率分配比的确定问题转化为单个分簇内信道速率的最优求和问题，通过求解该问题可以得到最优功率分配比，让传感器节点可以更好地平衡分簇中的能量消耗和吞吐量之间的关系。本发明通过提出的时隙分配机制和功率分配比确定方法，可以有效延长无线传感器网络的生命周期，实现传感器网络的可持续性。
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公开(公告)号：CN117011840A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310863482.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云雾协同框架的车牌识别方法和系统，提供一种基于雾计算的LPR时延精度权衡方案，在保证高识别精度的同时降低时延，提出了一种基于雾计算的LPR任务卸载算法，合理分配计算资源，减少LPR任务传输和执行的排队延迟。此外，提出了一种新的车牌检测算法YOLOv5LPD。YOLOv5LPD颈部采用双向特征金字塔网络(BiFPN)，有效融合跨尺度特征。然后在YOLOv5LPD中去掉了大目标的检测头，有效地降低了网络结构的复杂性。在此基础上，采用一种轻量级卷积循环神经网络(CRNN)实现了不进行字符分割的车牌字符识别。通过YOLOv5LPD与CRNN的结合，在保证较高精度的前提下，提高了识别速度。
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公开(公告)号：CN119049101A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411006751.4
申请日：2024-07-25
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于深度学习的方法近年来在面部表情识别（FER）方面取得了实质性进展，但小规模数据集在训练过程中会导致过拟合。本发明提出了一种基于注意力LSGB网络的面部表情识别方法，该方法精确地聚焦于判别注意区域，并在ImageNet上对模型进行预训练，以缓解过拟合问题。具体来说，在局部关系模块中，提出了一种更高效的方法，通过局部像素对的组合关系，结合一个键图、多个局部图和一个位置图来构建更高层次的实体。通过区域特征聚合一个紧凑的全局加权表示，将原始图像和区域图像放到自注意力模块的顺序层中，得到全局加权表示的权重。在三个流行的基准测试上的实验结果表明，本发明的LSGB网络在FERplus上的优势为88.8%，在AffectNet上的优势为58.68%，在JAFFE上的优势为94.9%。
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公开(公告)号：CN116669135A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310517498.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于受约束的最小生成树的链状簇内路由形成方法、设备、介质和程序产品，方法包括：步骤1，确定传感器节点以及汇聚节点的分布情况，确定无线传感网络分层；步骤2，得到每层簇内节点消耗的能量与位置信息；步骤3，簇头节点选举；步骤4，根据受约束的最小生成树算法形成簇内初始路由；步骤5，利用邻节点交换算法和链路交叉检测消除算法优化簇内初始路由；步骤6，簇内以及簇间数据传输；步骤7，循环步骤2到步骤6，直到无线传感网络无法继续工作。本发明利用受约束的最小生成树形成链状路由，实现簇内能量负载均衡，能够延长无线传感网络生命周期。
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