公开(公告)号：CN117955700A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311844881.0

申请日：2023-12-27

Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 ,  武汉大学

Inventor： 王逸兮 ,  郭兆丰 ,  廖荣涛 ,  李磊 ,  汪瑞 ,  王晟玮 ,  胡欢君 ,  叶宇轩 ,  张剑 ,  宁昊 ,  张玉洁 ,  郭岳 ,  罗弦 ,  王敬靖 ,  李想 ,  王博涛 ,  陈家璘 ,  郑蕾 ,  徐宁 ,  胡晨 ,  邱学晶

IPC: H04L9/40

Abstract: 本申请涉及一种基于流量识别的时间敏感网络异常流量过滤方法，包括如下步骤：对到达交换机的数据流进行流量识别，确定流量类型；对每个数据流均进行过滤操作；针对显性异常流量，根据允许带宽采用限流算法进行过滤；针对隐性异常流量，直接对其进行阻断。本申请通过对显性异常流量的限流操作，可以保障网络在不丢失数据的情况下对流量进行限制，通过对隐性异常流量的阻断操作，可以避免接收端接收到错误的数据信息，保障其他网络流量的时延、抖动和可靠性。

公开(公告)号：CN118400684A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410469880.0

申请日：2024-04-18

Applicant: 武汉大学

Inventor： 李德识 ,  汪瑞

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/029 ,  H04W4/38 ,  H04W40/10 ,  H04W40/20 ,  H04W84/06 ,  H04W84/18 ,  H02J50/20

Abstract: 本发明提出了一种无人机辅助的实时持续数据采集轨迹优化方法及系统。通过在任务区域部署感应式无线充电平台，为无人机补充能量，构建完成时间最小化问题并将该问题分解为无人机数据采集轨迹优化问题和节点聚类和节点访问顺序优化问题，通过基于连续凸优化的算法对无人机在传感器节点范围内的轨迹进行优化，通过二分搜索和遗传算法对传感器节点聚类和节点访问顺序进行优化，并基于上述两个算法的交替优化，对无人机的数据采集轨迹进行优化，最终在保证可以持续进行数据采集的前提下降低了数据采集的时间，提高了数据采集的实时性。

公开(公告)号：CN111415368A

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN202010155778.5

申请日：2020-03-09

Applicant: 武汉大学

Inventor： 李立 ,  汪瑞

IPC: G06T7/20 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的移动设备液滴滴速的快速测量方法。本发明采集液滴滴落过程的图像构建图像数据集，通过图像预处理、人工标记方法构建液滴图像训练集以及液滴图像测试集；选取二分类神经网络模型，通过液滴图像训练集训练二分类神经网络模型，得到训练后二分类神经网络模型；将智能终端采集的图像通过预处理后得到待测液滴图像，通过训练后二分类神经网络模型预测，若第二次滴落状态预测为滴落状态则间隔多帧图像后继续通过训练后二分类神经网络模型预测，直至下一次滴落状态预测为滴落状态，计算得到相邻两次均处于滴落状态之间的间隔所用时长，进一步计算当前滴速。本发明测量液滴滴速快速、准确，极大提高液滴滴速的测量效率。

公开(公告)号：CN111415368B

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202010155778.5

申请日：2020-03-09

Applicant: 武汉大学

Inventor： 李立 ,  汪瑞

IPC: G06T7/20 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的移动设备液滴滴速的快速测量方法。本发明采集液滴滴落过程的图像构建图像数据集，通过图像预处理、人工标记方法构建液滴图像训练集以及液滴图像测试集；选取二分类神经网络模型，通过液滴图像训练集训练二分类神经网络模型，得到训练后二分类神经网络模型；将智能终端采集的图像通过预处理后得到待测液滴图像，通过训练后二分类神经网络模型预测，若第二次滴落状态预测为滴落状态则间隔多帧图像后继续通过训练后二分类神经网络模型预测，直至下一次滴落状态预测为滴落状态，计算得到相邻两次均处于滴落状态之间的间隔所用时长，进一步计算当前滴速。本发明测量液滴滴速快速、准确，极大提高液滴滴速的测量效率。

公开(公告)号：CN119781493A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411839280.5

申请日：2024-12-13

Applicant: 武汉大学

Inventor： 汪瑞 ,  李德识

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/695 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开一种多无人机协作实时数据采集与传输轨迹优化方法及系统，方法包括：步骤1：针对大规模无线传感器网络数据采集和传输场景，建立多无人机协作的实时数据采集和传输的系统模型，构建完成时间最小化问题；步骤2：对传感器节点进行聚类，确定聚类中心为数据采集点的位置，然后根据无人机与基站、无人机与无人机之间的通信半径对任务区域进行划分，位于相同区域的采集点由同一架无人机负责；步骤3：通过轨迹离散化将步骤1中所构建的优化问题转化为关于多无人机悬停点、悬停时间、飞行速度和采集顺序的新优化问题；步骤4：对于步骤3中转化后的新优化问题，通过基于点匹配的轨迹规划算法进行求解，得到多无人机的飞行轨迹。