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公开(公告)号：CN116112370A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310133093.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及数据中心网络拓扑结构技术领域，具体涉及一种基于立方体结构的数据中心网络拓扑构造及路由设计方法，包括：先确定数据中心网络的各个网络单元的网络规模，然后将网络单元内每个机架上方的无线收发装置部署为立方体单元，接着获得各个网络单元内每个机架的相对坐标和每个无线收发装置的相对高度，并将各个网络单元内每个无线收发装置划分为顶点结点、面内结点及体内结点，根据CaF特征设计相应的VEPL路由算法，完成CaF三维分层结构在数据中心的实际部署。本发明克服了无线数据中心网络仍存在的连通性差、应对各种数据中心部署环境的灵活性差以及路由路径较大的缺陷，可以应用于构造无线数据中心网络拓扑结构领域。
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公开(公告)号：CN113726879B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111002021.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 河南大学
IPC: H04L67/1042 , H04L45/02 , H04L45/12 , H04W40/02 , H04W40/24
Abstract: 本发明涉及数据中心网络拓扑结构设计技术领域，且公开了一种基于VLC链路的混合数据中心网络系统VHCN，包括以下步骤：S1、在数据中心网络HCN拓扑结构中添加无线VLC链路，原有的HCN结构不发生改变，仅在服务器层面加入无线VLC链路；S1.1、构建规则的无线VLC链路：为每个服务器安装4个用于构建无线VLC链路的LED收发器，且所有的服务器形成n行n列的网格拓扑结构，网格内服务器的4个收发器安装在四个侧面以构建与其相邻机架的常规链路，而网格边缘的机架可以构建不超过3个规则链路；本发明中，本发明将无线的VLC链路加入到有线的HCN结构中，没有改变HCN的部署环境，解决了如今大型数据中心网络传统结构扩展之后重新部署困难，灵活性不高，维护成本高的问题。
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公开(公告)号：CN113726879A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111002021.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 河南大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/733 , H04L12/751 , H04W40/02 , H04W40/24
Abstract: 本发明涉及数据中心网络拓扑结构设计技术领域，且公开了一种基于VLC链路的混合数据中心网络结构VHCN，包括以下步骤：S1、在数据中心网络HCN拓扑结构中添加无线VLC链路，原有的HCN结构不发生改变，仅在服务器层面加入无线VLC链路；S1.1、构建规则的无线VLC链路：为每个服务器安装4个用于构建无线VLC链路的LED收发器，且所有的服务器形成n行n列的网格拓扑结构，网格内服务器的4个收发器安装在四个侧面以构建与其相邻机架的常规链路，而网格边缘的机架可以构建不超过3个规则链路；本发明中，本发明将无线的VLC链路加入到有线的HCN结构中，没有改变HCN的部署环境，解决了如今大型数据中心网络传统结构扩展之后重新部署困难，灵活性不高，维护成本高的问题。
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公开(公告)号：CN116112370B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310133093.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及数据中心网络拓扑结构技术领域，具体涉及一种基于立方体结构的数据中心网络拓扑构造及路由设计方法，包括：先确定数据中心网络的各个网络单元的网络规模，然后将网络单元内每个机架上方的无线收发装置部署为立方体单元，接着获得各个网络单元内每个机架的相对坐标和每个无线收发装置的相对高度，并将各个网络单元内每个无线收发装置划分为顶点结点、面内结点及体内结点，根据CaF特征设计相应的VEPL路由算法，完成CaF三维分层结构在数据中心的实际部署。本发明克服了无线数据中心网络仍存在的连通性差、应对各种数据中心部署环境的灵活性差以及路由路径较大的缺陷，可以应用于构造无线数据中心网络拓扑结构领域。
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公开(公告)号：CN119863740A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411951588.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T7/277
Abstract: 本发明提供了一种基于运动‑外观多层次聚类的无监督视频目标分割方法，通过将视频帧输入到主干网络提取运动特征；设计位置‑通道注意力模块增强时空上下文建模；通过多层次聚类细化策略融合运动和外观特征；利用重建光流作为运动强度指示器，结合子空间聚类多视图分析提高复杂场景处理能力；最终输出目标分割掩码。本发明不仅能够从FlowFormer++光流网络和位置‑通道注意力模块中提取判别性运动特征，并且提出的多层次聚类细化策略能够将Vision Transformer主干网络中的运动和外观特征有效融合，此外，本发明设计的子空间聚类多视图分析能够将特征中更大的权重集中在前景目标区域中，过滤掉无用的背景信息，与现有的无监督视频目标分割方法相比具有更高的分割精度。
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