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公开(公告)号：CN114440882B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210116401.8
申请日：2022-02-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种多智能家居移动设备及其协作寻路防撞方法，其特征在于，包括可移动物联设备本体，所述可移动物联设备本体上搭载有计算单元、与计算单元相连的图像获取设备、与计算单元相连的距离检测设备、能够与云计算端进行通讯的通讯模块、与所述计算单元相连的IC卡以及IC卡读取器。基于本发明的技术方案，通过本地计算进行路径和运动的修正，避免了数据传输的时延。使防撞反应时间缩短，保障了防撞的能力。对摄像头拍摄的图像数据和雷达设备探测的数据以及IC卡读取器获得的其他设备移动信息采用了卡尔曼滤波模型进行融合修正，以得到更为精确的行进路径，为本设备避撞提供了更有效的信息。
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公开(公告)号：CN115633382B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211236303.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向无线边缘网络中视频流服务的实时目标检测方法。针对无线边缘网络链路质量的动态性以及视频流内容的不确定性问题，提出了一个轻量的用来度量无线网络链路的细粒度动态性的标准“帧‑锚帧距离”，整数非线性规划模型、两阶段优化方法。方法包括：第一阶段根据累积追踪误差函数的单调递增性，揭示平均间隔选择最优的规律，依次指导卸载帧的选择；第二阶段基于第一阶段的卸载帧选择结果，调整卸载帧的分辨率，从而实现链路质量与卸载帧质量的匹配，最大化利用实时无线链路资源，进一步提高目标检测准确性，最终保障应用实时性输出的前提下提高检测准确性。本发明适于边缘计算领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115633383A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211238060.8
申请日：2022-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W28/088 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算场景下的多合作服务器部署方法。本发明根据两阶段增量部署方法，部署边缘服务器，该步骤包括如下两个阶段：第一阶段，为基于贪心策略的服务器增量部署阶段；第二阶段，为基于凸优化近似方法的负载分配阶段；通过服务器数量自增迭代上述两个步骤，找到最优服务器部署方案。本发明针对边缘服务器部署资源冗余，开销过大的问题，提出了合作服务的部署框架及两阶段增量部署方法，提高服务器资源利用率，降低服务器总体部署开销。本发明适用于边缘计算领域。
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公开(公告)号：CN114440882A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210116401.8
申请日：2022-02-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种多智能家居移动设备及其协作寻路防撞方法，其特征在于，包括可移动物联设备本体，所述可移动物联设备本体上搭载有计算单元、与计算单元相连的图像获取设备、与计算单元相连的距离检测设备、能够与云计算端进行通讯的通讯模块、与所述计算单元相连的IC卡以及IC卡读取器。基于本发明的技术方案，通过本地计算进行路径和运动的修正，避免了数据传输的时延。使防撞反应时间缩短，保障了防撞的能力。对摄像头拍摄的图像数据和雷达设备探测的数据以及IC卡读取器获得的其他设备移动信息采用了卡尔曼滤波模型进行融合修正，以得到更为精确的行进路径，为本设备避撞提供了更有效的信息。
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公开(公告)号：CN115633382A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211236303.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W28/088 , H04W28/08 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向无线边缘网络中视频流服务的实时目标检测方法。针对无线边缘网络链路质量的动态性以及视频流内容的不确定性问题，提出了一个轻量的用来度量无线网络链路的细粒度动态性的标准“帧‑锚帧距离”，整数非线性规划模型、两阶段优化方法。方法包括：第一阶段根据累积追踪误差函数的单调递增性，揭示平均间隔选择最优的规律，依次指导卸载帧的选择；第二阶段基于第一阶段的卸载帧选择结果，调整卸载帧的分辨率，从而实现链路质量与卸载帧质量的匹配，最大化利用实时无线链路资源，进一步提高目标检测准确性，最终保障应用实时性输出的前提下提高检测准确性。本发明适于边缘计算领域。
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公开(公告)号：CN110458832B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201910748947.3
申请日：2019-08-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于复杂网络的人脑研究领域，其公开了一种静息态大脑功能对称性分析方法，在大脑进行功能连接以后，实现对大脑默认网络间的功能连接特征进行分析研究。本发明以大脑功能磁共振数据为研究对象，采集数据后，进行数据的预处理，保证数据的一致性，首先研究数据的连接、节点属性，然后再利用fALFF、VMHC、fisher‑Z变换、双样本t检验来研究大脑的对称性变化。本发明的方案可应用于疾病的诊断和治疗、吸烟成瘾、网络成瘾、网络游戏成瘾、认知等健康领域。
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公开(公告)号：CN110458832A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910748947.3
申请日：2019-08-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于复杂网络的人脑研究领域，其公开了一种静息态大脑功能对称性分析方法，在大脑进行功能连接以后，实现对大脑默认网络间的功能连接特征进行分析研究。本发明以大脑功能磁共振数据为研究对象，采集数据后，进行数据的预处理，保证数据的一致性，首先研究数据的连接、节点属性，然后再利用fALFF、VMHC、fisher-Z变换、双样本t检验来研究大脑的对称性变化。本发明的方案可应用于疾病的诊断和治疗、吸烟成瘾、网络成瘾、网络游戏成瘾、认知等健康领域。
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