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公开(公告)号：CN108510126A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810320886.6
申请日：2018-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和BP神经网络的交通事故预测方法，所述方法包括如下步骤：构建基于PCA和BP神经网络的交通事故预测模型，导入车联网中的交通事故数据集至模型中，由模型先筛选出交通事故数据集的特征向量；然后使用所述PCA对所述特征向量进行去相关处理，得到特征向量中预设数量的线性无关的特征；之后将所述线性无关的特征输入所述BP神经网络中进行训练，得到新的用于判断交通事故是否会发生的不相关的特征；输入实时交通数据，所述预测模型根据新的不相关的特征预判是否会有交通事故发生；本发明提供的一种基于PCA和BP神经网络的交通事故预测方法对交通事故预测的准确率更高，可有效预防交通事故的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108551664B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810340435.9
申请日：2018-04-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图论的车载异构网络资源协作优化方法，包括确定车辆与基站之间是单跳通信还是两跳通信，分类采集形成单跳通信集合和两跳通信集合；根据图论将单跳通信集合和两跳通信集合组成二分图，计算每一个单跳通信和两跳通信的服务量，然后对单跳通信集合中链路的服务量进行大小排序；选取服务量值最小的车辆节点构建DV车辆集，其余车辆构建RV车辆集，由DV车辆集和RV车辆集作为顶点构建加权二分图；计算加权二分图顶点之间每条边权重，并使用KM算法寻找加权二分图的整体最大权重匹配方案，在匹配过程中设置时延限制约束条件；使用二分搜索法对DV车辆数量进行迭代更新，根据迭代更新结果判断是否找到车辆与基站之间通信的最优协作方案。
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公开(公告)号：CN111626987A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010357546.8
申请日：2020-04-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机及无锚框网络的车辆检测方法，针预先获取无人机高度信息，采集无人机航拍图像，保存每张图像的高度信息，形成训练集和测试集；建立相机模型，通过高度信息计算出车辆尺度；设计特征提取网络，将深层网络和浅层网络进行融合，提取车辆特征；采用无锚框的检测网络，基于CenterNet网络对特征图进行识别检测。本发明舍弃传统有锚框的检测方法，降低了运算量，相对于其他已知的其他算法，在准确率和速度上均得到了提升，具备了在无人机的边缘端进行实时检测的能力。
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公开(公告)号：CN108601058A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810335675.X
申请日：2018-04-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，包括步骤：建立移动车辆之间的协作通信机制，并根据博弈论的夏普利公式制定边际收益；目的车辆向周围车辆发送广播报文，周围车辆根据协作通信机制制定同意协作的服务费用，根据服务费用的大小给目的车辆反馈信息；目的车辆接收到周围所有车辆的反馈信息后，根据最优化理论选择机制选择最佳中继车辆；目的车辆向选择的中继车辆发送单播确认报文，确认将其作为节点实现与路边网络单元的接入操作，从而获取相关的互联网服务；本发明的一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法综合考虑服务质量和价格因素，降低了数据下载的成本，保证了信息传输速率，用户可以根据自身需求进行选择。
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公开(公告)号：CN111860145B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010528145.4
申请日：2020-06-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算和最大似然估计的人脸识别系统优化方法。该方法采用边缘计算和最大似然估计的方法优化边缘端和云端人脸识别系统的计算力分配。本发明的具体步骤为：(1)、从历史访问数据库中获取历史访问数据，根据数据预测将来一段时间内的系统压力情况；(2)、从摄像头采集图像数据，并进行预处理；(3)、在边缘计算模块中根据压力情况分配计算力；(4)、进行本地端或是云端的人脸识别；(5)、从本地端或云端获取结果并返回到系统。本发明在使用云服务的同时又充分挖掘了边缘端设备的计算能力，通过边缘端和云端的交互优化，实现了一个成本低，识别准确率高，应对大压力冲击能力强的人脸识别系统。
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公开(公告)号：CN109104455A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810335686.8
申请日：2018-04-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种对路边微云负载均衡优化的方法，所述方法包括如下步骤：基于设置在路边的微云构建一个车载网络系统模型；对每个微云在设定任务数目的情况下，使用函数来表示对应任务下每个微云的任务平均响应时间；使用二分法查找得到所述平均响应时间的数值，并设定一个阈值，用于判断每个微云是否存在过载的情况；若微云过载，则使用传输法计算出从过载微云到符合条件轻负载微云的任务流量，并计算重定向任务流量导致的总网络延时；根据总网络延时的大小选择最优重定向流的轻负载微云，保证每个微云在总任务数目的情况下的响应时间接近平均响应时间；本发明可以显著减少车载网络中的微云任务的最大响应时间，提高车载网络中资源的利用率。
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