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公开(公告)号：CN111145551A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010003795.7
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN检测遵章率的路口交通规划系统，分析了当前智能交通系统中，违章检测的不足和缺陷，采用基于CNN的目标检测方法，实时计算路口的遵章率，实现路口智能警力调度，从而完成路口的交通规划，不仅提高了路口违章检测的精度和速度，而且可以同时检测车辆和行人的违章，并且通过计算遵章率实现路口警力的智能调度，极大了节省了人力资源。本专利有利于推进智能交通系统结合当前流行的深度学习算发进行进一步发展，为智能交通系统提供了关键技术方案。
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公开(公告)号：CN106940825A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710070382.9
申请日：2017-02-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向灾难应急的疏散规划方法及疏散规划系统，通过建立虚拟力场，将复杂的大规模疏散问题通过力场函数进行描述，并通过力场函数的负梯度方向决定人员的疏散方向，解决了对于复杂的灾难环境难以建模的问题，使问题描述简单，同时提升了算法的计算效率；而且能够将待疏散人员位置、避难场所分布及其容量等影响应急疏散规划的因素考虑在内，给待疏散人员提供及时的疏散引导，并且在算法的求解过程中，将应急避难场所实时剩余容量参数作为引力系数，使得整个疏散过程中避难场所的容量达到均衡状态，节省了大量疏散时间，随着疏散人数规模的增加，算法优势愈加明显。
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公开(公告)号：CN106603659A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611145652.X
申请日：2016-12-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种智能制造专网数据采集调度系统，基于转发和控制平面分离的理念，构建面向智能制造的4G专线智能调度系统，同时系统满足集中调度、分权分域管理等功能，实现灵活调用网络资源和快速部署的能力，并对外提供标准北向API接口，通过SDN和NFV技术实现无线接入设备的集中管理、按需调度和安全等增值业务快速开通等功能。该系统分为五个部分：企业内部连接制造设备的内网，基于4G的无线接入网，连接内网和外网的新型无线接入网关和负责网络集中调度管理的云平台以及智能制造中的各种应用。全网架构采用云平台实现，网络的互联通过新型接入网关实现，对网元功能采用SDN的方法以自适应的方式进行控制平面与数据平面的分离。
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公开(公告)号：CN105357626A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510744238.X
申请日：2015-11-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蓝牙技术的实验设备智能管理系统及实现方法。本发明系统由蓝牙模块、移动终端、智能网关、中央服务器组成，其实现方法是，中央服务器负责智能网关的管理并与网关之间建立连接，服务器与移动终端之间建立连接。每个实验室中心都装有具有编号的蓝牙主模块，每个实验设备上都装有唯一ID号的蓝牙从模块。然后，主模块定时扫描从模块，主模块把所有扫描到的从模块的ID号通过网关转发给服务器端，网关将主模块采集到的设备信息按照事先约定好的数据格式发送到服务器，服务器通过算法解析出设备名称和房间位置的对应信息，将其更新到数据库里。该系统还可以实现实验设备的移动，增加，删除等功能。
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公开(公告)号：CN108540330B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201810371696.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种异构网络环境下的基于深度学习的网络故障诊断方法，其特征是，首先通过分析异构网络故障场景，确定监测阶段和故障诊断阶段将要使用的特征；然后利用最小冗余最大相关性算法选取监测阶段最优特征子集，对故障特征进行匹配，若匹配度大于阈值时，触发故障诊断阶段，通过反向传播算法完成模型参数调整；最后根据得到的最优模型，对异构网络进行故障定位和诊断。本发明所达到的有益效果：本方法基于深度学习理论的视角，通过对异构网络环境下网络结构和故障参数剖析，综合考虑故障发生的概率统计特性，建立了一种异构网络环境下基于深度学习的网络故障诊断模型，应用于异构网络环境中的故障诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369991A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010095367.1
申请日：2020-02-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持自然语言指令的移动控制方法，包括以下步骤：S01，接收来自用户的自然语言指令，去除自然语言指令中无意义语助词，然后转化为文本信息；S02，对其中的关键动词，查找关键动词定义库，进行动词定义，并生成完整的指令关键词列表，包含主体、对象以及轨迹要求；S03，通过传感器接收周围环境感知信息，对指令关键词的属性信息进行补全；S04，生成初步轨迹规划路线，按照规划路线移动；S05，利用局部环境信息，规划局部轨迹路线，经过局部多次迭代规划，逐步接近目标位置。本发明还公开了一种支持自然语言指令的移动控制系统。本发明提供的一种支持自然语言指令的移动控制方法及其系统，能够实现自然语言指令到机器指令之间的灵活映射。
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公开(公告)号：CN110263776A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910499434.3
申请日：2019-06-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了机器视觉技术领域的一种设备识别系统及方法，旨在解决现有技术中由于工厂环境恶劣，设备众多，往往存在多个相同型号设备，很多经典的视觉检测算法很难直接应用于工业场景，导致对于图像中的设备识别准确率不高的技术问题。所述方法包括如下步骤：可见光源周期性闪烁发送由可见光源亮暗表征的设备ID信息；设备识别装置获取含有主动式设备标签的连续图像帧；设备识别装置根据连续图像帧解析设备ID信息以识别设备ID；根据设备ID实现设备图像与设备实体的映射。
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公开(公告)号：CN106793130A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611182425.4
申请日：2016-12-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W72/087 , H04W4/70 , H04W72/10 , H04W72/1231 , H04W72/1236 , H04W72/1242
Abstract: 本发明的一种在人对人(H2H)与机器对机器(M2M)终端共存场景下的上行资源分配方法属于移动通信的技术领域。方法包括以下步骤：首先，在每个调度时刻，建立H2H与时延敏感的M2M用户队列和时延非敏感的M2M用户队列；其次，基站调度器优先对H2H与时延敏感的M2M用户队列中的用户进行调度，比较每个用户在每个资源块上的最大传输速率，优先将最大值对应的资源块分配给对应用户；调度完成后，仍有剩余资源再对时延非敏感的M2M用户进行调度。本发明旨在解决海量M2M终端存在时，保障H2H与时延敏感的M2M通信业务的服务质量，同时充分考虑时延非敏感的M2M的业务特性，提高LTE上行链路的传输性能。
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公开(公告)号：CN106603293A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611184602.2
申请日：2016-12-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L41/06 , H04L41/145 , H04L43/0823
Abstract: 本发明公开了网络虚拟化环境下一种基于深度学习的网络故障诊断方法，将虚拟网络划分为物理网络和虚拟网络，结合网络故障发生特点，考虑时间影响因素，网络拓扑连接特性和虚拟网络‑物理网络映射关系,以故障严重等级概率综合衡量网络故障；将具有影响度的网络特征参数作为模型学习资源，关注网络历史数据的变化趋势和故障标签的对应关系，基于深度学习的视角，建立网络虚拟化环境下多故障等级概率的网络故障诊断模型对网络参数进行训练。在训练过程中调整故障预测模型，最后利用优化调整的深度学习网络，实现网络虚拟化环境下的故障诊断。本发明可以对网络虚拟化环境下的网络参数进行深入分析，因此，在对网络故障预测的时候具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN110263776B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910499434.3
申请日：2019-06-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了机器视觉技术领域的一种设备识别系统及方法，旨在解决现有技术中由于工厂环境恶劣，设备众多，往往存在多个相同型号设备，很多经典的视觉检测算法很难直接应用于工业场景，导致对于图像中的设备识别准确率不高的技术问题。所述方法包括如下步骤：可见光源周期性闪烁发送由可见光源亮暗表征的设备ID信息；设备识别装置获取含有主动式设备标签的连续图像帧；设备识别装置根据连续图像帧解析设备ID信息以识别设备ID；根据设备ID实现设备图像与设备实体的映射。
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