公开(公告)号：CN109922479B

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN201910027909.9

申请日：2019-01-11

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈晨 ,  吕宁 ,  王正 ,  陈兰兰 ,  梁肖旭

IPC: H04W16/22 ,  H04W24/06 ,  H04W28/02 ,  H04W28/14

Abstract: 本发明涉及一种基于时延预估的计算任务卸载方法，包括：建立计算任务的时延模型和能耗模型；根据所述时延模型和所述能耗模型，建立所述计算任务的卸载模型；根据所述卸载模型卸载所述计算任务。本发明提出的方法，通过建立计算任务的卸载模型，将计算任务进行合理化分配，把传统的数据中心切割成各种小型数据中心后放置到网络的边缘，以期更靠近用户，为用户提供更快的服务和达到更好的网络性能，能够为移动边缘计算实现更低的时延，为用户提供更优质的网络；同时能够系统评估计算任务的处理时延，降低网络拥塞的概率，降低边缘计算的系统整体时延为用户提供更好的网络体验。

公开(公告)号：CN109697866B

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN201910027354.8

申请日：2019-01-11

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈晨 ,  吕宁 ,  梁肖旭 ,  惠晓哲 ,  王正

IPC: G08G1/08

Abstract: 本发明涉及一种边缘计算交通信号灯控制系统及控制方法，包括：信息采集模块，用于采集道路目标区域的模拟信号，对所述模拟信号进行预处理，得到车流量信息；信息处理模块，用于根据车流量信息进行动态调整学习，获得第一交通信号灯配时策略；信息优化模块，用于根据预设算法和车流量信息对第一交通信号灯配时策略进行全局优化，得到第二交通信号灯配时策略。本发明实施例在信息优化模块与信息采集模块之间设置信息处理模块，缓解了信息优化模块的计算压力，提高了系统的响应速度。

公开(公告)号：CN110087092A

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201910182160.5

申请日：2019-03-11

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 何刚 ,  王正 ,  蒋昊 ,  李云松

IPC: H04N19/85 ,  H04N19/593 ,  H04N19/176 ,  H04N19/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于图像重构卷积神经网络的低码率视频编解码方法，用以解决现有技术中存在的在低码率下视频编解码后视频有严重压缩失真的问题，其实现步骤为：对输入视频通过下采样操作后得到低分辨率的视频，再使用标准X265编解码器对低分辨率视频进行视频编解码，得到解码后的低分辨率视频，将解码后的低分辨率视频输入到训练好的图像重构卷积神经网络，然后得到与输入视频相同分辨率的重构视频。本发明能够在低码率下有效抑制视频编解码带来的严重压缩失真，能够很好地提升视频的质量。

公开(公告)号：CN109785618B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN201910027353.3

申请日：2019-01-11

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈晨 ,  吕宁 ,  惠晓哲 ,  王正 ,  陈兰兰

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明涉及一种基于组合逻辑的短时交通流预测方法，包括：采集交通流量数据得到第一数据集；对所述第一数据集进行预处理得到第二数据集；利用所述第二数据集分别对随机森林回归预测模型和BP神经网络预测模型进行训练，得到随机森林回归预测模型的预测结果和BP神经网络预测模型的预测结果；将所述随机森林回归预测模型的预测结果和所述BP神经网络预测模型的预测结果进行融合处理，形成最终模型；将所述第二数据集输入所述最终模型得到最终预测结果。本发明实施例通过对随机森林回归预测模型的预测结果和BP神经网络预测模型的预测结果进行二次建模得到最终模型，使用较少的数据实现了更精确和更高效的短时交通流预测。