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公开(公告)号：CN110519720B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910782896.6
申请日：2019-08-23
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感云环境下突发数据流映射负载容量优化方法，其特征在于，包括：(1)将所有传感器根据信号强度划分为传感器簇；(2)按照接收信号强度越大，一个轮询周期分配的时间槽越多的原则进行时间槽分配；(3)在特定的时间槽内：使得传感器尽可能多的与所述边缘节点建立连接；当发生足够大的突发数据流请求时，估算信道资源分配区间，并采用Q‑learning学习算法优化更新后的信道资源分配策略，更新下一时刻相应传感器簇的信道资源分配；将空闲的信道资源映射突发数据流。本发明使用Q‑learning学习算法学习出优化策略，实时动态配置负载资源，从而有效减少数据包映射冲突和提高数据流的映射容量。
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公开(公告)号：CN111163322A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010017903.6
申请日：2020-01-08
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N19/513 , H04N19/91 , H04N19/184
Abstract: 本发明涉及对基于历史运动矢量的索引进行映射的编/解码方法，首先构建大于等于预设数量历史运动矢量的候选历史运动矢量列表，这样可以将更多有潜力的历史运动矢量收录进来，以提高后面的编/解码效率，然后从上述构建的候选历史运动矢量列表中，基于一定的选取规则选择出符合预设数量要求的历史运动矢量，并按照预设的映射规则将所选取出来的历史运动矢量逐一建立映射关系，即将编/解码比特数少的历史运动矢量映射为更小的index，既未扩大index编/解码的范围，也未改变index熵编/解码方式，充分保证了index熵编/解码的有效性，从整体上减少了编/解码运动矢量所消耗的比特数，进一步提高了编/解码运动矢量的效率。
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公开(公告)号：CN108564622A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810335579.5
申请日：2018-04-16
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明涉及一种实现定位板图像中亚像素级角点定位的方法，其中包括获得像素级角点的初始位置坐标；比较各亚像素级角点之间的斜率和设定斜率之间的关系进行筛选；确定数条贯穿各亚像素级角点的曲线的方程式并将曲线交点并作为该亚像素级角点的最优位置坐标。采用了本发明中的实现定位板图像中亚像素级角点定位的方法，消除了角点提取错误的现象，自动筛选大量角点信息，也有效抑制了系统噪声产生的严重定位误差，同时本方法克服Harris角点优化过程中无法逾越的局部最优现象，提高了定位精度，解决了坐标偏移问题，降低算法复杂度，具有更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN117251757A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202211532685.5
申请日：2022-12-01
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于智能分类的模糊综合评价方法及系统，方法包括步骤：(1)根据使用场景获取相应的评价指标集合C＝{c1,c2,…,ci,…,cm}，评价值L，获得包含具有评价指标集合C各项指标值的t个对象的数据集D；(2)智能分类；(3)分类直觉模糊；(4)赋权重；(5)类别综合评价；(6)评价指标模糊评价。由于本发明采用使用深度学习对数据进行深度学习分类器，以使分类结果与专家意见尽可能一致，不仅解决了TOPSIS算法中评价结果与专家评审非常不同，无法从专家知识中学习经验的问题，同时对评价对象的整体分类，从而提供了评价对象整体画像信息。
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公开(公告)号：CN111614960B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202010446922.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N19/136 , H04N19/503 , H04N19/593 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及数据压缩技术领域，具体涉及一种按图像内容特征进行帧级划分的快速编解码方法。编码方法中，通过在帧级层根据图像的不同特征进行类别划分，对符合条件的类别图像可直接跳过串预测模式进行编码，在保证编码效率一致的前提下，可以降低总体编码时间；另外，当所在类别的图像不采用串预测模式编码时，编码端也无需将当前编码单元是否采用串预测模式的编码单元层级标识写入码流，与之对应的，解码时也无需解析该编码单元层级标识，编、解码时间均可缩短，编、解码效率均得以提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112887272B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110033976.9
申请日：2021-01-12
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感边缘云任务卸载中挖矿攻击面控制装置和方法，包括设置于微云服务器和合法传感设备之间的攻击面控制器，按照攻击面控制向量和资源配置矩阵组合微云服务器空闲的边缘虚拟机的虚拟资源防御挖矿攻击，使得为合法传感设备提供的服务效用总和的预测范围下限最大化。方法包括(1)观察微云服务系统状态，当时延超过预设的时延阈值时，进入步骤(2)，否则重复步骤(1)；(2)将微云服务系统状态输入根据强化学习模型获取的最优策略获得行动值；(3)配置微云服务其中相应的边缘虚拟机资源。本发明联合优化攻击面和虚拟资源分配问题，以此来实现最大化微云服务的可信服务效用，同时保证合法传感设备计算任务卸载的服务质量。
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公开(公告)号：CN113204792B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110619355.9
申请日：2021-06-03
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于演化博弈的物联网隐私安全保护方法及系统。方法包括以下步骤：获取物联网节点的访问请求；根据访问请求所请求的物联网资源Rc以及该物联网节点历史请求的物联网资源集合Rh，采用信息熵计算该物联网节点的隐私风险因子λ；当超过预设阈值时，拒绝该请求；否则授权该请求；根据获得的物联网节点的风险因子，更新物联网资源系统对正常或恶意请求采用拒绝或授权的收益；调节物联网节点的访问请求为正常请求时的信任度收益T。本发明不仅可以提高拒绝恶意请求、授权正常请求的概率，还能引导物联网节点主动提出正常请求，降低恶意请求风险。
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公开(公告)号：CN112202928B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011276468.5
申请日：2020-11-16
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感边缘云区块链网络可信卸载协作节点选择系统及方法。所述系统包括传感云边缘节点、和创建在边缘节点中的区块，所述边缘节点和区块链组成边缘DAG区块链网络。所述方法包括步骤：(1)获取训练任务发布节点发布的训练任务；(2)将至少ε+1个边缘节点作为待选择的计算任务卸载交易节点，获取其成本函数Cv,h并注册到DAG区块链中；(3)在DAG区块链中根据各边缘节点交易状态，采用强化学习规划计算任务卸载路径的优化策略，根据优化策略制定卸载路径行动集合。本发明针对多跳计算任务协作卸载，建立基于边缘DAG区块链的多跳计算任务协作卸载模型，参与计算任务协作卸载的节点注册到边缘DAG区块链网络中，协作完成多跳分布式联邦学习任务。
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公开(公告)号：CN114500102A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210225016.7
申请日：2022-03-09
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于抽样的边缘计算架构物联网入侵检测系统及方法。本发明应用于边缘计算架构物联网，包括网络流量质量判别器，用于从特定批次的网络流量训练数据集中，按照回合选择预设大小的网络流量数据包特征向量、网络流量数据包选择网络，用于根据其特征向量判断所述流量数据包选择网络选择的网络流量数据包是否恶意。本发明提供的系统通过网络流量质量判别器和网络流量数据包选择网络组合，实现数据包的自动抽样检测而不需要外部人员干涉，增加了边缘计算架构物联网入侵检测系统面对大量数据时候的稳定性，又能够节省边缘计算架构物联网入侵检测系统的资源消耗，提高了边缘计算架构物联网入侵检测系统的性能。
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公开(公告)号：CN112887272A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110033976.9
申请日：2021-01-12
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感边缘云任务卸载中挖矿攻击面控制装置和方法，包括设置于微云服务器和合法传感设备之间的攻击面控制器，按照攻击面控制向量和资源配置矩阵组合微云服务器空闲的边缘虚拟机的虚拟资源防御挖矿攻击，使得为合法传感设备提供的服务效用总和的预测范围下限最大化。方法包括(1)观察微云服务系统状态，当时延超过预设的时延阈值时，进入步骤(2)，否则重复步骤(1)；(2)将微云服务系统状态输入根据强化学习模型获取的最优策略获得行动值；(3)配置微云服务其中相应的边缘虚拟机资源。本发明联合优化攻击面和虚拟资源分配问题，以此来实现最大化微云服务的可信服务效用，同时保证合法传感设备计算任务卸载的服务质量。
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