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公开(公告)号：CN112637600A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011465573.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N19/176 , H04N19/196 , H04N19/42 , H04N19/513 , H04N19/102
Abstract: 本发明公开了一种对数据进行有损或无损压缩的编码、解码的方法或装置，属于编码、解码技术领域，对一个编码块进行串预测或串匹配编码时；将编码块中的重叠串至少拆分为两个连续的具有相同串矢量的不重叠串，并计算拆分后的不重叠串数量；或将编码块中至少有两个连续的具有相同串矢量的不重叠串合并为一个重叠串，计算编码块中不重叠串数量；将拆分前的重叠串或者合并后的重叠串的编码参数部分或全部信息写入压缩数据码流。本发明通过上述设置可以一次匹配到较长的重叠串，节省了重叠串搜索成本，同时将重叠串的编码参数信息写入压缩数据码流，提升了编码效率。
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公开(公告)号：CN112508962A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011305431.0
申请日：2020-11-20
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了基于时间关联图像序列的目标图像区域子序列分离方法，包括获取目标图像区域的初始图像：根据图像目标初始跟踪决策算法获取目标图像区域的初始图像；获取目标图像区域的终止图像：依次对每一帧图像及该帧后连续N帧图像，计算目标图像区域的中智度量同理想中智度量的交叉熵及相似度，按照交叉熵越大、且相似度越小，当前帧后第N帧待判断图像越可能为终止图像的原则，获取目标图像区域的终止图像；获取目标图像区域的初始图像与终止图像、及其之间的图像作为目标图像区域子序列。本发明能够解决现有技术中对目标图像区域缺乏有效的特征表征方法，从而无法提供鲁棒性高的分离目标图像区域子序列方法的技术问题。
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公开(公告)号：CN111988415A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010867193.6
申请日：2020-08-26
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊博弈的移动传感设备计算任务安全卸载方法，包括(1)获取所述传感设备的卸载机会图、其相邻传感设备缓存空间大小、边缘计算节点的链路信道保密容量大小；(2)判断相关卸载边链路信道是否受攻击、以及相邻传感设备或边缘计算节点是否受攻击，获得隐形攻击者所采用的攻击策略；(3)按照模糊博弈迭代计算传感设备vs采用备选任务安全卸载策略时的最大收益，直至满足纳什均衡条件，选择最优策略；(4)优化所述传感设备向边缘计算节点的任务卸载率和相邻传感设备的任务卸载率。本发明缩短卸载时延，提高任务卸载成功率，从而确保传感设备计算任务卸载中，受到隐形攻击时，实现安全的任务卸载策略。
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公开(公告)号：CN108540938B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810335571.9
申请日：2018-04-16
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种修复无线传感器网络中漏洞的方法，其中包括根据粗栅格区域和细栅格区域建立生成树分支并放置新的信标节点，根据生成树算法寻找通向最近漏洞的细栅格区域，并调整生成树分支，到达漏洞后放置一个新信标节点采用了本发明的修复无线传感器网络中漏洞的方法，利用划分粗栅格和细栅格解决覆盖、避障和漏洞问题，本方法通过定位冗余漏洞确定运动方向，同时在检测到障碍物时调整路线避开，根据移动路径调整生成树分支，保证机器人能够到达漏洞并设置新的信标节点，修复漏洞，现无线传感器网络完全覆盖，增强了机器人的灵活性、鲁棒性和精确性，具有更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN110401675A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910767115.6
申请日：2019-08-20
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感云环境下不确定性DDoS攻击防御方法，其特征在于，在t时刻按照以下步骤进行防御：(1)协同防御者，获取当前状态下AI训练任务的训练精度st和AI训练任务k的资源分配动作；(2)基于马尔可夫过程采用Q-learning算法，确定资源分配动作 (3)更新资源适配器对AI训练任务k分配的资源，并获取更新后AI训练任务k的训练精度状态st+1；(4)计算达到更新状态的防御奖励Rt+1；(5)更新Q值函数；(6)判断是否超满足于预设的训练精度要求、以及是否满足预设的奖励要求。本发明使得协作防御者在资源分配区间中获得最优的资源分配策略，对抗DDoS攻击。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110197513A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910393318.3
申请日：2019-05-13
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种基于调整阈值匹配误差的串匹配数据压缩方法，包括编码串、参考串、设定的阈值、以及预设的匹配条件，编码串的最小匹配单位为编码基元，参考串的最小匹配单位为参考基元；设定初始阈值以及对应的匹配条件，比较当前编码基元(或编码串)与参考基元(或参考串)之间是否满足所设定的匹配条件，当前匹配判断完成则对当前阈值进行调整，下一个编码基元或者编码串匹配时使用调整后的新阈值进行匹配判断。本发明考虑到当前匹配误差对全局误差的影响，通过对当前阈值的调整为后续基元的匹配进行全局优化处理，显著提高了编码的效率。
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公开(公告)号：CN110087073A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910393135.1
申请日：2019-05-13
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N19/169 , H04N19/146 , H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种多阈值串匹配数据压缩方法，包括编码串、参考串、设定的阈值、以及预设的匹配条件，编码串的最小匹配单位为编码基元，参考串的最小匹配单位为参考基元；设定多个阈值以及与多个阈值相对应的多个匹配条件，比较当前编码基元与参考基元是否匹配，或者比较当前编码串与参考串是否匹配时，满足其中一个匹配条件即可判定匹配成功，或者采用同时满足多个匹配条件才判定匹配成功的方式。多阈值既可以是固定值也可以采用非固定值，这种灵活的多组合方式是基于考虑到局部与整体之间误差存在差异性，以及多个分量之间误差存在差异性而提出，该方法拓宽了数据压缩的适用范围，显著提高了串匹配编码的效率。
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公开(公告)号：CN108414977A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810184014.1
申请日：2018-03-07
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种基于无线传感器网络实现移动机器人定位的方法，其中包括三边测量法和分别根据两个建立通信连接的信标节点与移动机器人的距离做的两个圆的交点数量判断所述的移动机器人的实际坐标信息。采用本发明的基于无线传感器网络实现移动机器人定位的方法，利用两个信标节点实现了移动机器人的定位，弥补了三边测量法的缺陷，算法简单可靠，且在非刚性的网络结构下仍然可以精准定位移动机器人的位置，降低了对硬件的要求，无需里程计和陀螺仪，避免定位算法的累积误差，节省了网络成本，可扩展性强，适用性强、成本低廉、具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN114528081B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210123545.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘计算用户隐私保护的任务卸载优化方法。采用获取移动设备生成的任务量、当前无线信道增益状态，采用所述任务卸载策略决策神经网络，根据决策参数决策任务卸载优化策略，并按照所述任务卸载优化策略进行任务卸载；所述卸载策略决策神经网络，为马尔可夫决策模型，其训练时所采用的奖励为卸载任务时隐私保护带来的收益和能量消耗、计算延迟带来的成本之差。本发明不仅有效地保护了用户位置隐私和使用设备模式隐私，而且兼顾了任务卸载过程中的计算成本，从而综合考虑隐私和计算成本，并在两者之间取得平衡。
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公开(公告)号：CN112783662B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110186724.X
申请日：2021-02-18
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06F9/50 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种集成区块链的传感边缘云任务卸载中CPU资源可信共享系统，包括：所述边缘节点，报价给簇头节点以达成计算任务卸载服务的智能合约，提供计算任务卸载服务；所述簇头节点，用于根据边缘节点提供的CPU资源单价为传感设备报价并收集传感设备的出价行动、以及传感设备反馈的CPU可信度投票奖励，采用强化学习算法选择可信的边缘节点以达成智能合约并卸载计算任务；所述边缘节点和所述簇头节点具有区块链，用于存储所述智能合约。本发明提出了一种新的传感边缘云芯联网架构来节约传感设备的能耗。在该架构中，设计区块链来实现传感设备簇计算任务卸载时，可信共享边缘节点CPU资源的交易过程。
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