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公开(公告)号：CN114663012B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210240722.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q30/018 , G06Q30/0207 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于区块链技术与生产物流技术领域，提出了一种基于区块链的生产物流管理方法，所述方法应用于一种基于区块链的生产物流管理系统中。所述系统由分布式的仓储节点、运输节点以及MEC节点进行管理并通过物联网网络互联，各个节点之间基于区块链技术互相提供去中心化的物流服务，利用智能合约完成交互和利益安全交割；当仓储节点发布运输服务请求时，签有智能合约的运输节点根据各自情况与仓储节点博弈后，确定出最后的运输服务提供节点提供运输服务；当运输节点发布计算服务请求时，靠近运输节点的MEC节点提供计算任务，并获得相应收益。本发明与传统的生产物流管理系统相比，具备了分布式存储、高安全可靠性、易追溯等优势。
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公开(公告)号：CN114629501B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210259969.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种机械加工过程状态信息的边缘数据分类压缩方法，属于数据压缩领域，包括S1：在边缘侧通过传感器采集机械加工过程状态信息边缘数据为原始数据；S2：原始信号数据利用自相关系数和平稳度判定算法将其自动识别并分类为稳变信号、缓变信号、振动信号和其他信号；S3：对S2所得到的稳变信号数据先进行一阶差分、再经过游程编码和算术编码进行压缩；S4：对S2所得到的缓变信号数据先采用BP神经网络进行拟合，再采用算术编码对神经网络进行压缩保存；S5：对S2所得到的振动信号数据通过2DDCT变换、多项式拟合量化、二进制缩减法和算术编码结合进行压缩；S6：对S2其他信号数据直接采用算术编码进行压缩存储。
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公开(公告)号：CN117880324A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410043962.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/133 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于工业物联网数据安全技术领域，具体涉及一种基于国际数据空间的工业数据安全传输方法，包括构建生产车间工业数据管理系统，从MetaData Broker接收工业数据消费者IDS连接器发送的工业数据请求，并将该工业数据请求转发到目标工业数据提供者对应的目标IDS连接器；目标IDS连接器进行身份认证，若身份认证通过，则目标工业数据提供者根据该工业数据请求调用对应的数据资源，并对所调用的数据资源进行AES加密处理和Base64编码转换得到请求资源数据；IDS连接器遵循已制定的交互合约完成数据传输，工业数据消费者对接收到的请求资源数据进行逆向处理得到原始数据资源；本发明提供了安全可信的传输环境。
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公开(公告)号：CN111680124B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010458960.8
申请日：2020-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本发明属于信息处理技术领域，涉及一种基于RPA的大规模定制客户需求获取、查询方法；所述需求获取方法包括RPA管理平台对不同需求获取流程部署出具有不同工作流程的RPA机器人，并将RPA机器人链接到RPA管理平台上；客户向RPA管理平台发出提交需求请求，平台自动受理客户的请求，并从其优先级和信息量，确定出调用RPA机器人的时间和数量；将任务分配给一个或多个RPA机器人；机器人执行工作流采集对应的客户需求信息，并将需求信息回传至RPA管理平台；RPA管理平台将获取到的客户需求信息存入数据库中；本发明通过RPA管理平台控制RPA机器人，可以调用一个或多个RPA机器人同时自动获取客户需求，还可建立数据库便于数据快速查询。
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公开(公告)号：CN113810953B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111048000.5
申请日：2021-09-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线传感网络领域，涉及一种基于数字孪生的无线传感网络资源调度方法及系统；所述方法包括首先搭建端边云的无线传感网络系统架构，利用物理空间数据采集、数据处理、物理空间网络系统建模和调度算法建模的方法建立无线传感网络数字孪生系统；其次通过边缘设备获取无线传感网络传输要求和实时运行数据，执行基于数字孪生的无线传感网络资源调度流程，在数字孪生空间仿真验证调度方案并分析可行性；然后根据仿真结果输出控制指令，应用于物理空间无线传感网络系统，验证基于数字孪生的网络资源调度方法的性能；最后物理空间与数字孪生空间实时交互数据和控制指令，保证整个网络资源调度合理可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116321494A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310210039.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/53 , H04W72/0446 , H04W56/00
Abstract: 本发明属于无线传感网络领域，涉及一种支持无线传感网络TSCH模式且提高突发流量确定性的调度方法，包括MAC层采用时分多址和频分多址结合的方法划分通信资源，为无线传感网络中的节点划分出相应的通信资源；无线传感网络中的节点之间采用时间同步和时隙信道跳频的接入模式；利用基于调度块使用率的链路监测机制对无线传感网络的节点链路进行监测；根据节点链路的监测结果，采用基于PID的时变周期调度策略，按照发送数据包和接收数据包的频率调整PID调度的调控时间。本发明能更准确的通过根据调度块使用率选择PID的调度周期以此来合理分配节点通信资源，从而提高无线传感网络突发流量应对能力，并支持TSCH模式低功耗通信。
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公开(公告)号：CN116109292A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310175951.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于故障诊断领域，具体涉及一种基于联邦半监督学习的风机齿轮箱故障诊断方法，包括：在中心服务器使用标签样本训练全局模型，并下发给各客户端；各客户端使用本地的无标签数据集进行无监督训练；中心服务器收集各客户端模型参数，依据局部模型的可靠性进行参数的加权聚合；服务器和客户端之间交替进行有监督训练和无监督训练，直至全局模型满足训练精度。本发明在保护数据隐私的前提下，充分利用客户端的无标签数据，提高模型泛化能力，协同多个客户端实现模型共享，能够实现高精度的风机齿轮箱故障诊断。
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公开(公告)号：CN115759917A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211545609.8
申请日：2022-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于物流技术与人工智能技术领域，具体涉及一种基于混合蚁群算法的物流路径规划方法，包括：建立物流配送任务调度网络模型；综合考虑最小化成本、最小化客户失望度以及驾驶员负载不均衡最小化三项目标建立目标函数；根据物流配送的路径规划设计改进混合蚁群算法；采用改进混合蚁群算法求解目标函数，并以快速非支配排序算法获取更好的非支配解，从非支配解解集中获取物流配送路径规划的最优解。本发明融合了多目标优化算法，综合考虑了最小成本、最小失望度、最小负载不均衡三个目标，与传统的单目标或双目标路径规划相比更加符合现实场景，有更好的收敛性以及理想的多样性。
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公开(公告)号：CN114322841B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202111474974.X
申请日：2021-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明属于运动物体表面形貌动态3D重构领域，具体为一种投影光栅相移生成动态三维测量方法及系统，方法包括对运动物体进行正弦光栅投影和采样；对单帧瞬态采样图像进行傅里叶频谱分析，并生成得到多帧相移图像序列；利用相移算法和相位解包裹算法，对相移光栅序列进行高精度相位求解和相位解包裹，获取采样瞬间物体三维形貌；对物体进360°匀速旋转动态扫描，获取不同扫描角度物体的三维形貌信息；通过三维图像拼接方法对扫描三维特征进行图像拼接，即可获得被测物体360°全景动态三维重构信息。本发明采用图像生成的方式从单帧瞬态采样图像获得多帧相移图像序列，有效提升了测量精度，实现了测量效率与测量精度之间的平衡。
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公开(公告)号：CN110233626B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910607639.9
申请日：2019-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于二维自适应量化的机械振动信号边缘数据无损压缩方法，包括数据分割，区块数据变换，自适应量化和数据编码。1)将原始时域数据切分成固定宽度的区块，将原始的一维数据转换为二维数据，进行二维正交变换；2)在频域中对正交变换后的二维数据进行量化；3)对量化数据进行逆量化，求逆量化数据与原始数据矩阵的量化误差；4)将量化后的数据矩阵、量化误差数据、正交变换矩阵和正负值信息矩阵进行编码，利用二维零编码、位编码和范围编码方法对数据进行编码放入数据流中进行传输。数据中心在接收完压缩数据后，对无损编码的数据进行解码，然后进行逆量化，逆正交变换过程，加上误差数据即可无损还原原始数据。
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