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公开(公告)号：CN115225671A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210830583.5
申请日：2022-07-15
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/51 , H04L41/142 , G06F9/50 , G06N3/12
Abstract: 本公开实施例中提供了一种AIoT智慧医疗多址边缘卸载方法、系统、设备及介质，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，将移动物联设备分类为可部署服务和不可部署服务；步骤2，利用服务组合技术，将卸载范围内的云系统对应的服务和不同移动物联设备对应的服务组合并按照预设的顺序调用，得到AIoT应用程序的执行顺序；步骤3，根据执行顺序将全部AIoT应用程序分配至可部署服务和边缘服务器中，生成部署方案；步骤4，根据部署方案进行任务计算，得到解集；步骤5，通过进化算法对当前解集迭代进行交叉和变异寻找优化直到解集表现优势不再增加，得到最优解集合。通过本公开的方案，考虑了移动设备的任务计算，降低了时延及能耗。
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公开(公告)号：CN114928862A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210512980.8
申请日：2022-05-12
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W28/08 , H04L67/1008 , H04L67/12
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于任务卸载和服务缓存的系统开销降低方法及系统，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，物联网终端设备根据任务数据量、运算量、移动边缘运算服务器分配的运算和通信资源计算系统开销；步骤2，根据所述移动边缘运算服务器的能量预算和本地能量消耗，计算所述移动边缘计算服务器的能量不足序列；步骤3，根据所述系统开销和所述能量不足序列得到优化目标，根据所述优化目标通过做出初始卸载决定；步骤4，根据所述移动边缘计算服务器的存储空间和当前服务的被请求频率做出缓存决策；步骤5，基于所述缓存决策，修正所述初始卸载决定。通过本公开的方案，提高了卸载性能并降低了系统开销。
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公开(公告)号：CN114845272A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210451561.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种异构车联网的联合任务卸载和资源分配方法、装置及设备，属于电学技术领域，具体包括：步骤1，搭建多MEC辅助的异构车联网联合计算任务卸载和资源分配模型；步骤2，构建系统效用最大化目标函数；步骤3，针对系统效用最大化目标函数进行卸载和分配方案的分解；步骤4，构建计算任务卸载决策方案；步骤5，构建资源分配方案。通过本公开的方案，提出了一种基于MEC的车联网的联合任务卸载和资源分配算法，通过将二者分别讨论，分别进行针对性优化，目的在于解决多MEC服务器‑多车联网用户网络中计算资源不足的问题，综合考虑任务卸载、系统能耗、时延等限制调价以实现目标系统效用最大化。
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公开(公告)号：CN114220177A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111597760.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本公开实施例中提供了一种唇部音节识别方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，具体包括：得到每个初始特征点的坐标信息；形成距离时间序列；根据距离时间序列转换目标曲线；从距离时间序列中分割对应的发音序列；得到最优特征序列；计算最优特征序列与样本特征序列之间距离的相似度；判断相似度是否小于第二阈值；若是，则判定音节相同；若否，则判定音节不同，并计算最优特征序列与其他样本特征序列的相似度，直至相似度小于第二阈值。通过本公开的方案，计算基于音节的细粒度特征，然后利用交叉验证递归特征消除模型进行训练，选取最优特征序列与样本特征序列进行比对，从而识别对应的音节，提高了音节检测的效率、精准度和适应性。
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公开(公告)号：CN114168324A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111407220.2
申请日：2021-11-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机辅助边缘计算的混合优化方法及系统，具体包括以下步骤：步骤一、边缘负载；步骤二、运动消耗统计；步骤三、规划择优；步骤四、信息存储，本发明涉及无人机辅助计算技术领域。该用于无人机辅助边缘计算的混合优化方法及系统，统计无人机做出动作和做出该动作后所消耗能量，进而实现对总控端发出动作指令所需能耗的计算，通过与无人机能源余量值的对比，保证无人可以有效完成指令，并且在完不成指令的无人机发出报警，以能源余量值和完成指令所需的能源值作为筛选条件，筛选出距离最近的周边无人机，实现与拥有充足能源无人机运行指令进行指令更换的目的，进而保证多台无人机的有效运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113627238A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110710041.X
申请日：2021-06-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F3/0488 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于手部结构振动响应特征的生物识别方法、装置、设备及介质，方法为：采集终端屏幕的振动数据并预处理得到屏幕触摸事件对应的待识别振动序列；根据待识别振动序列相对于各区域质心的DTW距离确定触摸区域；根据待识别振动序列的持续时间和总振动幅值确定屏幕敲击力度；根据区域和力度筛选已注册振动序列；根据待识别振动序列与已注册序列在频率域上的振幅差分布，将待识别振动序列中的非稳定频段数据剔除，再提取其细粒度特征向量；根据细粒度特征向量，计算待识别振动序列与筛选的已注册振动序列之间的相似度；根据计算得到的相似度判断当前用户是否为合法用户。本发明可以实现安全和高效的连续用户身份认证。
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公开(公告)号：CN113593183A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110710657.7
申请日：2021-06-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G08B21/06 , G10L21/0208 , G10L25/48 , G10L25/63 , H04M1/72433 , G01S15/10
Abstract: 本发明公开了一种基于声学的疲劳驾驶和分心驾驶的检测方法、装置、设备及介质，其方法为：发射FMCW信号，接收信号进行预处理，得到通过LOS路径传输的FMCW信号和反射的回波信号；根据每个回波信号相对接收到FMCW信号的时间差，计算得到不同反射对象相对于麦克风的距离时间序列；从所有距离时间序列中，提取出驾驶员头部和转向手的距离时间序列；根据头部和转向手的距离时间序列及已知的多种危险驾驶动作，对驾驶员是否执行各种危险驾驶动作进行判断；加权融合所有危险驾驶动作在预设时间段内的次数，判断驾驶员当前是否进入疲劳与分心驾驶的状态。本发明可准确提取驾驶员头和手的回波，实现对疲劳与分心驾驶状态的准确检测。
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公开(公告)号：CN112183202A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010866830.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于牙齿结构特征的身份认证方法及装置，其中方法包括：采集身份待认证人员露出牙齿的人脸图像，从中提取上半部分牙齿的下边缘线和下半部分牙齿的上边缘线；提取每个边缘线的以下任意一类或多类细粒度特征：每颗牙齿的基本特征、每个相邻牙齿组的扩展特征、每两个邻接点距离构成的全局特征、边缘线的形状；所述邻接点是指相邻两颗牙齿的连接点；根据细粒度特征计算身份待认证人员与已注册用户之间的相似度，若相似度大于相似度阈值则身份认证成功，否则身份认证失败。本发明的成本低，识别准确性好，安全度高。
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公开(公告)号：CN110488842A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910832754.6
申请日：2019-09-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双向内核岭回归的车辆轨迹预测方法，包括：步骤1，获取车辆行驶过程中在信号中断时间段之前的第一行驶姿态信息时间序列和之后的第二行驶姿态信息时间序列，并分别采用滑动窗口从中获取有关行驶姿态信息的前向训练数据和后向训练数据；步骤2，利用前向训练数据和后向训练数据，分别训练两个核岭回归模型，得到轨迹前向预测模型和轨迹后向预测模型；步骤3，使用轨迹前向预测模型和轨迹后向预测模型，分别从前向和后向对中断时间段内的行驶姿态信息进行滚动预测，得到前向预测序列和后向预测序列，最后整合得到中断时间段内的行驶姿态信息时间序列。本发明方法对车辆轨迹预测具有更好的精确度和鲁棒性。
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