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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112532461A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011494891.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 一种面向边缘智能的多边缘节点增量计算卸载方法，在计划阶段，中心服务器和多边缘节点进行信息感知，根据信息确定参与协同计算的边缘节点，构建多边缘节点DNN协同执行图，确定需要初始优先上传给其它节点的DNN层，并记录对应的目标节点，然后以延时改善为基准排序各DNN层，确定后续上传顺序；在执行阶段，根据计划阶段生成的执行图尝试上传并运行DNN模型，若某节点基于失效锁的协作冲突检测机制检测到异常，则由失效锁强制结束该节点当前DNN层上传请求，若未检测到冲突则继续上传直到获得DNN模型执行结果。本发明通过协同多个目标进行DNN计算有效规避了单一边缘服务器易受网络波动的影响，实现了比只基于边缘服务器的方式更高的执行效率。
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公开(公告)号：CN114565970A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210103411.8
申请日：2022-01-27
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的高精度多角度行为识别方法，首先，收集原始视频数据，对原始视频数据进行数据预处理；其次，基于对比学习的思想应用深度神经网络构建深度学习模型；然后通过深度前馈网络对预处理得到的数据进行特征提取，提取完成后进一步进行动作分类；最后反馈分类后的结果。本发明使用对比学习方法构建自监督模型对数据进行动作分类，有效增强数据特征提取的鲁棒性，使模型学习到更有利于行为分类的知识，并满足了在实际场景下对视频数据中目标行为分类的高准确度需求，为后续依据分类结果进行的其他操作提供良好基础。
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公开(公告)号：CN112532461B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011494891.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H04L41/042 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L67/025 , H04L67/1004 , H04L67/30
Abstract: 一种面向边缘智能的多边缘节点增量计算卸载方法，在计划阶段，中心服务器和多边缘节点进行信息感知，根据信息确定参与协同计算的边缘节点，构建多边缘节点DNN协同执行图，确定需要初始优先上传给其它节点的DNN层，并记录对应的目标节点，然后以延时改善为基准排序各DNN层，确定后续上传顺序；在执行阶段，根据计划阶段生成的执行图尝试上传并运行DNN模型，若某节点基于失效锁的协作冲突检测机制检测到异常，则由失效锁强制结束该节点当前DNN层上传请求，若未检测到冲突则继续上传直到获得DNN模型执行结果。本发明通过协同多个目标进行DNN计算有效规避了单一边缘服务器易受网络波动的影响，实现了比只基于边缘服务器的方式更高的执行效率。
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公开(公告)号：CN113328755B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110509172.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明为一种面向边缘计算的压缩数据传输方法，在边缘缓存节点处，收集原始数据，对每一位原始数据进行特征重构，构建数据特征压缩摘要，并分别存放在多个数组中，得到新的特征向量，应用编码解码神经网络构造压缩编码机制，通过编码对新的特征向量进行可分类压缩，之后对完成可分类压缩的数据在中间节点处分类转发给边缘设备处理。本发明通过对数据进行可分类压缩，有效减小数据传输和处理规模，减少移动边缘网络节点的资源消耗，并满足了边缘计算场景下中间节点对压缩数据直接进行处理的需求，为高速精准数据传输服务提供基础。
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公开(公告)号：CN113328755A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110509172.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明为一种面向边缘计算的压缩数据传输方法，在边缘缓存节点处，收集原始数据，对每一位原始数据进行特征重构，构建数据特征压缩摘要，并分别存放在多个数组中，得到新的特征向量，应用编码解码神经网络构造压缩编码机制，通过编码对新的特征向量进行可分类压缩，之后对完成可分类压缩的数据在中间节点处分类转发给边缘设备处理。本发明通过对数据进行可分类压缩，有效减小数据传输和处理规模，减少移动边缘网络节点的资源消耗，并满足了边缘计算场景下中间节点对压缩数据直接进行处理的需求，为高速精准数据传输服务提供基础。
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