公开(公告)号：CN118898030A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411018464.5

申请日：2024-07-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 周密 ,  焦良葆 ,  陈烨 ,  孟琳 ,  徐轩宇 ,  童心语 ,  张琪裕 ,  刘剑辉 ,  刘建丰

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06F11/30

Abstract: 本发明公开一种边缘计算设备的维护方法，属于边缘计算与智能监控领域，包括：获取与所述边缘计算设备的维护相关的当前系统监控数据；对所述当前系统监控数据进行预处理；将预处理后的当前系统监控数据输入至预先训练好的预测模型中，获取预测系统监控数据；将所述预测系统监控数据与预先构建的维护决策树进行匹配，确定故障类型并触发相应的维护决策；其中，所述预测模型通过在Informer模型的编码器中引入自注意力机制模块获取。本发明能够实现边缘计算设备在故障发生前进行预警，采取预防措施，减少设备停机的频率和相关的维护成本，从而提升整体的设备运行效率和可靠性。

公开(公告)号：CN119445289A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411566701.1

申请日：2024-11-05

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 刘建丰 ,  陈烨 ,  焦良葆 ,  周阳 ,  谢戴鑫 ,  成超 ,  周密

IPC: G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/94 ,  G06V10/82 ,  G06F16/172 ,  G06F16/16 ,  G06F16/51 ,  G06F16/58

Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体为一种深度学习样本管理和训练自动化平台，平台包括项目初始化模块、数据存储同步模块、图片样本标注模块、数据预处理模块、自动化训练模块、训练结果分析模块、模型管理与元信息模块。在本发明中，通过用户友好的界面设计简化了模型训练流程；利用分布式文件存储系统有效管理数据，确保了安全性；集成的YOLOv5算法优化了训练流程，提升了模型评估的效率和准确性。本发明通过模块间的高效互动共同构筑了一个协同工作的环境，显著提高了深度学习项目的开发速度和质量，降低了操作复杂性，为用户提供了一站式的深度学习解决方案，适用于多种行业和应用场景。