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公开(公告)号：CN117379775A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311312743.8
申请日：2023-10-11
Applicant: 南开大学
IPC: A63F13/31 , A63F13/335 , A63F13/358 , H04L67/131
Abstract: 本发明公开了基于视频增强和比特率自适应算法的云游戏视频传输方法，将边缘计算、基于强化学习的比特率自适应算法与视频增强技术结合。本发明将在网络波动时通过强化学习决策传输比特率，通过降低帧率和分辨率，减少传输的视频数据量，避免卡顿，然后通过超分辨率和插帧提高游戏视频质量。使用边缘计算架构将视频增强从游戏玩家的终端设备卸载到边缘云服务器中，避免终端算力不足的问题。本发明可以在网络波动的情况下保证高质量稳定的云游戏服务，提高云游戏用户的游戏体验。
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公开(公告)号：CN113301042B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110560903.5
申请日：2021-05-20
Applicant: 南开大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1008 , H04L67/1097 , G06F9/48 , G06F9/50 , G06F16/182
Abstract: 一种负载均衡的隐私数据共享方法。数据共享步骤包括：(1)所有参与节点生成公私钥对，加入IPFS网络(2)数据拥有者通过两重加密后上传数据至IPFS网络(3)数据请求者向数据拥有者的请求得到响应后发送正式请求；(4)数据拥有者收到正式请求后生成多个分组重加密密钥，根据邻近节点状态，分发至邻近节点；(5)邻近节点根据自身状态，对接收数据进行再次转发或者进行重加密计算，结果发送给数据请求者；(6)数据请求者积累多个结果后，从IPFS网络下载数据，解密得到明文。其中节点状态由节点阈值和节点当前任务队列长度确定。本发明实现了数据的秘密共享同时解决了重加密过程中单一节点负载过重问题，实现了整体上的加密负载均衡。
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公开(公告)号：CN118199797A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410257490.7
申请日：2024-03-07
Applicant: 南开大学
IPC: H04L1/00 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 一种5G直播场景下的网内前向纠错编码方法，属于5G直播场景下的网内编码领域，以最大化用户体验质量为基准，在网内使用可编程交换机进行前向纠错编码。在5G直播场景下，网内可编程交换机在上行网络受限时对数据包进行前向纠错编码，传输部分冗余数据，以避免数据包丢失造成的直播视频卡顿现象，然后视频服务器通过解码还原数据包，将视频流下发给用户。使用可编程交换机可以将前向纠错编码从主播端的终端设备卸载到网内，有效减缓主播端的编码压力，同时可编程交换机使用线速编码和处理数据包，可以减少冗余编码对直播传输时延的影响。本发明可在5G直播场景中上行带宽受限的情况下，保证实时视频流传输的稳定性，从而提升了直播用户的体验质量。
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公开(公告)号：CN116419004A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310195085.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 南开大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/234 , H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/845
Abstract: 本发明公开了一种缓存辅助超分辨率技术的多源视频流媒体传输方法，提高视频质量的同时，最小化系统整体延迟。方法运行在代理服务器中，其在网络中位于客户端与边缘服务器之间。检测到客户端的指定视频播放请求后，代理服务器做出面向集合的视频片段切块缓存决策，确定与所述目标视频匹配的第一视频片段切块并缓存。视频播放过程中，对未在代理服务器检测到的切块，获取指定边缘服务器中的第二视频片段切块，其中第一视频片段切块分辨率大于第二视频片段切块；将第二视频片段切块的分辨率重构至第一视频片段切块的分辨率，并根据重构后的第二视频片段切块以及第一视频片段切块生成目标视频流；将目标视频流发送至用户终端，进行目标视频的播放。
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公开(公告)号：CN111401868B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010197861.9
申请日：2020-03-19
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开的一种费用最小的区块链链下交易路由算法，以交易费用最小化为基准，在模拟小世界网络中首先动态构建节点路由表，使得交易沿着交易费用最小的路径进行传播。交易过程中，初始节点将来自目标节点的加密信息以及交易消息按照已构建好的路由进行发送，中间节点接受来自上一节点的交易，并转发至下一节点，以上交易视为为未验证交易，账户的余额并不改变。当收到交易目标节点发送的验证密钥解密加密信息成功后，将交易视为验证交易，改变账户余额，交易完成。本发明可以使得用户支付给中间节点的总路径费用最小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118175393A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410257614.1
申请日：2024-03-07
Applicant: 南开大学
IPC: H04N21/462 , H04N21/442 , H04N21/437 , H04N21/478 , H04N21/44 , A63F13/31 , G06N3/082 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于尾延迟探测和帧生成的云游戏视频传输方法，属于网络视频传输优化和图像生成技术领域，将强化学习和经过自适应剪枝的帧生成模型结合，绕过传统云游戏流程中对游戏视频帧的编码、网络传输、解码等阶段，达到补偿云游戏帧尾延迟的目的。本发明根据历史延迟的多维度特征，通过强化学习探测云游戏运行中的尾延迟。在尾延迟即将发生时，触发客户端的帧生成模型生成视频帧，以避免高尾延迟引起的云游戏卡顿问题，并且通过自适应剪枝算法对帧生成模型进行剪枝，以适应具有有限且异构算力的客户端设备。本发明可以减小云游戏中的尾延迟，缓解卡顿现象，提升云游戏的用户体验。
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公开(公告)号：CN116170026A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310146259.6
申请日：2023-02-17
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种物联网设备生成数据及其他同类型数据的数据流实时压缩‑索引优化方法，在利用物联网设备生成数据本身的特征的基础上尽可能提高其压缩率和压缩速度，同时支持直接在被压缩数据上建立索引以支持快速的基于编辑距离的模糊搜索。本发明利用了相似压缩思想，需要实时维护一个参考组；本方法首先记录一段时间内到来的数据集合，在压缩阶段同时实时生成索引数据结构，对于新到来的数据项，计算该数据项与之前记录的数据集合的相似度以及该数据项的不同存储方式带来的压缩空间上的增量，以决定是否将该数据项直接压缩或是存储到参考组；在搜索时分为三个阶段，首先在参考组中搜索可能候选项，并将其传递到普通被压缩数据项，其次搜索在第一步中无法搜索到的跨压缩单元的候选项，上述步骤中利用三种过滤方式来大量减少候选项的数量以提高搜索速度，最终进行实际的验证以得到搜索答案。
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公开(公告)号：CN112153728B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011141390.6
申请日：2020-10-22
Applicant: 南开大学
IPC: H04W52/02
Abstract: 本发明公开了一种基站关联和模块休眠的优化方法，以最大化传输速率同时最小化能耗开销为基准，在机会网络环境中首先动态构建节点初始信息，节点包括集中控制器、基站和车辆三类；车辆通过传感器收集车内外信息，并将该信息上传给基站；基站将收集到的车辆信息通过前端链路上传给集中控制器；集中控制器基于全局信息执行算法得到基站模块休眠决策和基站与车辆的关联决策，然后下发给基站；基站根据决策执行模块休眠或启动操作，完成与车辆的关联并给车辆分配传输功率。车辆可将计算任务通过基站上行链路卸载到边缘服务器进行计算，边缘服务器再将计算结果通过基站下行链路发送给车辆。本发明使得车辆通信中获得最大的传输速率并且消耗最少能耗。
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公开(公告)号：CN111401868A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010197861.9
申请日：2020-03-19
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开的一种费用最小的区块链链下交易路由算法，以交易费用最小化为基准，在模拟小世界网络中首先动态构建节点路由表，使得交易沿着交易费用最小的路径进行传播。交易过程中，初始节点将来自目标节点的加密信息以及交易消息按照已构建好的路由进行发送，中间节点接受来自上一节点的交易，并转发至下一节点，以上交易视为为未验证交易，账户的余额并不改变。当收到交易目标节点发送的验证密钥解密加密信息成功后，将交易视为验证交易，改变账户余额，交易完成。本发明可以使得用户支付给中间节点的总路径费用最小。
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公开(公告)号：CN116127323A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310134532.3
申请日：2023-02-17
Applicant: 南开大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N5/04 , G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于近边界数据的模型所有权推断方法，以解决可疑模型的所有权问题。基于数据集推断的思想，无论盗窃模型直接攻击源模型还是其副产品，盗窃模型的知识是源模型中包含的知识，本发明利用近边界数据在源模型和盗窃模型中的近边界性，进行模型所有权的推断。具体来说，由受害者和可疑对手分别提供自己的近边界数据，输入可疑模型，根据输出结果分别计算到分类边界的距离，距离近的被判定拥有模型的所有权。由于数据通常是一组，应该根据统计结果进行分析，因此设计了一种基于假设检验的方法来表现推断置信度。本发明可以在几乎不降低模型精度的情况下，应对大部分的模型窃取攻击，甚至是面对歧义攻击时，解决模型的所有权问题。
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