公开(公告)号：CN115202863A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210531500.2

申请日：2022-05-16

Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 ,  北京邮电大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 孟慧平 ,  徐思雅 ,  高峰 ,  贾峥 ,  蔡沛霖 ,  钟雨轩 ,  党芳芳 ,  赵海斌 ,  李子晗

IPC: G06F9/50 ,  H04L67/12 ,  H04L67/1097

Abstract: 本申请提供一种任务卸载方法、电子设备及存储介质，该方法包括：根据任务资源需求、空余计算资源和单位资源成本确定第一层卸载率，并且确定若干个目标卸载车辆和各个目标卸载车辆对应的第二层卸载率；根据第一层卸载率和第二层卸载率引导任务车辆将区块生成任务卸载至路侧单元以及各个目标卸载车辆中进行处理；接收路侧单元以及各个目标卸载车辆的任务处理结果，形成目标任务结果；生成目标区块，并对目标区块进行验证，若目标区块验证通过，则将目标区块添加至主侧区块链中存储辅助驾驶数据。本申请提供的方案能够提升区块的生成效率，提升辅助驾驶数据的可信存储效率。

公开(公告)号：CN113709249B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202111007441.0

申请日：2021-08-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 徐思雅 ,  邵苏杰 ,  郭少勇 ,  廖博娴 ,  钟雨轩 ,  贺文晨 ,  迟靖烨 ,  王实 ,  雷承昊

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/1004 ,  H04L67/101 ,  H04L67/1023 ,  H04L67/12 ,  H04W4/48 ,  H04W28/02

Abstract: 本发明提供一种辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统，方法包括：获取在辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延，并根据总时延，确定待求解的优化问题；基于深度学习算法对优化问题中的计算任务的卸载模式决策和卸载率决策进行优化，并在深度学习算法收敛后，确定目标卸载模式决策和目标卸载率决策；根据目标卸载模式决策和目标卸载率决策，卸载计算任务。所述系统执行所述方法。本发明基于辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延确定优化问题，并利用深度学习算法对计算任务的卸载模式和卸载率联合优化，实现对辅助驾驶产生的计算任务的实时处理，能够降低例如车联网系统中卸载计算任务的总时延。

公开(公告)号：CN113709249A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111007441.0

申请日：2021-08-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 徐思雅 ,  邵苏杰 ,  郭少勇 ,  廖博娴 ,  钟雨轩 ,  贺文晨 ,  迟靖烨 ,  王实 ,  雷承昊

IPC: H04L29/08 ,  H04W4/48 ,  H04W28/02 ,  G06F9/445 ,  G06F9/50 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统，方法包括：获取在辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延，并根据总时延，确定待求解的优化问题；基于深度学习算法对优化问题中的计算任务的卸载模式决策和卸载率决策进行优化，并在深度学习算法收敛后，确定目标卸载模式决策和目标卸载率决策；根据目标卸载模式决策和目标卸载率决策，卸载计算任务。所述系统执行所述方法。本发明基于辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延确定优化问题，并利用深度学习算法对计算任务的卸载模式和卸载率联合优化，实现对辅助驾驶产生的计算任务的实时处理，能够降低例如车联网系统中卸载计算任务的总时延。