公开(公告)号：CN112637814A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202110110690.6

申请日：2021-01-27

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 神显豪 ,  臧一豪 ,  秦运枝 ,  张晔鑫 ,  常招展

IPC: H04W4/40 ,  H04W12/069 ,  H04W12/122

Abstract: 本发明公开了一种基于信任管理的防御DDoS攻击方法，涉及网络安全技术，包括：步骤1：系统初始化；步骤2：节点信任值更新；步骤3：车与车之间的认证和信任评估。本发明通过在权威信任机构、权威信任机构代理和路边单元构建的系统中使用密钥技术增强了车辆节点的可信度；构建节点信任值并事实刷新信任值的方法使得车载网中的车辆节点之间通信更加的安全、高效，能够有效的抵御DDoS攻击。

公开(公告)号：CN115173455A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210960874.6

申请日：2022-08-11

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 神显豪 ,  张晔鑫 ,  李家豪 ,  秦运枝

IPC: H02J3/32 ,  H02J3/00 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  B60L53/64 ,  B60L55/00 ,  G06F111/08 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种电动汽车集群在线充电算法，包括：S1、基于LSTM的实时电网价格预测模型，定义一个具有300个单隐层的LSTM模型作为解码器；S2、社区家庭电动汽车集群充电策略模型接收LSTM预测电价与其他电动汽车状态合并作为输入，送入模型训练；S3、将社区家庭电动汽车集群充电问题进行马尔可夫决策建模，创建一个中央处理器为每个充电桩创建独立的充电策略，并且保持不同充电桩之间的通信合理计划充电功率，以整体电网负载压力作为约束条件。本发明主要通过LSTM来预测下一阶段的电价从而指导充电桩做出最佳的充放电决策动作，最小化充电成本，维持社区电网负载良性平衡。

公开(公告)号：CN115412607A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211120266.0

申请日：2022-09-15

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 神显豪 ,  常招展 ,  曾紫玲 ,  李家豪 ,  秦运枝

IPC: H04L67/60 ,  H04L67/10 ,  H04L67/1001 ,  H04L67/12 ,  G06N3/00 ,  G06N3/12 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种基于路边停车协同边缘计算的任务卸载方法，并通过混合遗传算法进行任务卸载。在无RSU或者车辆本地计算资源不够的情况下，加入路边停车作为卸载平台，结合RSU以及云端为道路上带有任务的车辆进行处理。本发明的混合遗传算法能减少系统时延和能耗。

公开(公告)号：CN113947573A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111167675.1

申请日：2021-10-07

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 神显豪 ,  马雪皎 ,  谢晓兰 ,  秦运枝 ,  辛戈利

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Faster R‑CNN的地下管道缺陷检测方法，在管道中部署的无线传感器节点以获取管道中的图像，通过使用HRNet作为目标检测器的网络特征提取，从而减少下采样过程中骨干网路的信息丢失，获得可靠性特征，在RPN阶段采用Focal Loss作为损失函数，可以解决分类过程中图像数量的不平衡问题，取代了标准的交叉熵分类损失，提高了在不同状态下管道缺陷类型分类的准确性，采用RoI Align代替原来的RoI Pooling，提高模型的识别精度和检测效果。本发明提出的地下管道缺陷检测方法可以获得出色的检测管道缺陷的精度，这为地下管道缺陷分类提供了可靠地参考价值。

公开(公告)号：CN113891318A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111168487.0

申请日：2021-10-07

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 神显豪 ,  臧一豪 ,  谢晓兰 ,  秦运枝 ,  李家豪

IPC: H04W12/08 ,  H04W12/122 ,  H04W40/32 ,  H04W4/40 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了一种车载网基于无人机辅助的检测恶意节点方法，涉及车载自组网通信安全技术，通过直接信任、间接信任建立车辆节点之间的信任模型，然后增添节点之间的自适应阀值检测机制，再通过无人机的辅助选择相应簇头进行车辆级别聚合和RSU级别聚合，最终生成全球黑名单(GBL,Gobal black list)，保护了车辆的隐私，检测出了恶意节点。我们的解决方案不是评估车辆在不同时间段的信任值，然后测量这种评估的可变性，而是在整个实验期间评估车辆的信任值，与先前存在的方案相比，它提供了更大的灵活性、精准性。此外基于无人机的集群技术能够减少车辆之间交换的消息量，使得车载网中的车辆通信更加高效。