一种基于物联网的楼宇智能管理系统

    公开(公告)号:CN115047815A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210683648.8

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的楼宇智能管理系统,包括检测模块、控制模块、监控模块和统计模块,检测模块由多组热成像系统组成,成像光谱仪用于检测楼宇内某一层的光谱遥感图像,并通过上述成像光谱仪的实时摄像,获得检测到的人员或设施的热成像图像,控制模块包括对于检测模块内的电力结构进行开关控制的第一开关单元以及对于该系统内剩余的结构进行开关控制的第二开关单元,第一开关单元和第二开关单元协同工作。该基于物联网的楼宇智能管理系统,服务设施根据人员流动和发热器械的工作来实时控制开关,在适当时间内关闭服务设施,以达到节能减排的效果。

    一种基于相关性系数的行业波动周期监测方法

    公开(公告)号:CN110796282A

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201910879670.8

    申请日:2019-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于相关性系数的行业波动周期监测方法,通过用电标准值计算模块计算去年用电量的平均值,并将每个月用电量与平均值的差值标准化得到每个月用电标准值;通过相关性系数计算模块计算前年和大前年用电标准值并两两计算相关性系数;在行业波动周期监测模块中,如果所有的相关性系数都大于0.7,则说明该行业用电量具有明显的波动周期性,若存在周期性,则进一步判断今年是否遵循此周期性,若不遵循则找出相应异常的月份并分析;对于用电存在周期性的行业,通过用电量预测模块可以对来年用电量进行有效的预测。本发明通过分析最近三年之间的关联性,结合近年的历史数据,对未来用电量进行预测以及用电异常预警。

    一种计算资源受限下大数据处理的细粒度缓存替换算法

    公开(公告)号:CN115470158A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202211024976.3

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种计算资源受限下大数据处理的细粒度缓存替换算法,包括以下步骤:分析计算资源对缓存过程与缓存粒度的影响;在计算资源受限环境下考虑面向抽象数据集包含的数据块的缓存替换问题,以最小化大数据处理应用的整体执行时间为目标建立细粒度缓存替换问题的数学模型,模型决策每个时刻t的待缓存数据块;基于大数据处理算子的计算特征与面向数据块的贪心缓存策略对缓存替换问题进行转换;基于动态规划思想求解细粒度缓存替换问题。本发明通过分析计算资源与缓存粒度的关系,在计算资源受限场景下提出细粒度缓存替换算法,大幅减少了大数据处理应用的完成时间,同时提高了缓存过程的缓存命中率。

    云边协同的实时视频分析任务执行时延建模及部署方法

    公开(公告)号:CN115457369A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211025069.0

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种云边协同的实时视频分析任务执行时延建模及部署方法,包括:云边环境下的视频分析任务执行时延模型构建方法;所述时延模型即视频分析任务过程中引入的额外时延,包括在边缘端处理带来的时延,边缘与云端传输中间数据带来的时延以及云端处理带来的时延;根据云边环境下的视频分析任务执行时延模型,通过基于李雅普诺夫算法以及马尔科夫近似算法的近似算法为视频分析任务选择更加节能的任务部署方案,所述任务部署方案包括边缘端机器规格选择,云端机器实例规格以及任务划分方案。本发明可在视频分析任务的任务负载以及云边网络环境发生变化时,快速调整任务部署方案,从而使得系统长期运行能耗进行有效的降低。

    一种基于边缘计算的数据处理方法

    公开(公告)号:CN118377622A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410628591.0

    申请日:2024-05-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的数据处理方法,在边缘设备端收集原始数据,对原始数据进行清洗,去除重复、错误或无关的信息;根据需要,对数据进行格式转换,统一数据格式;选择加密算法,应用所选的加密算法对预处理后的数据进行加密处理;将加密后的数据存储到相应的存储介质中,或在传输过程中保持加密状态;选择容器化工具,使用容器化工具创建应用程序的容器镜像,通过容器化工具实现应用程序的部署和更新;收集用户反馈和数据分析结果,不断优化计算分布策略。本发明通过集成多种技术,实现了数据处理的高效性、安全性以及网络延迟的显著降低,对于大规模数据处理和实时性要求高的应用场景具有广泛的应用前景。

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