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公开(公告)号：CN119579629A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510074760.5
申请日：2025-01-17
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06T7/12 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/13 , G06T7/73
Abstract: 本发明涉及深度学习，公开一种边缘增强的路面裂缝分割网络处理方法及系统，以减少信息丢失并提升分割的精准度。方法包括图像预处理、上采样、下采样、特征融合及图像恢复处理，在图像预处理后、相邻的两采样层之间及图像恢复处理前进行递归聚合处理；其中，该递归聚合处理通过放缩输入特征图来聚合全局上下文信息，能增强局部细节并减少信息丢失，并基于注意力机制实现全局建模，同时还应用递归门控卷积和边缘算子分别从输入特征图中提取高阶空间信息和边缘信息，大幅提升了全局信息捕获性能；从而确保了分割结果的精准度。
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公开(公告)号：CN118018440A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410261997.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L43/026 , H04L43/062 , H04L43/0876
Abstract: 本发明公开了一种低开销的持续不频繁流精确识别架构及方法，方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后使用紧凑型新流判定器快速判断一条传入流是否在当前时间窗中出现，用于后续持续性的判断和持续窗口数的记录；接着设计了一种低开销的PI流识别器，通过轻量级频率计数器和窗口记录器协同判断数据流的持续性和不频繁性，有效筛除中途出现中断或频率过高的流以降低误判的概率，在节省空间的同时实现持续不频繁流的准确识别和持续期的报告；根据本发明的方案，有效解决了因忽略数据流在部分时间窗中出现的中断到达或高频现象而导致持续不频繁流识别不准确的问题，并显著节省了空间开销，同时实现了持续不频繁流持续期的报告。
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公开(公告)号：CN114640641A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210193963.2
申请日：2022-03-01
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L49/9005 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了本发明提供一种流量感知的OpenFlow流表弹性节能查找方法，包括：弹性节能缓存，由多个逻辑分段组成，通过子哈希算法，将到达网络分组的流标识符经过一次哈希计算即可得到各个分段的候选位置，显著降低了哈希计算开销，且通过并行匹配方式可快速完成缓存查找。同时，利用网络流量局部性，缓存采用低功耗存储介质SRAM存储网络中的活跃精确流，使大多数分组命中缓存直接转发，从而绕过OpenFlow流表查找过程，显著降低TCAM能耗。针对网络流量波动性，缓存实时感知活跃精确流数量的动态变化并进行适应性伸缩，在保证较高缓存装载率的同时，保持高缓存命中率，以实现OpenFlow流表弹性节能查找。
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公开(公告)号：CN111262756B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010065029.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L43/028 , H04L43/0876 , H04L43/16
Abstract: 本发明公开了一种高速网络大象流精确测量方法及架构，方法包括：S100、接收网络数据包，解析首部重要字段并提取流关键字；S200、设置基于Sketch的过滤器，计算网络数据包在过滤器中的映射位置，若映射位置对应的计数器值不小于过滤阈值，进入步骤S300；S300、设置基于Cuckoo哈希的提取器，在提取器中设置有投票流信息，投票流信息包括连接签名值、正票数和反票数，将网络数据包输送至提取器中，根据哈希函数和投票流信息对大象流进行测量和替换。基于Sketch的过滤器，能够对数据包中的老鼠流进行过滤，以降低后续的计算和空间开销，提高后续大象流测量的准确率；基于Cuckoo哈希的提取器，能够降低大象流被踢除的概率，既节省了存储资源又提高了大象流测量的准确率。
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公开(公告)号：CN114205253A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111532827.3
申请日：2021-12-15
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L43/028 , H04L43/0876 , H04L43/02
Abstract: 本发明公开了本发明提供一种基于小流过滤的活跃大流精确检测架构及方法，包括：小流过滤器，用于过滤网络中的大部分小流，减小资源开销，并降低哈希冲突率；活跃大流检测器，用于提取网络中的活跃大流，提高活跃大流识别的精度。本发明方法使用周期更新的思想构建小流过滤器，在降低了资源开销的同时，也保证了过滤器能持续有效过滤小流。同时，基于Hopscotch Hashing算法构建活跃大流检测器，降低哈希冲突的同时，通过LRU策略筛除掉不活跃的流，从而精确识别网络中的Top‑k流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111966284A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010684675.8
申请日：2020-07-16
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了本发明提供一种OpenFlow大规模流表弹性节能与高效查找架构及方法，包括：活跃精确流层，用于缓存网络中的活跃精确流表项，实现高速低功率的流表缓存查找；汇聚流层，用于存储通配流表项，以缓解TCAM存储容量不足问题，提高TCAM缓存命中率；所述汇聚流层包括TCAM和DRAM；个体流层，用于存储暂不满足聚合条件的精确流表项，以提升OpenFlow交换机的分组转发能力；所述个体流层包括SRAM和DRAM。本发明方法使用十字链表构建稀疏网格，动态申请缓存空间，能存储下所有满足条件的精确流，不存在空表项，具有很高的空间利用率,能适应网络流量的动态变化，富有弹性。
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公开(公告)号：CN111131029A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911220371.X
申请日：2019-12-03
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L12/715 , H04L12/741 , H04L12/743
Abstract: 本发明公开了一种支持规则依赖的高能效OpenFlow流表查找方法，本方法实现了高能效的OpenFlow流表查找以及支持规则依赖的OpenFlow流表管理。本发明方法使大部分数据分组会直接命中缓存并进行转发，而缓存采用能耗低的SRAM存储，显著降低了流表查找能耗，本发明方法还设计了TCAM流表的规则依赖检测与合并/分散调整更新算法，调整了活跃精确节点位置，及时纠正了流表缓存与TCAM流表的映射关系，保证了流表查找的正确性。
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公开(公告)号：CN110808910A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911037014.X
申请日：2019-10-29
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L12/747 , H04L12/743 , H04L12/935
Abstract: 本发明提供了一种支持QoS的OpenFlow流表节能存储架构及其应用，本发明架构包括三层：优先流/大象流层、老鼠流层以及活跃连接缓存层，优先流/大象流层采用TCAM以及DRAM作为存储介质，老鼠流层采用SRAM以及DRAM作为存储介质，活跃连接缓存层采用SRAM作为存储介质，采用Cuckoo哈希结构缓存活跃连接和TCAM中流表项的映射关系。本架构采用TCAM优先存储优先流表项的标识字段，实现优先数据分组的快速流表查找，从而保障了网络服务质量。同时设计Cuckoo缓存动态存储大象流中的当前活跃连接和对应的TCAM流表项索引值，使得大部分数据分组命中缓存，进而根据命中的缓存项的地址找到对应的流表项，从而绕过TCAM流表查找流程，大大降低流表查找能耗开销。
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公开(公告)号：CN119484320A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510046180.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L43/028 , H04L43/08
Abstract: 本申请具体公开了一种低开销的突发数据流检测算法，本申请利用所构建小流过滤器和突发流检测表对输入的数据流进行过滤和识别，进而输出真正的突发流，其通过设置时间周期不断过滤低频率流以识别出潜在突发流，提高了后续突发流的检测精度；同时利用突发流检测表对潜在突发流进行跟踪，基于每个潜在突发流在两个相邻时间周期内的频率以及突增周期，进而识别出该潜在突发流是否为真正的突发流；而且，还采用突发周期与数据流频率概率的替换策略剔除突发性较低的数据流，以便于存储更具有可能性的潜在突发流，进一步降低了内存消耗。因此，本申请所提供的突发数据流检测算法具有高精确性、低开销和高吞吐量的特点。
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公开(公告)号：CN118193261A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410280800.7
申请日：2024-03-12
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明属于Trace数据异常检测领域，涉及一种基于图神经网络的微服务架构下Trace异常检测方法。本发明使用了采样具有边特征的有向图来有效表示Trace类型的数据，使用图神经网络提取图表示向量，用基于超球损失函数优化模型，从而达到用较少的数据且无异常标签去训练，也可以得到了很好的检测性能，并准确检测各种异常Trace，可以实现检测微服务架构下调用链的异常。
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