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公开(公告)号：CN101483887B
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN200910024659.X
申请日：2009-02-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种应用于无线多媒体传感器网络的多代理协作方法，主要用于解决多媒体传感器网络中数据传输量大，网络任务复杂等问题。它应具有以下特征：移动代理由用户参数生成，包含了所有的网络任务信息；移动代理根据当前网络任务确定自身工作状态，根据参数确定工作门限值；代理通过在元组空间的数据交互进行协商，在每一个工作时间片内只有一个代理进行工作；簇头节点的代理管理模块能够根据压缩融合算法给多代理分配任务，进行簇内的分布式采集；各个节点上的代理能够根据用户派送的使能代理更改自身的工作状态，进行目标识别类采集；各个簇头节点能够动态生成返回代理，将多媒体信息返回到服务器终端。
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公开(公告)号：CN101854361A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010179676.3
申请日：2010-05-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于物联网的下一代互联网协议报头压缩方法，主要解决在采用IPv6协议作为主要通信协议的传感器网络中，针对物联网能量有限，数据多样化的特点，分析和借鉴了物联网数据链路层所采用的帧结构形式，设计了一种报头压缩算法，该算法引入了控制域这一概念，从而把传统的报头格式里的一些字段进行了压缩，与此同时又照顾到了物联网数据类型丰富的特点，很好的权衡了QoS的保障和能量有限这两个矛盾的因素，同时又为物联网和下一代互联网之间的互联互通打下了良好的基础。
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公开(公告)号：CN101571931A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910033229.4
申请日：2009-06-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 一种面向普适计算的不确定性上下文的推理方法是一种在普适计算环境中，利用集对分析技术和相关系数概念，对底层传感器感知到的原始上下文数据进行推理、融合以获取高层上下文信息的技术方案，利用集对分析技术和向量相关系数，实现了对不确定性上下文的快速、简便、直观、可靠的推理；集对分析方法有效地刻画了确定不确定系统的对立统一关系，符合自然辩证法和人类的思维方式，具有方法论的意义。在许多实际上下文感知应用中，用集对分析方法比用概率论、模糊集等方法描述不确定性更加简便、有效。把联系度表达式简写成向量的形式：μ(W)＝(a，b，c)，并称之为该集对的同异反向量。同异反向量之间的夹角余弦反映了同异反向量接近的程度，夹角余弦值越大，则差异越小，相似性越大。
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公开(公告)号：CN101521872A
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200910024658.5
申请日：2009-02-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于无线多媒体传感器网络区域目标跟踪方法是一种基于无线多媒体传感器网络定位的应用方案，主要用于解决无线多媒体网络中的节点定位和目标跟踪问题，该方法将目标跟踪的任务分发到不同的节点上，通过网络中不同状态以及不同地位的节点间的相互协作来完成用户定义的目标跟踪任务，并提出了相应的区域目标跟踪检测方法。在简单的统计指标基础之上，可以有效地实时检测到网络中监测的目标的运动轨迹，避免了依靠复杂算法增强网络跟踪精度而导致的对网络和节点资源过多的消耗，保证了对目标跟踪的客观准确性、完备性和及时性，从而满足无线多媒体传感器网络应用的需求，达到进一步保护无线传感器网络安全的目的。
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公开(公告)号：CN101483887A
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200910024659.X
申请日：2009-02-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种应用于无线多媒体传感器网络的多代理协作方法，主要用于解决多媒体传感器网络中数据传输量大，网络任务复杂等问题。它应具有以下特征：移动代理由用户参数生成，包含了所有的网络任务信息；移动代理根据当前网络任务确定自身工作状态，根据参数确定工作门限值；代理通过在元组空间的数据交互进行协商，在每一个工作时间片内只有一个代理进行工作；簇头节点的代理管理模块能够根据压缩融合算法给多代理分配任务，进行簇内的分布式采集；各个节点上的代理能够根据用户派送的使能代理更改自身的工作状态，进行目标识别类采集；各个簇头节点能够动态生成返回代理，将多媒体信息返回到服务器终端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100471153C
公开(公告)日：2009-03-18
申请号：CN200710019978.2
申请日：2007-02-05
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/44
Abstract: 一种高效的无线传感器网络拓扑控制方法是一种对无线传感器网络中复杂的拓扑控制提出的一种分布式本地化高效节能的方法。该方法将拓扑控制中的分簇方法与功率控制方法结合在一起，具体分为以下步骤：1)将网络分簇，选举簇头节点：2)构建簇内网络：3)对簇头节点进行功率控制，形成最终网络拓扑：4)簇头失效后，重新构建网络拓扑：主要用于解决传感器网络中拓扑控制问题，将目前比较主流的两类拓扑控制方法进行有机结合形成的新的方法。本发明提出的方法不仅在尽可能达到最大性能优化的基础上还考虑了尽可能降低对网络环境和传感器节点的物理要求，提高了方法的实用性，并且方法中留有的参数可以随着应用的改变灵活配置。
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公开(公告)号：CN101377823A
公开(公告)日：2009-03-04
申请号：CN200810156175.6
申请日：2008-10-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于智能身份识别的电子标识装置及其实现方法涉及了一种短距离低功耗的无线身份识别通信系统的设计方案，给出了基于智能身份识别的电子标识装置的实例，主要解决了高频通信条件下的智能无线身份识别的问题，该电子标识以中央主控处理模块(1)为中心，外部信息传感模块(5)、底层能量供应模块(4)的输出端分别接中央主控处理模块(1)的输入端，短距离高频无线通信模块(2)与中央主控处理模块(1)双向联通，中央主控处理模块(1)的输出端接外部接口模块(3)；其中，短距离高频无线通信模块(2)包括射频芯片(2－1)、外部天线(2－2)，外部接口模块(3)包括USB总线转接芯片(3－1)、USB接口(3－2)，底层能量供应模块(4)包括JTAG供电(4－1)、USB接口供电(4－3)。
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公开(公告)号：CN101309297A
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200810124154.6
申请日：2008-06-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/28 , G05B19/418 , H04N7/18
Abstract: 基于多媒体无线传感器网络的多类型家居控制方法主要用于实现具有多类型、全方位的信息获取与处理机制，无需布线、低成本、低功耗、高可靠性、高实用性的多类型家居控制方法。该控制方法中涉及4种节点：基站节点、电器控制节点、医疗监控节点、多媒体节点。基站节点能向各个子节点发送控制命令，并能接收子节点传送过来的相关数据，另外基站节点能与上位机进行双工通信，用户可以通过这些终端对整个网络进行操作。用户也可以随身携带一个基站节点，从而使得其他布置好的节点可以通过无线信号的强弱来感知用户是否接近这一事件，从而达到智能控制的目的。
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公开(公告)号：CN101035040A
公开(公告)日：2007-09-12
申请号：CN200710019928.4
申请日：2007-02-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于多代理协商的无线传感器网络数据收集方法，根据网络层簇结构分发任务服务代理，通过簇内主动代理协商和簇间服务代理的协商，确定使能代理的簇内数据收集路径和簇间数据返回路径，对用户感兴趣的数据进行分布式网内处理，获取信息。其中软件形式的服务代理和使能代理，软硬件结合的主动代理，服务代理和主动代理的切换、协商以及使能代理区域内存活增加了网络的动态性能，多种代理结合按时序协同完成数据收集工作。相比传统的数据聚合方法代替了数据在网络中的传送，以短小的代理信息在网络中交互，由数据聚合处理的主从模型转变成网络对等计算处理模型。有效提高了网络数据收集的精确度和可靠性，减少网络节点能量消耗，保持网络负载平衡，延长了网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN119399524A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411460285.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/18 , G16H30/20 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种面向小样本的糖尿病视网膜病变的分类方法及系统，属于图像处理和医学领域，其中，分类方法由基于轻量级RexNet通道优化的预训练阶段，眼底图像数据预处理阶段，数据增强阶段，基于迁移学习的模型微调训练阶段，系统实现阶段组成；本发明解决了医学图像数据样本少和患者隐私问题，打破基层社区DR诊断能力不足的壁垒。同时结合迁移学习，在ImageNet进行预训练，得到预训练模型。对数据进行增强，提高糖尿病视网膜病变分类检测系统的准确度，降低计算成本，辅助基层社区针对糖尿病视网膜病变临床诊断，进行糖尿病视网膜病的预防筛查诊断。
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