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公开(公告)号：CN109739637B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201811440411.7
申请日：2018-11-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了步骤一：公云服务器接受用户车辆节点发出的存储资源请求信号，步骤二：所述公云服务器根据接受到的请求信号，步骤三：若干候选服务车辆节点根据上述计算结果来知晓各自自身需要提供的虚拟机的个数，之后公云服务器通过调度，将数据保存于若干候选服务车辆节点的所述虚拟机当中；步骤四：车辆存储资源共享网络形成，服务开始；步骤五：重新建立新的车辆存储资源共享网络；步骤六：所述公云服务器对所述车辆存储资源共享网络中的服务车辆节点进行信任值更新。本发明步骤简洁，使用方便，能合理利用闲置存储资源，能避免网络恶意攻击，使得整个停车场的安全性能更好，运用云计算调度算法来满足不同用户的需求。
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公开(公告)号：CN110446204B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910855974.0
申请日：2019-09-11
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于车联网络车辆结点的信任值计算方法，车辆结点信任值的计算分三个阶段进行：第一阶段在即将开始资源调度前进行；第二阶段在资源调度完成后进行，根据本次资源调度中结点表现情况对信任值进行修正；第三阶段紧随第二阶段，快速提高表现好的低信任结点信任值，抑制表现差的结点信任值，第三阶段计算结果作为下一轮信任计算第一阶段的初始重要依据；三个阶段均可由车辆结点自带的智能车辆中装载的嵌入式系统完成。本发明所设计的车辆结点信任值计算方法，可以为服务提供者选择提供重要依据，从多个候选对象结点中选择高可信结点，以获得更好的服务。
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公开(公告)号：CN115115082A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202111650392.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于联邦学习的长距离高速公路交通流量预测方法，属于交通预测和信息安全技术领域。解决了现有交通预测模型对长距离高速公路进行交通流量预测，准确率不高，监测点使用损耗较大，浪费能源，且未考虑交通数据信息安全的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、LSTM‑RNN搭建；步骤二、数据处理；步骤三、联邦学习；步骤四、模型预测。本发明的有益效果为：本发明提高交通流量预测的准确率，防止信息泄露，降低能源消耗，降低监测点的使用损耗。
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公开(公告)号：CN112766211A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110125378.4
申请日：2021-01-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种行人再识别视频监控系统中物理图案攻击的防御方法，包括以下步骤：S1、准备正常图像样本集；S2、生成“对抗物理图案”；S3、准备对抗图像样本集；S4、构建行人再识别模型；S5、将所有样本集融合，并分为训练样本集和测试样本集；S6、将训练样本集进行多种特征提取；S7、使用训练集完成模型训练；S8、在完成训练后的模型上进行测试集的测试。本发明的有益效果为：本发明采用多特征融合网络，通过进行多种特征提取，采用联合特征向量，利用局部区域及全身区域的总特征来降低对抗物理图案在识别时所占的比重，以此来达到对物理图案的防御效果。
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公开(公告)号：CN112668557A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110125374.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种行人再识别系统中防御图像噪声攻击的方法，包括以下步骤：步骤1：准备正常图像样本集：步骤2：构造行人再识别模型；步骤3：使用正常图像样本集，分别利用不同的对抗攻击方法生成对抗图像样本集：步骤4：将所有图像样本分为训练图像样本集和测试图像样本集；步骤5：将训练图像样本通过构造的行人再识别模型完成模型训练；步骤6：在测试样本集上进行行人图像识别，检验行人图像识别效果。本发明的有益效果为：本发明将训练图像进行降噪后，对降噪后的图像进行特征提取时并降噪前的图像也进行特征提取，将两次提取的特征同时输入特征融合网络得到降噪前后融合的特征，用融合后的特征进行行人再识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109136518B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810947895.8
申请日：2018-08-20
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种海工平台重载齿轮表面合金化方法包括齿轮表面激光微织构，配制镍基耐磨合金粉末，液氮深冷扩孔并在扩孔后的微织构区域铺镍基耐磨合金粉末，微织构区域进行激光合金化、激光淬火，微织构区域硬度、耐磨性及摩擦系数检测及优化过程；通过上述一系列的过程，在齿轮件表面先进行微织构，再激光合金化，激光合金化过程中由于添加有耐磨元素，且耐磨元素分布均匀，能够有效增强了齿轮件的表面及不同深度的硬度及耐磨性，通过在齿轮表面进行激光微织构及激光合金化，有效提高了齿轮件啮合区域的抗磨损性能，延长齿轮件的使用寿命。
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公开(公告)号：CN109112258B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810949333.7
申请日：2018-08-20
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种泥浆泵叶片易空化区域激光复合强化方法，包括以下步骤：对泥浆泵叶片易空化区域进行激光微织构、制备高性能合金粉、在微织构区域铺高性能合金粉、激光合金化处理、激光冲击强化及优化过程；通过上述的这一系列过程，泥浆泵叶片先通过激光微织构形成若干凹坑，在微织构区域全部铺满高性能合金粉，后进行激光合金化，再进行激光冲击强化提高泥浆泵叶片易空化区域的残余压应力值和应力分布均匀性，最后进行电解抛光过程，泥浆泵叶片上形成平整光亮的抛光面，通过这种激光复合强化的方法能够显著提高泥浆泵叶片易产生空化区域的硬度、耐磨性以及残余压应力值和应力分布均匀性，提高其耐腐蚀和抗空蚀性能，延长泥浆泵叶片使用寿命。
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公开(公告)号：CN111586186A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010395948.7
申请日：2020-05-12
Applicant: 南通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，道路上任意一车辆结点A信任值计算符合如下通式：TA＝0.397DTA+0.305RTA+0.298TQA，其中，TA为所述车辆结点A的信任值，TA∈(0,1]，DTA为所述车辆结点A的直接信任值，RTA为所述车辆结点A的间接信任值，TQA为所述车辆结点A的任务完成质量。本发明的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，全面反映车辆结点的数据通信质量，有效降低海量数据回传造成的带宽浪费，减轻云数据中心计算的压力，提升数据传输速率，降低通信时延，计算得到的车辆结点信任值可以作为路由选择、车载资源调度管理等应用的重要参数。
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公开(公告)号：CN110830998A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910454546.7
申请日：2019-05-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于信任机制的车联网恶意节点识别方法，属于车联网安全技术领域。其技术方案为：一种基于信任机制的车联网恶意节点识别方法，包括线下注册、加入网络、可信值计算和识别并处理恶意节点四个步骤。本发明的有益效果为：本发明提出车联网环境下基于可信机制的恶意车辆节点识别的方法，利用无线网络混杂监听模式检测邻居节点通讯状况；根据检测到的结果，引入主观逻辑模型，采用加权计算的思想对车辆节点进行信任值评估；针对信任值过低的节点进行隔离处理，从而降低恶意节点对车联网环境的破坏。
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公开(公告)号：CN109542355A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811440413.6
申请日：2018-11-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种停车场云存储资源的信任计算方法，包括：步骤一：公云服务器接受用户车辆节点发出的存储资源请求信号，步骤二：公云服务器根据接受到的请求信号，步骤三：公云服务器向服务车辆节点发出服务信号，步骤四：重新建立新的车辆存储资源共享网络；步骤五：公云服务器对所述车辆存储资源共享网络中的服务车辆节点进行信任值更新。本发明能合理利用闲置存储资源，能避免网络恶意攻击，使得整个停车场的安全性能更好，交通对象势必是能够很好地确认相互之间的信任关系的，而信任值是一个动态变化的过程，随着交互行为的积累，信任会发生改变，形成一个良好的信任值更新。
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