-
公开(公告)号：CN118801438A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410740200.4
申请日：2024-08-20
Applicant: 广州大学
IPC: H02J3/32 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/092 , G06N3/006 , H02J3/00 , H02J3/14
Abstract: 本发明公开了基于建筑需求侧响应和智能调度的充电桩网络管理系统，该系统包括数据采集单元、用户交互单元及预测控制单元：数据采集单元，用于采集充电桩的调度参数；用户交互单元，用于用户与充电桩进行交互，判断用户是否加入智能控制充放电；预测控制单元，用于通过建筑负荷预测模型预测建筑负荷，并结合电动汽车状态及电力价格，通过深度强化学习算法控制充电桩的充放电。本发明将充电桩网络管理、建筑能源需求以及电动汽车灵活的充放电特性结合起来，充电桩网络管理将电动汽车作为分布式储能模块，根据建筑负荷需求的预测，降低建筑物的电力成本，提高电力供应的可靠性。
-
公开(公告)号：CN118397555A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410595058.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 广州大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/30 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于密度贡献感知的对抗补丁生成方法、系统及介质，方法包括：将预设的初始化掩膜、预设的初始化噪声以及待计数图像进行元素级相加，得到初始对抗样本；将初始对抗样本输入人群计数模型，得到待计数图像对应的预测信息和密度图；根据待计数图像对应的标签和密度图得到密度相关差异，并根据预测信息得到密度相关重要性；根据密度相关差异和密度相关重要性得到密度相关贡献，进而根据密度相关贡献和MSE损失值得到总体损失函数；根据总体损失函数和初始化噪声对初始对抗样本进行更新，生成对抗补丁。本发明能够实现对抗补丁对人群计数模型的强攻击效果，提高对抗补丁在欺骗人群计数模型中的性能，可广泛应用于人群计数技术领域。
-
公开(公告)号：CN113504986A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110734156.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 广州大学
IPC: G06F9/50 , G06F12/0842 , G06F16/172 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了基于缓存的边缘计算系统卸载方法、装置、设备及介质，方法包括：在第一时刻，由用户向边缘服务器推荐流行文件集，所述边缘服务器从所述流行文件集中选取目标文件进行缓存；在第二时刻，所述用户基于所述边缘服务器的缓存进行卸载计算；其中，当请求计算的文件已经缓存在所述边缘服务器中时，所述用户从所述边缘服务器中直接获取文件的计算结果。本发明在考虑了边缘服务器有限空间的情况下，选择用户中流行度高的文件缓存在边缘服务器当中，同时也为任务卸载计算节省了系统的时延和能耗，可广泛应用于边缘计算技术领域。
-
公开(公告)号：CN118112576B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410529152.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声呐定位和智能算法的海底设备定位和搜寻方法，涉及计算机科学、人工智能和海洋工程领域，该方法包括：获取海底设备发送的最后时刻丢失位置；基于最后时刻的丢失位置，结合声呐技术和卫星定位原理，得到海底设备的最终定位；根据得到的海底设备最终定位，结合粒子群优化算法获取各搜寻设备当前时刻和下一时刻的定位；利用A*算法对各搜寻设备当前时刻及下一时刻的定位进行路径规划；根据路径规划结果，判断是否找到海底设备。本发明通过运用声呐技术和智能优化算法，提升了定位搜索的效率，并在搜寻过程中指导搜寻设备的速度和定位，大大减少了人工搜寻成本。
-
公开(公告)号：CN118112576A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410529152.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声呐定位和智能算法的海底设备定位和搜寻方法，涉及计算机科学、人工智能和海洋工程领域，该方法包括：获取海底设备发送的最后时刻丢失位置；基于最后时刻的丢失位置，结合声呐技术和卫星定位原理，得到海底设备的最终定位；根据得到的海底设备最终定位，结合粒子群优化算法获取各搜寻设备当前时刻和下一时刻的定位；利用A*算法对各搜寻设备当前时刻及下一时刻的定位进行路径规划；根据路径规划结果，判断是否找到海底设备。本发明通过运用声呐技术和智能优化算法，提升了定位搜索的效率，并在搜寻过程中指导搜寻设备的速度和定位，大大减少了人工搜寻成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118112572A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410349021.8
申请日：2024-03-25
Applicant: 广州大学
IPC: G01S15/87 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01S15/88 , G01S7/539
Abstract: 本发明公开了一种软硬件融合的无线感知人体行为检测系统，涉及人体行为检测技术领域，该系统包括数据收集单元，用于利用超声波装置收集人体在产生运动行为时的动作数据，并将动作数据转换为超声波信号存储至预设的数据库内；数据预处理单元用于利用滑动窗口算法与小波变换技术对超声波信号执行预处理操作，并基于操作结果提取人体行为动作的振幅变化作为数据集；特征提取单元用于基于数据集搭建训练神经网络，并基于神经网络提取动作特征获取人体行为动作类别；动作识别提取单元用于获取人体实时行为数据，并对行为数据进行预处理后输入至神经网络内识别人体行为动作。本发明能够实现更复杂环境和更多动作下的数据采集与检测。
-
公开(公告)号：CN115566733A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211012897.0
申请日：2022-08-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种软硬件融合的新能源智能管理系统，其包括：用户界面模块，用于客户端与服务器的交互；融合软硬件的新能源智能管理模块，用于对电力负荷、可再生能源发电量和电动汽车状态进行可视化实时监测；数据交换与通信模块，用于为电动车的充电放电提供决策指令和使电动汽车与虚拟电厂中心利用无线通讯技术保持数据连接；多模型决策模块，包括两个预测模型和一个决策模型，为电动汽车提供智能化决策指令。本发明融合了虚拟电厂的能源管理和电动汽车的灵活充放电特性，并高效利用大规模新能源电动汽车作为分布式储能单元；利用电动汽车的可移动式储能特性，使电动汽车优先存储新能源电力，解决分布式能源的远距离输电和供求不平衡问题。
-
公开(公告)号：CN117647813A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311627553.5
申请日：2023-11-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超声波的免携带设备定位系统，涉及超声波数据定位技术领域，该基于超声波的免携带设备定位系统包括数据采集模块、服务器数据处理模块及用户交互模块；数据采集模块，用于利用传感器对定位区域的超声波数据进行采集；服务器数据处理模块，用于利用神经网络模型对超声波数据进行处理，并生成定位结果；用户交互模块，用于在用户交互界面中为定位结果提供可视化展示，并实时对定位结果进行更新。本发明利用神经网络模型对超声波数据进行特征提取、降维以及分类后，得出定位结果，从而相比传统的室内定位方法具有高精度及成本低的优点。
-
公开(公告)号：CN113504987B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110734175.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于迁移学习的移动边缘计算任务卸载方法及装置，方法包括：将边缘服务器作为代理获取当前移动边缘计算网络的用户信息与环境信息；对所述移动边缘计算网络的任务卸载问题进行建模，得到移动边缘计算系统的优化目标函数；通过马尔科夫决策过程对所述移动边缘计算系统进行表示；通过深度强化学习算法确定所述移动边缘计算系统的最优任务卸载策略；对于动态变换的所述环境信息，通过迁移学习算法对所述移动边缘计算系统的任务卸载问题进行求解，确定最优任务卸载策略。本发明能够实现更好的资源分配，有效降低边缘计算的时延与能耗并能更快得出卸载策略，提高了效率且安全性高，可广泛应用于边缘计算技术领域。
-
公开(公告)号：CN113504987A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110734175.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于迁移学习的移动边缘计算任务卸载方法及装置，方法包括：将边缘服务器作为代理获取当前移动边缘计算网络的用户信息与环境信息；对所述移动边缘计算网络的任务卸载问题进行建模，得到移动边缘计算系统的优化目标函数；通过马尔科夫决策过程对所述移动边缘计算系统进行表示；通过深度强化学习算法确定所述移动边缘计算系统的最优任务卸载策略；对于动态变换的所述环境信息，通过迁移学习算法对所述移动边缘计算系统的任务卸载问题进行求解，确定最优任务卸载策略。本发明能够实现更好的资源分配，有效降低边缘计算的时延与能耗并能更快得出卸载策略，提高了效率且安全性高，可广泛应用于边缘计算技术领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.015 seconds)
