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公开(公告)号：CN119052190B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411526372.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的车联网资源分配方法及系统，其中方法包括：基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情形；当尝试预测到时，基于预训练的联邦学习模型，决策非标通信情形的资源分配策略；基于资源分配策略，从车联网的通信资源预备池中分配相应的通信资源给目标车辆。本发明基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情形，当尝试预测到时，基于预训练的联邦学习模型，决策非标通信情形的资源分配策略，基于资源分配策略，从车联网的通信资源预备池中分配相应的通信资源给目标车辆，充分确保目标车辆在产生非标通信情形时能够获得极高质量的通信支持，避免对车联网中的车辆造成影响。
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公开(公告)号：CN119399961B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411981171.7
申请日：2024-12-31
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种车联网数据共享方法及系统，其中方法包括：监控城市道路中发生的交通异常事件；当监控到时，基于交通异常事件，制定数据共享车辆搜索规则与数据共享通信机制；基于数据共享车辆搜索规则，在车联网中搜索出多个数据共享车辆；基于数据共享通信机制，为各数据共享车辆之间建立并进行持续的数据共享通信。本发明的车联网数据共享方法及系统，当监控到交通异常事件时，制定数据共享车辆搜索规则与数据共享通信机制，相应搜索出搜索出多个数据共享车辆，并为各数据共享车辆之间建立并进行持续的数据共享通信，实现车辆与车辆之间的针对交通异常事件的数据共享通信，填补了车联网技术的应用空白，极大程度上减轻交通异常事件的影响。
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公开(公告)号：CN119052190A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411526372.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的车联网资源分配方法及系统，其中方法包括：基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情形；当尝试预测到时，基于预训练的联邦学习模型，决策非标通信情形的资源分配策略；基于资源分配策略，从车联网的通信资源预备池中分配相应的通信资源给目标车辆。本发明基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情形，当尝试预测到时，基于预训练的联邦学习模型，决策非标通信情形的资源分配策略，基于资源分配策略，从车联网的通信资源预备池中分配相应的通信资源给目标车辆，充分确保目标车辆在产生非标通信情形时能够获得极高质量的通信支持，避免对车联网中的车辆造成影响。
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公开(公告)号：CN117472027A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311527699.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 无锡学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种执行器故障的容错控制方法、系统、电子设备及介质，方法，包括以下步骤：建立离散时间系统的不确定的离散状态空间方程和执行器故障模型；建立跟踪误差，建立迭代学习控制的二维闭环系统；对离散时间系统的稳定性进行分析；基于稳定的离散时间系统，建立容错控制器。本发明基于鲁棒PD型迭代学习容错控制技术，解决离散系统中执行器故障问题，补偿执行器故障引起的输入误差，更有效地控制系统。在提高控制系统的可靠性、适应性和鲁棒性方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN118691861B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202410807651.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V20/52 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于不变性约束对比学习的无监督行人再识别方法，获取伪标签的同类特征的表征特征，作为质心特征，基于质心特征和查询特征之间的相似矩阵，在相机不变性相似矩阵中，将使用同一聚类内被不同相机捕获的样本作为正样本；对于中心不变性相似矩阵和实例不变性相似矩阵；结合中心不变性损失、实例不变性损失和相机不变性损失来计算行人图像的对比度损失；构建ResNet网络的不变性约束对比度的总损失，总损失函数对ResNet网络进行多轮训练，每一轮训练过程中对无标签数据集重新进行分层。中心不变性和实例不变性可以缓解噪声样本的负面影响，而相机不变性通过利用相机感知分类策略提高了判别性。提高了从数据集中未标记数据中学习表征的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119479272A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411451525.7
申请日：2024-10-17
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种基于车联网的前车跟随方法及系统，其中方法包括：构建实时跟随模拟空间；对跟随任务中的领航车和跟随车在实时跟随模拟空间中的位置及状态进行分析，制定跟随策略并将跟随策略发送至领航车和跟随车；其中，实时跟随模拟空间的构建是基于获取的路侧信息，路侧信息的获取包括：当前方路口的红绿灯已接入车联网平台时，从车联网平台获取红绿灯的状态信息；当前方路口的红绿灯未接入车联网平台时，从领航车的前方摄像设备上获取前方图像，对前方图像进行分析，得到前方红绿灯的状态信息。本发明实现准确有效地路侧信息的获取，保证对于跟随任务有效地处理，更好地辅助跟随车驾驶员的前车跟随行为。
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公开(公告)号：CN119399961A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411981171.7
申请日：2024-12-31
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种车联网数据共享方法及系统，其中方法包括：监控城市道路中发生的交通异常事件；当监控到时，基于交通异常事件，制定数据共享车辆搜索规则与数据共享通信机制；基于数据共享车辆搜索规则，在车联网中搜索出多个数据共享车辆；基于数据共享通信机制，为各数据共享车辆之间建立并进行持续的数据共享通信。本发明的车联网数据共享方法及系统，当监控到交通异常事件时，制定数据共享车辆搜索规则与数据共享通信机制，相应搜索出搜索出多个数据共享车辆，并为各数据共享车辆之间建立并进行持续的数据共享通信，实现车辆与车辆之间的针对交通异常事件的数据共享通信，填补了车联网技术的应用空白，极大程度上减轻交通异常事件的影响。
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公开(公告)号：CN119337428A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411661846.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的车联网身份认证和隐私保护方法及系统，其中方法包括：获取车辆发送的参与的历史联邦学习任务时被分配的联邦链识别码；基于联邦链识别码，对车辆的身份进行认证；当认证通过后，向车辆发送公共参数以及模型训练任务；接收车辆返回的对于模型训练任务的执行后提取的返回数据；基于返回数据对全局模型参数进行更新调整。本发明采用联邦学习的方法，进行全局模型的训练，各个参与车辆只需本地进行训练迭代后将训练后的模型参数等特征返回，平台对返回数据进行聚合，以得到新的全局模型的参数，在此过程中车辆的原始数据未进行传输，有效保证了车辆的本地数据的隐私及安全性。
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公开(公告)号：CN117833827A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311803692.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种路面光伏阵列最大功率点电压预测方法及系统，方法包括：采集路面光伏阵列的阴影分布信息，并保存为阴影分布图像；采集不同状态下路面光伏阵列的最大功率点电压；采集路面光伏阵列的图像数据和温度数据；将采集到的图像数据、温度数据归一化，映射转化为一个二维矩阵，二维矩阵等效为矩阵图像；将最大功率点电压以及归一化后的矩阵图像输入到CNN网络中进行训练；将路面光伏阵列的最大功率点电压实际值与CNN网络的预测电压进行比较，选取最优的CNN网络；将阴影分布图像输入预设的CNN网络进行最大功率点电压预测，输出路面光伏阵列的最大功率点电压值。预测不同路面光伏阵列的阴影分布工况下的路面光伏阵列最大功率点工作电压。
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公开(公告)号：CN117526425A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311607834.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 无锡学院
IPC: H02J3/38 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于TSP问题的路面光伏阵列自动重构方法及系统，方法包括采集路面光伏阵列上每一块光伏阵列的辐照度信息；设定TSP问题，依据辐照度信息建立光伏阵列的辐照度矩阵；根据辐照度均衡原理，基于模拟退火算法求解辐照度矩阵；输出辐照度矩阵的最优结果，实现路面光伏阵列重构。通过本发明方法，提高路面光伏阵列的发电效率。
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