公开(公告)号：CN112949624A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110099933.0

申请日：2021-01-25

申请人： 西安电子科技大学 ,  北京金水信息技术发展有限公司

发明人： 陈晨 ,  艾小坚 ,  吕宁 ,  周扬 ,  肖凤林 ,  李暨

IPC分类号： G06K9/32 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于水尺的水位检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取含有水尺的待检测水域图像；输入预先训练的第一水尺检测模型，得到待检测水域图像中水尺的位置信息；利用位置信息从待检测水域图像中得到水尺图像；输入预先训练的第二水尺检测模型，得到水尺图像中各字符对应的坐标信息；利用各字符对应的坐标信息得到水位值；其中，字符包括数字；本发明用于训练第一水尺检测模型的样本水域图像是通过预先获取各种场景的水域水面和水尺模板图像进行图像融合得到的。本发明扩大了样本数据的场景，可以针对各种复杂场景的图像实现良好的目标检测效果，因此可以实现针对不同的复杂水文环境得到准确率高的水位检测结果的目的。

公开(公告)号：CN112949624B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202110099933.0

申请日：2021-01-25

申请人： 西安电子科技大学 ,  北京金水信息技术发展有限公司

发明人： 陈晨 ,  艾小坚 ,  吕宁 ,  周扬 ,  肖凤林 ,  李暨

IPC分类号： G06V20/62 ,  G06V30/146 ,  G06V30/19

摘要： 本发明公开了一种基于水尺的水位检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取含有水尺的待检测水域图像；输入预先训练的第一水尺检测模型，得到待检测水域图像中水尺的位置信息；利用位置信息从待检测水域图像中得到水尺图像；输入预先训练的第二水尺检测模型，得到水尺图像中各字符对应的坐标信息；利用各字符对应的坐标信息得到水位值；其中，字符包括数字；本发明用于训练第一水尺检测模型的样本水域图像是通过预先获取各种场景的水域水面和水尺模板图像进行图像融合得到的。本发明扩大了样本数据的场景，可以针对各种复杂场景的图像实现良好的目标检测效果，因此可以实现针对不同的复杂水文环境得到准确率高的水位检

公开(公告)号：CN114116198A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111229664.1

申请日：2021-10-21

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安电子科技大学工程技术研究院有限公司

发明人： 陈晨 ,  赵明 ,  刘霄 ,  赵玉娟 ,  左锋锋

IPC分类号： G06F9/50 ,  G06N20/00

摘要： 本发明属于车辆管理技术领域，公开了一种移动车辆的异步联邦学习方法、系统、设备及终端，所述移动车辆的异步联邦学习系统，包括用户层、域‑边缘服务器层和数据处理中心层；所述移动车辆的异步联邦学习方法包括：综合利用云计算和边缘计算，提出基于云边车的网络分层分域架构；提出适用于所述基于云边车的网络分层分域架构的异步联邦学习聚合算法aFedV；针对聚合算法和分层分级架构，在不同数据分布上开展实验，从模型训练准确率和通信开销方面验证aFedV算法的性能。本发明综合利用云计算和边缘计算的优势，采用异步模式更新参数，能够减少整个训练过程的通信次数，解决移动联邦成员在计算过程中动态连接无法及时更新参数的问题。

公开(公告)号：CN114116198B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202111229664.1

申请日：2021-10-21

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安电子科技大学工程技术研究院有限公司

发明人： 陈晨 ,  赵明 ,  刘霄 ,  赵玉娟 ,  左锋锋

IPC分类号： G06F9/50 ,  G06N20/00

摘要： 本发明属于车辆管理技术领域，公开了一种移动车辆的异步联邦学习方法、系统、设备及终端，所述移动车辆的异步联邦学习系统，包括用户层、域‑边缘服务器层和数据处理中心层；所述移动车辆的异步联邦学习方法包括：综合利用云计算和边缘计算，提出基于云边车的网络分层分域架构；提出适用于所述基于云边车的网络分层分域架构的异步联邦学习聚合算法aFedV；针对聚合算法和分层分级架构，在不同数据分布上开展实验，从模型训练准确率和通信开销方面验证aFedV算法的性能。本发明综合利用云计算和边缘计算的优势，采用异步模式更新参数，能够减少整个训练过程的通信次数，解决移动联邦成员在计算过程中动态连接无法及时更新参数的问题。

公开(公告)号：CN118102298A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410197106.9

申请日：2024-02-22

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 陈晨 ,  户嘉伟 ,  刘子烨 ,  王皓 ,  李璞 ,  殷庭瑞 ,  侯海龙

IPC分类号： H04W12/06 ,  H04W12/08 ,  H04W12/0433 ,  H04W12/72 ,  H04W12/00 ,  H04W4/40 ,  H04L9/00 ,  H04L9/40

摘要： 本发明公开了一种跨网络身份认证系统、方法，包括异构网络、软件系统以及终端设备；异构网络用于提供车联网通信基础设施，允许终端设备之间的数据传输，软件系统通过身份认证模块确保终端设备的合法性，并通过网络切片管理模块管理通信的切片，终端设备通过异构网络与其他设备通信，并通过软件系统的身份认证模块与软件系统建立安全通信连接。通过该系统及方法，车联网通信得以安全可信地实现，车辆和平台之间的通信隔离得以保障，为车联网产业的高质量发展提供了有力的支持。解决了车联网通信中身份认证和安全传输的问题。

公开(公告)号：CN117369273A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311479871.1

申请日：2023-11-08

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 陈晨 ,  胡核算 ,  吕张意

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明公开了一种自动制造系统的活性监督控制器设计方法。自动制造系统由一类Petri网建模。针对该类Petri网中的一个可控变迁，本发明从一个具有活性监督控制策略的初始状态集合中构造出一个子集，该子集的任何状态下，无论不可控变迁如何发射，可控变迁总是控制使能的。再根据该子集构造出子控制器，该子控制器控制可控变迁的使能。所有可控变迁的子控制器均构造好后，再构造协调器来对子控制器进行协调，协调器确保在一个状态下只能允许一个可控变迁发射。本发明将原本的活性监督控制策略转化为Petri网模型，构成了统一的闭环的受控系统，从而可以借助于Petri网的分析软件进行仿真和分析。

公开(公告)号：CN111476361B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010155924.4

申请日：2020-03-09

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 任智源 ,  刘星星 ,  程文驰 ,  陈晨 ,  张海林

IPC分类号： G06N3/063 ,  G06N3/084 ,  G06F9/455 ,  H04L41/14 ,  H04L67/10 ,  H04L67/12

摘要： 本发明公开的分散式人工智能物联网创建方法，涉及物联网技术领域，通过将物联网中的感知设备作为神经网络的输入神经元，雾设备作为神经网络的隐藏神经元，在每一个雾设备上部署一个Docker容器，在Docker容器中编写代码使其具有隐藏神经元的功能，物联网执行设备作为输出神经元，在每一个物联网执行设备上部署一个Docker容器，在Docker容器中编写代码使其具有输出神经元的功能，物联网感知设备、雾设备和物联网执行设备三者共同组成一个神经网络，可以节约计算资源并充分利用设备现有的计算资源，降低延迟，解决由于使用云服务器引起的带宽限制、可变延迟以及安全问题。

公开(公告)号：CN109785618B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN201910027353.3

申请日：2019-01-11

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 陈晨 ,  吕宁 ,  惠晓哲 ,  王正 ,  陈兰兰

IPC分类号： G08G1/01

摘要： 本发明涉及一种基于组合逻辑的短时交通流预测方法，包括：采集交通流量数据得到第一数据集；对所述第一数据集进行预处理得到第二数据集；利用所述第二数据集分别对随机森林回归预测模型和BP神经网络预测模型进行训练，得到随机森林回归预测模型的预测结果和BP神经网络预测模型的预测结果；将所述随机森林回归预测模型的预测结果和所述BP神经网络预测模型的预测结果进行融合处理，形成最终模型；将所述第二数据集输入所述最终模型得到最终预测结果。本发明实施例通过对随机森林回归预测模型的预测结果和BP神经网络预测模型的预测结果进行二次建模得到最终模型，使用较少的数据实现了更精确和更高效的短时交通流预测。

公开(公告)号：CN112996073A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110038750.8

申请日：2021-01-12

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 任智源 ,  王一鸣 ,  程文驰 ,  胡梅霞 ,  陈晨 ,  张海林

IPC分类号： H04W40/02 ,  H04W40/10 ,  H04W4/38 ,  H04W84/18 ,  H04L12/721 ,  H04L12/727 ,  G06N3/00

摘要： 本发明涉及无线传感器低功耗低时延路径式协同计算方法，包括以下步骤：(1)、构建WSN云雾网络架构；(2)、制定能耗约束下的任务映射策略；(3)、利用BPSO算法求解最优映射关系模型。本发明公开的无线传感器低功耗低时延路径式协同计算方法具有以下有益效果：1、基于云雾网络架构，将路径式协同计算技术引入WSN，利用WSN中的汇聚节点构成雾计算层，将DAG形式的时延敏感型业务映射到汇聚节点上，利用其计算能力进行分步骤计算，实现业务的边传输边计算，降低了业务处理时延；2、考虑到WSN节点能耗有限，业务必须在一定的能耗约束下完成，因此将能耗约束考虑进路径式协同计算技术内。

公开(公告)号：CN108566430B

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN201810353339.8

申请日：2018-04-19

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 任智源 ,  姚博文 ,  程文驰 ,  陈晨 ,  张海林

IPC分类号： H04L29/08 ,  H04L12/24

摘要： 本发明公开了一种数据分配方法，涉及通信技术领域，根据公式及计算第i个存储节点第j+1个文件片被分配给各个存储节点的概率，选择其中概率最大的存储节点为第j+1个文件片的存储节点，生成第一分配矩阵Cm×n，根据公式保证了数据存储的安全性，根据最小传输时延及公式Tij＝(1‑ρ)Tij+ΔTij，得到Tij并根据Tij更新第一分配矩阵Cm×n全局信息素的值，生成第二分配矩阵C’m×n；针对第二分配矩阵C’m×n，重复上述步骤，生成最终的分配矩阵并根据该分配矩阵，执行数据分配操作，降低了数据传输过程中的时延。