公开(公告)号：CN118212654B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202410299786.5

申请日：2024-03-15

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾翔 ,  陈峰 ,  高龙 ,  王进 ,  陈亮 ,  万杰

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种基于改进FCOS算法的实时行人检测方法，属于图像处理和机动车道路安全行驶技术领域。解决了复杂场景下遮挡行人、小目标行人检测精度和实时性不高的技术问题。其技术方案为：首先对FCOS算法进行改进，对于数据集使用数据增强模拟行人身体被遮挡场景并间接添加小行人目标丰富数据集；其次，引入轻量级主干网络替换原特征提取网络轻量化网络模型，减少网络参数，调整特征金字塔和头部网络；最后，使用轻量级注意力网络并对主干网络特征融合进行调整。本发明的有益效果为：有效实现遮挡和小目标较多的实时行人检测。

公开(公告)号：CN119398107A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411423847.0

申请日：2024-10-12

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨文猛 ,  潘麒旭 ,  陈亮 ,  周政

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/098 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46

Abstract: 本发明提出了一种基于车载边缘计算的改进流行文件预测方法，属于车联网技术领域。解决了反应式缓存机制存在的预测失准和文件过时的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：在每轮中，每个车辆从测试集中获取数据以构建文件评分初始矩阵；S2：获得各车的文件评分修正矩阵；S3：车辆分簇；S4：RSU汇总各簇评分表后，累加获得总文件评分表；S5：RSU从总文件评分表降序选取Fc个评分最高的文件作为流行文件，从中随机缓存文件。本发明的有益效果为：本发明设计学习率自适应调整和车辆筛选算法，显著提高了缓存命中率，降低了文件传输延迟。

公开(公告)号：CN119232742A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202410630336.X

申请日：2024-05-21

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈亮 ,  谢添姣 ,  张宇 ,  许宏伟

IPC: H04L67/1004 ,  H04L67/1029 ,  H04L67/12 ,  H04L67/63

Abstract: 本发明提供了一种复杂场景下的车联网缓存节点选择方法，属于车联网技术领域。解决了障碍遮挡链路与单车多请求场景下，造成的通信中断和缓存节点负载失衡的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建三种模型；S2：提出链路质量评估算法；S3：基于缓存车辆的文件负载上限，动态分配文件请求，提出缓存节点负载均衡算法；S4：择优选择缓存节点和任务节点，提出缓存节点最少化算法；S5：给出复杂场景下的缓存节点选择算法流程。本发明的有益效果为：本发明考虑将缓存车辆可服务的最大请求数作为负载约束，动态分配文件请求，实现负载均衡。

公开(公告)号：CN118312438A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410569009.8

申请日：2024-05-09

Applicant: 南通大学

Inventor： 鞠小林 ,  陆桂龙 ,  张书为 ,  陈翔 ,  王皓晨 ,  陈亮

IPC: G06F11/36 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于代码结构知识微调的源代码漏洞检测方法，属于计算机技术领域，解决了深度神经网络模型在微调时不能充分的理解源代码的上下文和结构特征的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：对数据集进行预处理和切分；S2：提取代码的抽象语法树；S3：将训练集中的代码片段输入到CodeT5模型中；S4：计算结构距离矩阵和注意力矩阵之间的sinkhorn距离，得到结构损失；S5：在微调阶段，使用多任务学习方法，联合结构损失和漏洞检测的目标函数来优化模型。S6：将测试集输入到已训练好的模型中进行二分类漏洞检测。本发明的有益效果为：提高源代码漏洞检测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN118212654A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410299786.5

申请日：2024-03-15

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈峰 ,  顾翔 ,  高龙 ,  王进 ,  陈亮 ,  万杰

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种基于改进FCOS算法的实时行人检测方法，属于图像处理和机动车道路安全行驶技术领域。解决了复杂场景下遮挡行人、小目标行人检测精度和实时性不高的技术问题。其技术方案为：首先对FCOS算法进行改进，对于数据集使用数据增强模拟行人身体被遮挡场景并间接添加小行人目标丰富数据集；其次，引入轻量级主干网络替换原特征提取网络轻量化网络模型，减少网络参数，调整特征金字塔和头部网络；最后，使用轻量级注意力网络并对主干网络特征融合进行调整。本发明的有益效果为：有效实现遮挡和小目标较多的实时行人检测。

公开(公告)号：CN115115082B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202111650392.2

申请日：2021-12-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 张一迪 ,  顾翔 ,  陈飞扬 ,  王进 ,  陈亮 ,  万杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/098

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。

公开(公告)号：CN112668557B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202110125374.6

申请日：2021-01-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 王进 ,  张荣 ,  张天奇 ,  顾翔 ,  陈亮

IPC: G06V40/20 ,  G06T5/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06V10/80

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。

公开(公告)号：CN117241317A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311325727.2

申请日：2023-10-13

Applicant: 南通大学

Inventor： 张宇 ,  陈亮 ,  许宏伟 ,  谢添姣

IPC: H04W28/02 ,  H04W4/46 ,  H04W52/38 ,  H04W52/34

Abstract: 本发明提供了一种车联网中信标消息传输自适应方法，属于车联网技术领域。其技术方案为：包括以下步骤：S1：车辆驶入车联网环境后，初始化车辆系统参数；S2：在每个控制信道间隔，各车辆节点统计信道竞争范围内车辆数量；S3：根据信道竞争范围内车辆数量，调节竞争窗口；S4：根据车辆周期性统计信道忙时比和发送缓冲区队列拥塞估计；S5：根据网络拥塞程度的不同，调节车辆节点发射功率和发送速率。本发明的有益效果为：本发明通过信道竞争范围内节点数量的统计调节竞争窗口值，根据信道忙时比和发送缓冲区队列拥塞估计综合评级网络通拥塞状况，调节车辆节点发射功率和发送速率，以降低信标消息的传输时延。

公开(公告)号：CN113705819B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202110823882.1

申请日：2021-07-21

Applicant: 南通大学

Inventor： 程学云 ,  朱明强 ,  李响 ,  曹可欣 ,  陈新宇 ,  牛义仁 ,  张超 ,  董佳俊 ,  陈亮 ,  管致锦

IPC: G06N10/20

Abstract: 本发明公开了一种量子位交互错误感知的CNOT线路最近邻综合方法，包含以下步骤：步骤S0，根据CNOT线路生成对应的布尔矩阵；步骤S1，对布尔矩阵的每一列构造最小噪声Steiner树，所述每一列的最小噪声Steiner树根据实际量子体系结构下最小噪声路径获得；步骤S2，对布尔矩阵依次进行主对角线下方元素高斯消元及主对角线上方元素高斯消元，在高斯消元过程中根据最小Steiner噪声路径对每一列的最小噪声Steiner树中列值为零的steiner点置1，上述最小噪声路径及最小Steiner噪声路径均考虑了实际量子体系结构中相邻量子位交互错误率，在保证线路可靠性的前提下实现CNOT量子线路的最近邻综合，同时降低量子线路最近邻综合代价。

公开(公告)号：CN117061553A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311026240.4

申请日：2023-08-14

Applicant: 南通大学

Inventor： 周政 ,  陈亮 ,  杨文猛

IPC: H04L67/12 ,  H04L67/10 ,  H04L67/101 ,  H04L41/14

Abstract: 本发明提供了边缘计算资源受限环境下的车边云协同任务卸载方法，属于计算机网络技术领域。解决了车联网系统中边缘计算资源受限环境下的大规模密集型计算任务卸载问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：计算任务的时延容忍度；S2：计算当前总任务数量；S3：基于时延容忍度和“先到先服务”排队原则进行任务卸载；S4：确定时延和能耗的总消耗；S5：建立时延和能耗总消耗的优化问题模型；S6：采用基于改进NSGA‑II算法的计算卸载算法求解该优化问题。本发明的有益效果为：本发明综合考虑任务的时延和能耗，在车载本地计算和边缘计算基础上增加了云端计算，实现车边云协同的最优卸载策略，使系统总消耗最小。