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[发明专利]一种结合区块链的分布式产前筛查信息处理系统-CN202310527612.5在审
发明人：郭永安;周金粮;刘云;李嘉靖;韩善清;张翔;单涛;卢姗 -专利权人：南京邮大医疗信息技术有限公司;南京邮电大学;江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院）;边缘智能研究院南京有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合区块链的分布式产前筛查信息处理系统，包括数据采集层、数据筛查层、知识共享层，以实现医院产前数据筛查和共享，通过该系统对相关数据进行采集、预处理、管理和统一的使用，为产前筛查诊断的医护人员提供了更加快捷方便的信息查询和管理服务，提高产前筛查健康管理工作效率，同时也保证了孕产妇相关隐私数据的安全和使用目的的唯一性。
一种结合区块分布式产前信息处理系统

[发明专利]面向全局时延优化的云边端协同CNN推理方法及系统-CN202310713616.2有效
发明人：郭永安;周金粮;奚城科;王宇翱 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明公开了面向全局时延优化的云边端协同CNN推理方法，通过构建训练分块推理时延预测模型、计算理论数据传输时延、构建并训练时延损耗预测模型、构建全局时延预测模型；利用全局时延预测模型计算各个边缘服务器的理论全局时延，以全局时延最小化为优化目标，决定参与协同推理的边缘服务器的选择和推理任务量的分配。本发明同时提出面向全局时延优化的云边端协同CNN推理系统。相较于传统的协同推理研究工作在时延指标制定方面仅关注当前推理任务的时延优化，本方法将处理当前推理任务对其他并行处理的推理任务可能产生的时延影响也纳入了决策考量范围，同时，本发明还提供一种CNN分割优化方法，能够有效节省协同推理中的决策时延。
面向全局优化云边端协同 cnn 推理方法系统

[发明专利]一种面向深度学习分层模型的协同推理方法-CN202310459836.7有效
发明人：郭永安;奚城科;周金粮;王宇翱;钱琪杰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明属于端边协同计算领域，公开了一种面向深度学习分层模型的协同推理方法，对深度学习分层模型采取逐层分割的方案，通过边缘计算节点处理速度这一状态信息，只需做一次统一决策，即可为节点匹配计算量合适的不同层推理子任务；还使用网络遥测技术感知节点间网络状态，当出现阻塞问题时即刻对上述整体决策做出相应调整；既降低了决策复杂度，又降低推理时延的同时，同时还提高了边缘节点的资源利用率，保证资源的合理分配。
一种面向深度学习分层模型协同推理方法

[发明专利]基于边缘计算节点打分表的深度学习模型分层卸载方法-CN202211469689.3有效
发明人：郭永安;奚城科;周金粮;王宇翱;钱琪杰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘计算节点打分表的深度学习模型分层卸载方法，属于边端协同计算技术领域。本发明离线获取边缘集群中各边缘计算节点算力参数，可提取每个计算节点的算力综合分数并做归一化处理得到总分，根据各个计算节点的总分形成打分表；同时离线统计深度学习模型各层计算量大小，通过统计参与推理的深度学习模型每一层计算量的大小情况并对其分区，根据不同边缘计算节点对不同计算量大小的计算能力差异，然后依据此分类对边缘计算节点打分表划分区间，从而合理的分配给计算能力充足的边缘计算节点，最终提高边缘集群中节点的资源利用率、降低计算时延。本发明可以降低整体时延的同时保证数据安全性和提高边缘节点资源的利用率。
基于边缘计算节点打分深度学习模型分层卸载方法

[发明专利]面向动态环境的边端协同推理任务卸载优化方法与系统-CN202310303751.X在审
发明人：郭永安;周金粮;王宇翱;钱琪杰;周沂 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L67/101 文献下载
摘要：本发明公开了面向动态环境的边端协同推理任务卸载优化方法与系统。所述方法运行在物理终端、边缘集群、云服务器三个层次内，其中云服务器负责模型训练，并将模型下发至边缘集群；物理终端产生计算任务并向边缘集群提出计算请求；在边缘集群内，本方法会综合考虑高度动态的网络带宽和设备负载情况，通过将边端协同推理工作中涉及到的推理时延和传输时延转换为与计算任务复杂度、设备负载、张量数据和网络带宽等相关联的最优化问题，并分步决策出模型的多个最佳分割位置以优化通信和计算权衡，最终在保证模型准确率的前提下，最小化协同推理时延的同时提升边缘服务器的计算资源利用率。
面向动态环境协同推理任务卸载优化方法系统

[发明专利]一种基于云边端协同的深度学习模型推理加速方法-CN202210961978.9有效
发明人：郭永安;周金粮;王宇翱;钱琪杰;孙洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云边端协同的深度学习模型推理加速方法，具体涉及一种深度学习模型分层卸载方法。该方法通过对整个深度学习模型推理过程中的计算时延、数据传输时延、数据传播时延和模型分层卸载策略生成时延进行理论建模，并以计算任务响应时延最小为优化目标，决定最优深度学习模型的分层卸载策略。相较于以物理端为主导和以云计算中心为主导的深度学习模型执行框架，本方法通过将边缘计算范式和云计算结合起来，并将深度学习模型分层卸载至不同的边缘计算节点，在满足计算精度的前提下，实现计算任务响应时延最小化。
一种基于云边端协同深度学习模型推理加速方法

[发明专利]一种结合区块链的物联网边缘网络路由系统-CN202210632873.9有效
发明人：郭永安;王宇翱;周金粮;钱琪杰;余昊 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： H04L45/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合区块链的物联网边缘网络路由系统，系统内部同步运行有一种智能路由算法，本系统应用于网络内部的管理控制。所述系统由海量异构设备层、边缘网络设备层、知识共享平面三层组成，其中边缘网络设备层分为数据平面和控制平面，数据平面通过网络遥测技术探测网络状态信息，并上传至控制平面，控制平面通过路由算法进行在线决策并下发配置指令，数据平面根据控制平面下发的配置指令进行具体的路由处理操作；最终产生网络知识并上传至知识共享平面。知识共享平面利用区块链技术构建知识联盟链，各个边缘网络设备可以借助联盟链将知识共享给其他设备，修改路由算法的学习过程，从而在全局层面提升网络性能。
一种结合区块联网边缘网络路由系统

[发明专利]基于深度强化学习的网络智能管控架构系统和运行方法-CN202210536555.2有效
发明人：郭永安;王宇翱;周金粮;佘昊;钱琪杰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04L41/042 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度强化学习的网络智能管控架构系统和运行方法，应用于网络内部的管理控制。其中架构系统由数据平面、控制平面以及管理平面组成。运行方法为：数据平面通过网络遥测技术探测网络中的各类数据，控制平面接收数据平面上传数据，通过深度强化学习技术进行在线决策并下发配置指令，数据平面接收指令对网络内设备进行处理。管理平面根据各分布式控制平面上传的网络状态数据进行学习，并将知识共享到各分布式控制平面。本发明基于深度强化学习技术，可实现网络内部的智能管控，有效提高网络内部资源利用率。
基于深度强化学习网络智能架构系统运行方法

[发明专利]基于云边端协同的深度学习模型训练和推理架构部署方法-CN202210323840.6有效
发明人：郭永安;周金粮;王宇翱;钱琪杰;孙洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04L41/0803 文献下载
摘要：本发明公开了基于云边端协同的深度学习模型训练和推理架构部署方法，基于云服务器、边缘服务器、物理终端，边缘服务器搭载训练模块、推理模块、态势感知中心；态势感知中心包括用于感知边缘服务器的计算资源、与边缘服务器间的带宽占用情况和物理距离计算的边缘服务器计算能力感知模块，以及用于感知边缘服务器与云服务器间的带宽占用情况、物理距离计算以及感知云服务器的计算资源的云服务器计算能力感知模块，训练模块和推理模块进行资源成本计算以决定架构部署。本发明充分调动了网络边缘侧的计算能力，同时为边缘侧赋予了智能决策能力，为边缘操作系统在边缘侧的成功部署和对海量、复杂任务的时效计算给出了解决办法。
基于云边端协同深度学习模型训练推理架构部署方法

[实用新型]一种用于缆索检测的机器人-CN202121232079.2有效
发明人：何皓明;周金粮;高煜超;李筱萌 -专利权人：何皓明;周金粮;高煜超;李筱萌
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： B64D47/00 文献下载
摘要：一种用于缆索检测的机器人，爬升机构和悬架机构同轴套设在缆索外周，且悬架机构与爬升机构固定连接；爬升机构为旋翼爬升机构，爬升机构包括多个机臂和两个机臂安装板，每个机臂的一端安装有旋翼，机臂的另一端安装于两个机臂安装板之间，爬升机构的旋翼通过旋翼电机驱动；悬架机构数量为两组，两组悬架机构对称连接于爬升机构上下两侧，每组悬架机构包括固定板以及连杆,固定板通过连杆固定于机臂安装板上，固定板上部安装有缆索导向夹紧组件；缆索导向夹紧组件包括转向结构、柔性轮和压力传感器，电机、柔性轮和压力传感器共同作用将悬架装置压紧在缆索表面，检测机器人可针对不同直径缆索、索体直径均匀变化的同一缆索进行有效检测。
一种用于缆索检测机器人

[发明专利]一种医院手卫生依从性管理镜及其实现系统-CN202111148169.8在审
发明人：张翔;郭永安;周金粮;王宇翱;刘云;景慎旗;单涛;卢姗;王靓;石敏;张凯;陈文森 -专利权人：南京邮电大学;江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院）;边缘智能研究院南京有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种医院手卫生依从性管理镜及其实现系统，该管理镜包括：身份识别装置，采用单目摄像头采集操作员人脸信息并验证身份信息；洗手操作识别装置，采用双目摄像头采集操作员洗手操作过程图像，通过图像识别技术判断每步洗手操作是否规范，同时记录并判断每步洗手操作的时长是否达到预设值；提示装置，显示操作员身份信息，以及根据洗手操作识别装置的判断情况在数字显示屏上给出本步洗手操作的提示信息；该管理镜主体为平面镜，镜身立于洗手台上方，单目摄像头设置在平面镜上方，双目摄像头中两个摄像头分别设置在平面镜下方左右两侧，数字显示屏设置在镜身中部。本发明对医务人员的七步洗手操作进行识别和检验，提高手卫生依从性。
一种医院卫生依从管理及其实现系统

[发明专利]基于高速飞行的牵引式大负载缆索检测机器人-CN202110618800.X有效
发明人：宋巨龙;何皓明;周金粮;林金星;徐丰羽 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： B64C27/08 文献下载
摘要：本发明公开了基于高速飞行的牵引式大负载缆索检测机器人及检测方法，包括四旋翼飞行器、牵引机构和大负载检测机器人；四旋翼飞行器套设在缆索外周，能沿缆索外壁飞行并悬停在设定的缆索高度位置；大负载检测机器人安装在四旋翼飞行器下方的缆索上，大负载检测机器人顶部通过牵引机构与四旋翼飞行器相连接，并能在四旋翼飞行器的牵引作用下，沿缆索向上爬升。本发明能用于携带30公斤及以上的大负载检测装置，如漏磁传感器，且爬升性能稳定，越障能力强。
基于高速飞行牵引负载缆索检测机器人

[发明专利]一种缆索检测机器人的二自由度运动控制方法-CN202110619307.X在审
发明人：何皓明;周金粮;高煜超;李筱萌 -专利权人：何皓明;周金粮;高煜超;李筱萌
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种缆索检测机器人的二自由度运动控制方法，具体包括步骤为：步骤1、建立坐标系；步骤2、建立转速模型；步骤3、求解转速；步骤4、建立控制效率模型；步骤5、建立姿态模型；步骤6、求解姿态角速度；步骤7、坐标转换；步骤8、二自由度控制。本发明能实现在缆索的轴向和周向的二自由度的任意控制，能针对不同倾斜角度缆索、索体直径均匀变化的同一缆索进行有效检测，检测范围覆盖光滑长直缆索和螺旋线缆索类型，即能以沿着缆索轴向方向不变的姿态和螺旋上升姿态对缆索进行检测。
一种缆索检测机器人自由度运动控制方法

[实用新型]一种斜拉桥拉索爬升机器人-CN202021997313.6有效
发明人： 周金粮;何家劲;周锐;廖逸豪;吕凡;张天泽 -专利权人： 周金粮;何家劲
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： B62D57/024 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种斜拉桥拉索爬升机器人，包括伸缩结构、扭转结构、电磁吸附结构、驱动电机、驱动轮以及支架，所述伸缩结构一端安装在支架上，另一端与电磁吸附结构固定连接，所述驱动电机、驱动轮安装在扭转结构上，所述扭转结构安装在支架上，所述驱动电机与驱动轮驱动连接。本实用新型能够适用于不同直径的缆索。
一种斜拉桥爬升机器人

[发明专利]一种桥梁拉索检测机器人吸力控制方法-CN202010958995.8在审
发明人： 周金粮;何家劲;周锐;吕凡;张天泽;廖逸豪 -专利权人： 周金粮;何家劲
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G01H11/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种桥梁拉索检测机器人吸力控制方法，将机器人的振动作为干扰，使用震动传感器检测机器人的抖动状态；磁吸附机器人在斜拉索上运动，若出现振动，则振动传感器会检测到振动信号，并且用Arduino单片机读取振动信号值，再根据信号大小，调整输出端口电压值的大小；最后利用升压模块将单片机输出端口的电压值放大，通入电磁铁两端。采用位置式PID控制来控制单片机输出端口的电压从而控制通入电磁铁线圈的电流。本发明机器人能根据检测到的振动信号，自动选择效果最好的PID参数进行控制。当PID控制参数合适时，电磁力的控制效果可以满足使用。
一种桥梁检测机器人吸力控制方法

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