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[发明专利]一种汽车红外远光灯系统及实现方法-CN201710079099.2有效
发明人：杨峰;张化祥;张田;翟临博 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2017-02-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B60R1/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车红外远光灯系统及实现方法，包括红外远光灯、红外摄像头、控制系统和显示系统，所述红外远光灯用于汽车前方的红外照明，所述红外摄像头用于采集所述红外远光灯发出的红外光的反射光，所述红外远光灯及红外摄像头均与控制系统相连，所述控制系统与显示系统相连。本发明汽车安装红外远光灯，物体反射回来的红外光由红外摄像机采集成像，由显示系统显示给驾驶员以判断路况情况。由于人眼看不到红外光，所以红外远光灯不会给对方驾驶员带来眩目的影响。
一种汽车红外远光灯系统实现方法

[发明专利]基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载与资源分配方法-CN202310725764.6在审
发明人： 翟临博;高星霞;鹿泽坤;周文杰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本公开提供了基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载与资源分配方法，涉及移动通信技术领域，方法包括根据每个用户设备在服务体验方面的需求，以最小化服务延迟同时保证用户设备之间的服务公平性为目标构建优化模型，基于Dinkelbach方法和凸优化理论，简化问题模型，提出四阶段交替迭代的优化算法，将优化目标分解为无人机轨迹决策、任务卸载决策、服务缓存决策和资源分配决策四个子优化目标，利用交替求解的迭代算法进行求解计算，直至目标收敛，获取无人机协同多接入边缘计算网络中任务卸载与资源分配决策并执行。本公开能够实现更低的服务延迟，同时保证所有用户设备之间更好的公平性。
基于无人机协同接入边缘计算任务卸载资源分配方法

[发明专利]一种任务的网络接入和服务放置位置选择方法及系统-CN202010733646.6有效
发明人： 翟临博;马淑月;宋书典;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本公开提供了一种任务的网络接入和服务放置位置选择方法及系统，包括以下步骤：根据获取的当前任务的实时状态数据和边缘计算系统的参数数据，得到适应度函数；生成多个网络接入和服务放置的随机解，每个随机解中包含至少一个任务的多个网络接入和服务放置基站；根据适应度函数，得到各个随机解中的局部最优解和全局最优解；根据得到的局部最优解和全局最优解，利用粒子群算法进行优化，得到最优网络接入和服务放置位置坐标，根据预设转移概率得到真实的网络接入和服务放置位置；本公开能够同时考虑延迟和能耗两个属性，进而使时延更低，能耗更小，满足了用户的QoS需求，提高了任务卸载率。
一种任务网络接入服务放置位置选择方法系统

[发明专利]基于深度强化学习的AR增强现实大屏互动的动画仿真方法-CN201811098584.5有效
发明人：范一诺;翟临博;范应元 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-09-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的AR增强现实大屏互动的动画仿真方法,采集专业人士的动作数据，并将数据进行分割，作为参考动作集；先构建两个caffe卷积神经网络框架，将动画角色的状态、动作、目标作为第一个网络输入，将活动范围较广的下肢的状态、动作、目标和第一个网络的动作作为第二个网格的输入，用于与第一个网络互相辅助，加快学习速率；通过PD控制器驱动动画角色，直接嵌入AR增强现实系统中，或与AR增强现实系统中原有的动画角色进行结合；本发明构建虚拟动画角色，通过反馈给角色的奖励和惩罚信息，使其知道自身行为是否正确，通过长时间的学习，最终角色将具有自主决策的能力。
基于深度强化学习 ar 增强现实互动动画仿真方法

[发明专利]边缘计算的车辆依赖任务卸载方法及系统-CN202211213983.8在审
发明人： 翟临博;程晨;贾钰鹃;陈亚文;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H04W72/563 文献下载
摘要：本发明涉及边缘计算的车辆依赖任务卸载方法及系统，其中的边缘计算的车辆依赖任务卸载方法包括以下步骤：将设定通信范围内的志愿车辆进行聚类得到志愿车辆簇，每一个簇表示一个志愿者联盟，同一联盟内的车辆资源共享；对所有子任务依据最晚执行时间进行优先级排队，得到优先级队列；根据得到的优先级队列，初始化每个子任务的卸载点，得到任务卸载策略；根据得到的任务卸载策略调用多目标蚁群优化算法进行迭代优化。以任务完成时延和任务执行成本两个指标来评估车辆边缘服务器上的任务卸载，在边缘设备计算资源和缓存空间的约束下，以最小化任务完成时延和任务执行成本为目标，从而解决了任务卸载问题。
边缘计算车辆依赖任务卸载方法系统

[发明专利]一种多接入边缘计算的车辆任务卸载方法及系统-CN202211273507.5在审
发明人： 翟临博;贾钰鹃;程晨;陈亚文;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明提出了一种一种多接入边缘计算的车辆任务卸载方法及系统，包括：获取服务车辆信息、边缘服务器信息，根据服务车辆信息、边缘服务器信息得到任务卸载可用设备集合；基于任务卸载可用设备集合对任务车辆的任务卸载位置和卸载比例进行初始化，得到任务卸载策略；以最小化任务完成的总时间和总能耗为目标，利用多目标粒子群优化算法多所述任务卸载策略进行优化，直至达到优化迭代条件，输出最终的任务卸载策略。
一种接入边缘计算车辆任务卸载方法系统

[发明专利]一种多无人机中的AoI敏感的数据收集方法及系统-CN202211222924.7在审
发明人： 翟临博;高星霞;邓晓珂;贾钰鹃;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种多无人机中的AoI敏感的数据收集方法及系统，涉及移动通信技术领域，包括采集地面传感器的数量和位置信息，并初始化地面传感器的数量和位置；确定数据采集点的数量以及各个数据采集点的位置坐标，建立SN‑CP关联；根据数据采集点的位置坐标和SN‑CP关联，对数据采集点进行聚类，再建立CP‑UAV关联；根据数据采集点的坐标和CP‑UAV关联，以最小化每个传感器数据的平均AoI和最大AoI对每个数据采集点下的无人机轨迹进行优化，完成数据收集；在保证传感器信息新鲜度的同时完成了数据收集任务。
一种无人机中的 aoi 敏感数据收集方法系统

[发明专利]一种无人机间数据疏散传输路径规划方法及系统-CN202211115229.0在审
发明人： 翟临博;朱秀敏;高星霞;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机间数据疏散传输路径规划方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，属于移动通信技术领域；包括构建最小化所有疏散数据传输时间和最小化所有无人机的能耗的多目标适应度函数，以及其约束条件；根据无人机的存储空间和数据传输时间，选择临时中继无人机，建立初始数据传输链接；基于临时中继无人机，在约束条件下对多目标适应度函数进行求解，直至找到最优解；根据最优解，部署数据疏散传输最优路径。能够在数据无人机告警时，选择最优的数据疏散路径，将数据疏散总时间和无人机能耗最小化。解决了现有技术中存在“无人机距离基站过远，传输数据存在资源浪费和数据丢失风险”的问题。
一种无人机数据疏散传输路径规划方法系统

[发明专利]在多接入边缘计算中卸载依赖任务的方法及系统-CN202110119569.X有效
发明人： 翟临博;马淑月;宋书典;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开了在多接入边缘计算中卸载依赖任务的方法及系统，系统初始化，获取当前用户及其任务的实时信息；根据各个任务允许的最晚完成时间和实际执行过程中的最晚完成时间，确定任务执行的优先级；生成各个任务的初始接入点和执行点；寻找IMOPSOQ方法的帕累托最优解、局部最优解和全局最优解；优化卸载过程，当迭代次数达到给定的最大值，或者一段时间内最优解不发生变化，则迭代终止，输出最优解中各个任务的接入点和执行点。本发明研究了在具有多依赖任务的多用户的边缘计算系统中，同时考虑任务卸载的总完成时间和执行成本，该方法更能满足现实场景中任务卸载的挑战，且复杂度低，适用性好。
接入边缘计算卸载依赖任务方法系统

[发明专利]多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法-CN202211033595.1在审
发明人： 翟临博;高星霞;朱秀敏;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开一种多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，包括：根据多无人机辅助物联网的数据收集问题，构建多无人机任务分配模型；采用改进的蚁群算法得到物联网设备之间的最佳服务顺序，以此联合优化无人机的任务分配和数量，确定最小化无人机的数量，得到无人机飞行最短路径的轨迹轮廓；构建边飞边收集模式和飞行‑悬停‑收集模式相结合的无人机数据收集模型，采用物联网设备传输区域内飞入点、悬停点和飞出点的联合优化算法，优化得到无人机飞行最短路径的轨迹，进而确定最小化无人机最大任务完成时间。本发明通过联合优化无人机的任务分配、悬停位置和轨迹，求解得到最小化的无人机数量和最大任务完成时间。
无人机辅助联网网络数量任务完成时间优化方法

[发明专利]多接入边缘计算系统时延敏感型任务卸载决策方法及系统-CN202110447755.6有效
发明人： 翟临博;宋书典;马淑月;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本公开提供了一种多接入边缘计算系统时延敏感型任务卸载决策方法及系统，包括：系统初始化，获取多接入边缘计算系统中的用户信息和边缘设备信息；根据用户任务中计算的依赖关系以及本地设备和边缘设备的当前状态，确定任务中每个计算的卸载决策，所述卸载决策包括计算的接入位置和执行位置；确定每个卸载决策的适应度函数；以最小化系统平均延迟为目标，利用结合蚁群和层次分析法的任务卸载优化方法对所述卸载决策进行优化；判断是否达到优化迭代结束条件，若结束，则输出最终的卸载决策结果。所述方案采用多接入边缘系统中的平均执行时间作为优化目标，该方法更能满足现实场景中任务卸载的挑战，且复杂度低，适用性好。
接入边缘计算系统敏感任务卸载决策方法

[发明专利]MAR任务在多接入边缘计算中的卸载和缓存放置方法及系统-CN202210795740.3在审
发明人： 翟临博;李玉美;李年新;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明涉及MAR移动设备任务的任务卸载和缓存放置技术领域，提供了MAR任务在多接入边缘计算中的卸载和缓存放置方法及系统，包括：将MAR任务划分为若干个子任务；对所有子任务按照最晚执行时间进行优先级排队，得到优先级队列；对缓存集合中的缓存文件进行放置初始化，得到缓存放置策略；根据所述优先级队列，根据优先级队列，对每个子任务的卸载点和执行点进行初始化，得到任务卸载策略；根据初始化生成的缓存放置策略和任务卸载策略用多目标蜂群优化算法进行优化。提高了任务卸载和缓存放置的速度。
mar 任务接入边缘计算中的卸载缓存放置方法系统

[发明专利]基于边缘计算的多服务任务的卸载和服务迁移方法-CN202010885659.5有效
发明人： 翟临博;宋书典;马淑月;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于边缘计算的多服务任务的任务卸载服务迁移方法，所述方案包括系统初始化；获取当前任务的信息；根据系统的参数信息及所获取的任务的信息，确定系统的目标函数，最小化系统的消耗；生成多个任务卸载和服务迁移的随机解；计算各个随机解的适应度值，找到当前适应度值最好的解；利用遗传算法对随机解进行优化，即编码，选择，交叉，变异；如果迭代次数达到给定的最大值，则迭代终止；记录最好的适应度值，并输出该适应度值对应解的任务卸载服务迁移位置，即为预测的最优的任务卸载服务迁移位置；根据预测的最优任务卸载服务迁移位置；本发明考虑了任务卸载和服务迁移过程中所产生的消耗，复杂度低，适用性好。
基于边缘计算服务任务卸载迁移方法

[发明专利]一种基于移动终端的非视野区域管线勘测系统及方法-CN201911370549.9有效
发明人： 翟临博;杨欣琪;蔡明月;高天琪;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G01V3/12 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于移动终端的非视野区域管线勘测系统及方法，包括至少一个数据终端和至少一台移动终端，所述移动终端用于向非视野区域管线发射无线信号并接收回返信号；所述数据终端用于根据移动终端接收到的回返信号，经过数据处理后与原有的数据进行比较后得到管线勘测结果，并将勘探结果反馈到移动终端上；本公开能够让非视野区域的管线的具体信息被维修者及时准确地得知，进而能够实现对非视野区域的管线进行及时的管理、预防和维修。
一种基于移动终端视野区域管线勘测系统方法

[发明专利]基于无人机群的最大传感器数据采集路径规划方法及系统-CN202110411668.5有效
发明人： 翟临博;朱秀敏;杨峰;赵景梅 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明属于无人机路径规划领域，提供了一种基于无人机群的最大传感器数据采集路径规划方法及系统。该方法包括：获取地面环境信息，采用六边形区域搜索算法判断无人机群各自位置是否有相邻者，生成位置关系矩阵；根据位置关系矩阵和相邻无人机的个数，计算所有无人机的总覆盖区域面积；将局部观测数据和位置关系矩阵输入DQN网络进行训练，基于总覆盖区域面积和实时位置的改变，采用奖励函数调整无人机的路径，最终得到能采集到最大传感器数据的路径规划。
基于无人机群最大传感器数据采集路径规划方法系统

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