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[发明专利]云边端架构下时空数据及资源调度的优化方法-CN202110576571.X有效
发明人：李晓明;王伟玺;吕智涵;刘铭崴;谢林甫;罗坚;郑晔;郭仁忠 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明所提供的云边端架构下时空数据及资源调度的优化方法，包括：在云边端架构下，对每次时空数据调度任务的执行过程进行日志记录并汇聚到云中心；云中心对云边端资源服务质量进行全局和局部结合的定量化评价，得到云边资源服务质量评价信息；根据云边资源服务质量评价信息对服务链服务单元组合进行多目标优化处理；在云中心、边缘服务器和用户终端建立预调度任务，将下一步需调度的数据提前进行调度；云中心根据预调度任务和用户发出的实时调度任务对云边端资源分配进行优化，进行“多对多”应用场景中云边端任务与资源的匹配优化处理。本发明使得云边端混合架构下资源实现大规模时空数据的高效调度。
云边端架构时空数据资源调度优化方法

[发明专利]一种基于智能融合终端的配电变压器经济运行控制方法-CN202310268223.5在审
发明人：范敏;彭屿雯;冯楚瑞;王孝中;张焕娇 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于智能融合终端的配电变压器经济运行控制与投切策略，主要步骤为：1)在配电物联网“云管边端”的建设体系下，设计云边协同框架；2)建立基于MQTT协议的云边协同机制，采用MQTT协议来完成云边数据的发送和接收操作；3)构建由云边协同机制支持的云边协同控制模型，包含指标计算、预测、实时研判、控制策略和投切控制模块；4)利用配电变压器云边协同控制模型选择合适的开关投切策略对配电变压器开关进行投切。本发明方法具有较好的通用性和应用性，开关的投切方案能在满足配电变压器稳定运行的情况下保证配电变压器的经济运行。
一种基于智能融合终端配电变压器经济运行控制方法

[发明专利]高速铁路边坡形变检测方法及装置-CN202011562419.8有效
发明人：刘俊博;王胜春;孙淑杰;赵鑫欣;戴鹏;王乐;方玥;王亮;危义民 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;北京铁科英迈技术有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01S17/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种高速铁路边坡形变检测方法及装置，其中方法包括：利用高速铁路边坡点云采集系统获取高速铁路沿线边坡的三维点云数据，所述高速铁路边坡点云采集系统包括：激光雷达设备，里程定位同步单元和点云数据采集服务器；根据高速铁路场景下的基准点云数据，利用迭代最近点算法对所述三维点云数据进行点云配准处理；从点云配准处理后的三维点云数据中提取当期边坡点云数据，从所述高速铁路场景下的基准点云数据中提取基准边坡点云数据；分别对所述当期边坡点云数据和基准边坡点云数据进行体素化处理；根据体素化处理的结果，进行高速铁路边坡形变检测。
高速铁路形变检测方法装置

[发明专利]一种基于云边协同的跨地域资源纳管系统和纳管方法-CN202011410436.X有效
发明人：王翱宇;梁爽;才振功;丁轶群;苌程;冯志凌 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04L41/042 文献下载
摘要：本发明公开一种基于云边协同的跨地域资源纳管系统和纳管方法，该系统包括部署在云端节点的云核心组件、云边协同组件和消息分发组件，以及部署在边缘侧的包括若干边缘计算节点的若干边缘区域，每个边缘计算节点均包括边云协同组件和持久化数据库当云边断网情况下，云边协同组件通过边缘探活方式检测边缘计算节点是否宕机，从而拦截驱逐消息；且当云边断网情况下，位于一个边缘区域内的各个边缘计算节点根据配置信息选举出一个边缘计算节点同时作为边缘侧管控中心，负责云边断网期间该边缘区域内的元数据的集群管理和任务调度。
一种基于协同地域资源系统方法

[发明专利]云边协同技术下的化工园区风险预警系统-CN202211249908.7在审
发明人：张文;姜朝露;李良政 -专利权人：北京思路智园科技有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明提供了一种云边协同技术下的化工园区风险预警系统，包括：资源服务器，以及至少一个边缘侧客户端；所述资源服务器具有：边缘计算模块；边缘分析模块；云网络，用于提供数据的云传输以及存储，以及在第一云存储模块中设置用于边缘侧客户端进行应用的边缘应用；资源协同模块，该资源协同模块具有协同存储配置单元、协同调度单元以及协同调度控制单元；本申请的构架，包括应用分发、云边统一部署、云边应用统一管理。底层架构技术以实现协同为主要目的，实现云边模型下发边缘端、云边的服务、应用（包括应用的更新升级）统一下发，同时实现对边缘部署应用，边缘运行状态在云端的统一管理。
协同技术化工风险预警系统

[发明专利]一种基于O-CP-ABE云边端协同环境下数据安全分享方法-CN202210829752.3在审
发明人：汪国航;鲍翊平;叶辉;朱敏敏;王磊;潮家东 -专利权人：合肥中科创安科技有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于O‑CP‑ABE云边端协同环境下数据安全分享方法，属于物联网数据领域；本发明研究了云边端协同环境下数据安全分享技术，首先设计了基于云边端协同的数据安全分享的系统架构，说明了各个部分的主要功能和安全假设，并阐述了该架构下数据安全分享的工作流程。结合密文策略属性基加密和Shamir的秘密分享策略，设计了外包的密文策略属性基加密方案(O‑CP‑ABE)，并将其应用于所设计的云边端协同的电子医疗系统中，实现高效而灵活的数据分享，使得不同角色的数据获取者能够获得其对应粒度的数据信息本方案显着降低资源受限的终端设备的计算开销，实现有效的用户撤销，能够实现云边端协同系统下安全而高效的数据分享。
一种基于 cp abe 云边端协同环境数据安全分享方法

[发明专利]私有云环境下云边协同计算资源分配系统与方法-CN202211431818.X在审
发明人：石兵;夏一鸣;乐琦;潘玉婷;李秉臻 -专利权人：武汉理工大学深圳研究院
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种私有云环境下云边协同计算资源分配系统与方法，分配合理的边缘计算和云计算资源，该分配策略能够在满足用户提交的计算需求和计算时长的前提下，最小化云边协同计算的长期运行成本。在私有云环境下云边协同资源分配系统获取动态用户提交的任务信息，根据当前系统的边缘节点剩余计算容量和私有云计算成本，进行任务资源决策，即决定有多少任务由边缘节点进行处理，有多少任务由私有云进行处理；然后使用基于深度强化学习的资源分配算法，生成私有云环境下的资源分配，并将资源分配结果返回给用户提交的任务，进行计算，最后用户提交任务得到计算结果。
私有环境下云边协同计算资源分配系统方法

[发明专利]一种面向云边协同的服务目录同步方法及系统-CN202010279662.2在审
发明人：李宝;谭郁松;王晓川;张建锋;周龙;黄辰林;丁滟;谭霜 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向云边协同的服务目录同步方法及系统，本发明包括接收应用的服务目录更新操作并判断该应用类型，若是新增的应用则生成应用日志并将应用服务目录信息和应用日志打包且并发同步到云边协同环境中的其他平台的服务目录服务中；否则更新生成新增应用操作的更新记录，将更新记录打包且并发同步到云边协同环境中的其他平台的服务目录服务中。本发明能够实现云边协同环境下的服务目录同步，极大地降低了应用服务目录信息同步的数据量，减轻了云边、边边间的网络负载，能提高应用服务目录信息的同步效率，在网络环境差、规模大、实时性高的云边协同环境下具有很强的实用性和扩展性
一种面向协同服务目录同步方法系统

[发明专利]一种面向工业互联网平台的分布式边云协同调度方法-CN202110646159.0在审
发明人：于海斌;史海波;潘福成;李歆;于淼 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： H04L67/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向工业互联网平台的分布式边云协同调度方法，其步骤如下：步骤一、中心云控制中心的构建；步骤二、边缘云的多层级编排；步骤三、边缘节点的分布式接入；步骤四、基于深度强化学习的边云协同调度。与现有的边缘计算调度方法相比，本发明通过建立边云代理隧道实现对无公网IP边缘节点的统一操作和维护，打通不同网络环境下的云边连接问题；基于深度强化学习实现中心云、边缘云、边缘节点的协同调度，实现边云业务编排的高度灵活性和资源利用率高效化按照本发明设计的分布式边云协同调度方法不仅效率高、灵活性高，而且可有效应对网络不稳定、边缘资源有限等问题，为制造业工程应用提供了一种更加实用和可靠的边云协同调度方法。
一种面向工业互联网平台分布式协同调度方法

[发明专利]云边协同环境下细粒度的多用户安全可搜索加密方法-CN202210314337.4在审
发明人：张世文;何家毅;李梦玲;晏紫微;梁伟 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04L9/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种云边协同环境下细粒度的多用户安全可搜索加密方法，步骤为：以云边协同的平台为研究背景，构建一个多用户的系统模型；系统初始化阶段；安全索引构建阶段；查询陷门生成阶段；安全检索阶段；密文解密阶段本发明在云边协同的环境下，数据拥有者通过边缘服务器采用临时密钥为不同的文件构建安全索引，授权用户在不知道临时密钥的情况下生成查询陷门，云服务器在不知道临时密钥的情况下正确的实现关键词匹配，实现了多个数据拥有者、多个数据用户、云服务器和边缘服务器的安全可搜索加密方案；另外在云边协同的环境下，利用边缘服务器帮助用户加密数据与解密数据，显著降低了用户的计算成本。
协同环境细粒度多用户安全搜索加密方法

[发明专利]一种边坡变形监测方法、装置、终端及存储介质-CN201910045257.1在审
发明人：韩达光;颜鲁鹏;胡兴意;杨宇鹏;姜永伟;应春莉;郭彤 -专利权人：重庆交通大学;重庆建工集团股份有限公司
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G01B11/16 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种边坡变形监测方法、装置、终端及存储介质，其中待监测边坡的坡脚按照预设间距预先布设有多个永久性扫描基准点，方法包括：获取扫描设备针对待监测边坡及扫描基准点进行扫描得到的扫描数据，扫描数据包括待监测边坡的边坡点云数据；从边坡点云数据中获取多个扫描基准点的基准点数据；建立待监测边坡的三维参照坐标系，在该三维参照坐标系下对边坡点云数据进行拼接处理，得到待监测边坡的目标连续点云数据，并在建立起的三维参照坐标系下对多期目标连续点云数据进行对比，得到待监测边坡的变形值。通过本发明实施例可以实现边坡连续整体变形监测的自动化以及智能化，有效提高计算边坡变形值的效率以及准确率。
边坡监测点云数据扫描基准边坡变形监测三维存储介质扫描数据连续点变形终端变形监测基准点数连续整体拼接处理扫描设备智能化准确率对边坡脚预设自动化扫描

[发明专利]云边协同的模型更新方法、装置及系统-CN202310234893.5在审
发明人：闫昆;王辉;田园;袁平;张君庆 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L67/06 文献下载
摘要：本公开提供一种云边协同的模型更新方法、装置及系统，方法应用于边服务器，通过接收云服务器发送的更新消息，更新消息为云服务器在确定存在待更新子文件的情况下，基于待更新子文件生成的消息，模型子文件为云服务器基于模型文件以及网络连接状态进行拆分得到的子文件，解析更新消息，得到解析信息，在基于解析信息，确定下载待更新子文件的情况下，发送下载请求至云服务器，并接收云服务器基于下载请求发送的文件，作为已下载文件，基于解析信息，对已下载文件进行验证，在验证已下载文件可用的情况下，基于已下载文件，更新边服务器的模型。能够提高对边服务器的模型进行更新的成功率，以及能够提高云边协同更新模型的成功率。
协同模型更新方法装置系统

[发明专利]云边协同场景下基于记忆机制的卷包异常检测方法及装置-CN202211226514.X在审
发明人：赵春晖;李盈萱;许啸振;朱立明;章强;李钰靚 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种云边协同场景下基于记忆机制的卷包异常检测方法及装置。本发明将获取的待检测卷烟外包装图像输入至基于云边协同场景下训练获得的异常检测模型进行重构，并依据重构误差判断是否异常。其中基于云边协同场景下训练获得的异常检测模型训练时主要是基于边端数量，构建对应的多个异常检测模型，每个模型中通过边端构建的子训练数据集进行训练，在每一轮训练完成后将模型上传至云端进行融合，再返回各个边端对应的异常检测模型训练，不断迭代更新，可以应对不同边端数据分布不一致、边端数据不共享等问题，在边端和云端的不断交互中实现模型参数的更新，以获得最终的全局模型，从而实现在各个边端异常检测效果的全局最优。
协同场景基于记忆机制异常检测方法装置

[发明专利]基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特征提取方法-CN202210948954.X在审
发明人：陈扬枝;黄律文;刘旺 -专利权人：华南理工大学;华南理工大学阳江研究院
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特征提取方法，包括以下步骤：S1.点云预处理：通过RGBD相机获取风电叶片的叶片点云数据，对叶片点云数据进行初次滤波，获得预处理后的叶片点云数据；S2.基于法向量差的特征分割：计算叶片的点云分辨率，根据点云分辨率确定大小两个支撑半径，计算两个支撑半径下的法向量，根据两个支撑半径的法向量差进行条件滤波，去除叶片点云中小于设定阈值的点，将飞边特征与叶片点云分离；S3.聚类分割：对叶片点云数据进行再次滤波，通过聚类分割彻底分离飞边与叶片，获得叶片飞边的特征点云。可以实现庞大风电叶片飞边这一较小特征的提取，可以快速部署提取方法；提取飞边特征提取效果好，具有较强的鲁棒性。
基于点云法向量大型叶片特征提取方法

[发明专利]基于联邦学习的云边协同电力缺陷识别方法及相关装置-CN202310914975.4在审
发明人：丁宁;李南;张晓光;李韵;王润宇;金慧媛;王颂;张贵峰;刘旭;杨宇轩;张爱东 -专利权人：香港中文大学（深圳）
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本申请公开了基于联邦学习的云边协同电力缺陷识别方法及相关装置，该方法采用云边协同的思想，通过粗识别，仅上传疑似有的缺陷数据至云侧进行精识别，有效减少了云侧服务器的通信和计算负担。采用联邦学习的思想，对云侧模型、边侧模型开展训练更新，且训练过程在保障了各参与方的样本数据不跨出本地的条件下与其他方共同进行模型训练，使得各方数据得以被安全可靠地利用，并间接克服了单方训练样本不足的问题，从而实现联合多方对云侧、边侧模型的共同优化效果，并最终训练出理想的云侧模型、边侧模型。可见，本申请能有效提高云服务器和边侧设备之间的协同作用，增强云侧模型对各自端侧设备缺陷的识别准确率和泛化能力。
基于联邦学习协同电力缺陷识别方法相关装置

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