面向建筑沉降监测的图像处理与边缘计算

针对现在建筑沉降监测系统数据噪声大、实时性差以及智能化水平低的问题,本文提出一种基于边缘计算和图像处理的建筑沉降监测系统。该系统把激光光斑图像、倾斜角度和GPS数据的处理任务放置在边缘节点处完成,通过4G网络将处理完成的数据发送到服务器,减少了数据传输时间,提高了实时性。实验结果表明,整个系统可实时高效智能化地监测和预警建筑沉降信息。     

基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用

集中器在智能抄表系统中有着重要的中继作用,为实现电能计量自动化向智能化的转变,如何结合新的通信技术和智能计算技术,开发新一代智能集中器迫在眉睫.主要讨论如何实现基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用.首先分析了具有边缘计算功能的智能集中器设计可行性方案,然后重点讨论了基于边缘计算的数据采集算法,包括数据库构建、数据筛选...     

云环境下面向感知数据汇集的通信服务系统设计与实现

随着物联网技术的广泛应用和各类传感器的大量部署,越来越多的体现物理世界状态信息的感知数据被采集,而为了有效利用这些感知数据支撑智能家居、智慧环境等新型应用,需要为多源、多类感知数据的汇集管理提供有效的支撑。现有的技术在高并发、高吞吐量、多源感知数据的通信以及实时存储等方面难以满足需求。本文针对感知数据实时、多源、海量等特点设计了一种云环境下面向感知数据汇集的通信服务器系统。该系统能够基于一种统一的数据通信协议和云端实时数据库技术,实现感知数据的高并发连接、实时存储,并为不同数据所有者提供自助式的感知设备接入与感知数据管理web交互应用。相关应用实例及实验表明该系统可以为云端的感知数据汇集和存储提供有效支持。     

基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复

智能交通系统（intelligent transportation systems, ITSs）被广泛用于智慧城市中，却普遍存在感知数据缺失问题.而交通感知站点有限的存储计算能力严重制约感知数据的恢复，极大影响ITSs的正常使用.虽然可以利用边缘节点强大的存储计算能力解决这个困境，但边缘节点部署的高复杂性和感知数据时空相关性的高动态性对数据精确恢复提出挑战.为了解决上述挑战，提出基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复系统.具体地，首先利用子模优化理论，提出具有理论下界的边缘节点次优部署分配算法.然后，基于低秩理论恢复感知数据，并基于恢复结果估计非缺失下限，通过反馈自适应调整感知站点的数据上传比例，从而保证数据精确恢复.最后，基于澳大利亚600个交通站点1年的感知数据构建原型系统，对所提算法进行评估.实验结果表明，所提算法的边缘节点部署性能达到最优性能的90%以上，缺失数据恢复精度比3种对比方法提高43.8%以上.同时，自适应数据恢复能够平均提高精度40.3%.     

基于数字孪生技术的三维智能化系统设计

为了提升三维智能化水平,设计基于数字孪生技术的三维智能化系统。通过现场层管理数字孪生体映射的物理实体与监测对象,为三维智能化系统提供需要的基础数据;感知层利用温度传感器与颜色传感器等,感知现场层管理的物理实体相关数据;数据存储层利用分布式文件与关系型数据库,存储感知的数据;功能层利用数据预处理模块缺失值处理存储的数据;层次化建模模块,依据缺失值处理后的数据,建立物理实体的几何模型与属性模型,融合几何模型与属性模型,得到孪生体模型;孪生体模型驱动单元,利用三维模型驱动方法,驱动孪生体模型,实现物理实体与孪生体的同步映射,得到孪生数据;仿真与预测模块依据孪生数据,可视化监测与分析物理实体的工作状态;通过应用层为用户实时呈现物理实体的动作仿真与实时监控结果。实验证明：该系统可有效感知物理实体的相关数据,建立孪生体模型;该系统可有效实现物理实体的可视化管理,提升三维智能化水平。     

基于双深度Q网络的智能决策系统研究

目前智能决策系统中的经典算法智能化程度较低,而更为先进的强化学习算法应用于复杂决策任务又会导致存储上的维度灾难问题。针对该问题,提出了一种基于双深度Q网络的智能决策算法,改进了目标Q值计算方法,并将动作选择和策略评估分开进行,从而获得更加稳定有效的策略。智能体对输入状态进行训练,输出一个较优的动作来驱动智能体行为,包括环境感知、动作感知及任务协同等,继而在复杂度较高的决策环境中顺利完成给定任务。基于Unity3D游戏引擎开发了虚拟智能对抗演练的验证系统,对演练实时状态和智能体训练结果进行可视化,验证了双深度Q网络模型的正确性和稳定性,有效解决了强化学习算法存在的灾难问题。该智能决策算法有望在策略游戏、对抗演练、任务方案评估等领域发挥作用。     

智能分布式并行文件系统的研究与实现

信息时代大量数据安全可靠、高效合理的存储面临着新的问题，它对数据管理系统提出了更高要求。由多台高档Pc机构建分布式并行服务器使这问题能得到很好的解决。以下从文件系统的角度分析、研究了这些新的问题中急需解决的数据存储的智能化管理问题；提出了数据分布式存储后的智能化管理模型；介绍了该模型在分布式并行服务器上的设计与实现.     

一种适用于无线医疗传感器网络的基于区块链的无证书聚合签名方案

随着无线通信技术的迅速的发展,无线医疗传感器网络正在推动着智能化医疗的进步.医疗传感器节点能够收集病人的医疗数据,并将其传输给医生进行诊断与治疗.但是,无线医疗传感器网络中的通信安全、病人的身份隐私以及对集中式服务器过度依赖等问题亟待解决.针对上述问题,提出了一种适用于无线医疗传感器网络的基于区块链的无证书聚合签名方案.该方案无需集中式的医疗服务器,通过基于分布式哈希表存储机制以链上-链下的方式存储医疗数据,保证了医疗数据的安全和去中心化存储;同时,本文方案通过智能合约技术实现医疗传感器节点在许可区块链上身份来源认证.在随机预言模型下证明了该方案具有不可伪造性,并且满足可追踪性,匿名性等安全需求.与现有其他相关的方案相比,该方案在签名和验证阶段的计算和通信开销更具优势.     

基于边缘计算的车载网络数据异常检测系统

随着车载网络闭环系统的打破,遭受可能攻击的风险越来越大。智能驾驶、辅助驾驶本身会使车载计算单元的负载较重,在车内采用异常检测算法将愈发占用车内资源、加重计算单元负载。因此,我们设计了一种基于边缘计算的车载网络数据异常检测系统,将异常检测转移到边缘服务器上进行,以减少车载网络的负担。利用智能小车、边缘服务器等软硬件平台,搭建车载网络异常检测原型系统,设计基于支持向量机异常检测模型,使用真车数据进行模型训练以及异常检测模拟;并使车辆与边缘服务器进行数据传输,得到车辆运行时的异常信息,维护车辆正常行驶。     

共享式智能洗衣机控制系统设计

针对传统投币式洗衣机支付繁琐、智能化程度低的问题,设计了一种可通过手机APP、服务器、GPRS建立的通信网络来控制洗衣的共享式智能洗衣机控制系统。手机客户端完成洗衣预约、在线支付并将信号发给云端服务器;云端服务器链接GPRS模块控制洗衣机工作;洗衣机将工作状态实时上传到云端服务器并反馈给手机客户端。控制系统硬件部分采用ARM系列基于Cortex-M0内核的STM32F030控制芯片,结合软件实现衣物模糊称重、水位监测协同控制洗衣进水量、防掉电定时存储当前洗衣工作状态、故障监测与反馈、工作状态反馈等。做出的实物通过实际测试验证了系统性能的合理性、可靠性和稳定性。     

Edge computing and machinery automation application for intelligent manufacturing equipment

The aim is to explore the machinery automation of intelligent manufacturing equipment under the edge computing algorithm and guarantee the safety of intelligent equipment. Given the problems in the machinery automation of intelligent manufacturing equipment in the current mechanical field, the intelligent manufacturing equipment model based on edge computing is implemented through edge computing technology and is divided into three modules: data acquisition, data processing, and data communication. Finally, the proposed model performance is analyzed under simulation. The results show that in the security performance analysis, different edge nodes can maintain the optimal strategy when the cost is minimized. When the amount of task data is less than 8 Mb, the proposed intelligent manufacturing equipment model based on edge computing has a lower delay (less than 3,000 ms), lower energy consumption (less than 450 J), and higher reliability (more than 95%). Therefore, the results indicate that the proposed intelligent manufacturing equipment model based on the edge computing pattern has higher reliability while ensuring safety performance, which provides an experimental reference for the development of machinery automation of intelligent equipment in the current mechanical field.     

移动医疗系统中的可撤销无证书代理重签名方案

代理重签名在保证委托双方私钥安全的前提下, 通过半可信代理实现了双方签名的转换, 在本文方案中, 通过代理重签名实现了在通信过程中终端用户对于身份的隐私要求。移动医疗服务系统因为其有限的计算和存储能力, 需要借助云服务器来对医疗数据进行计算和存储。然而, 在将医疗数据外包给云服务器后, 数据便脱离了用户的控制, 这给用户隐私带来了极大地安全隐患。现有的无证书代理重签名方案大多都不具有撤销功能, 存在着密钥泄露等安全性问题。为了解决这一问题, 本文提出了一种可撤销的无证书代理重签名方案, 在不相互信任的移动医疗服务系统中, 实现了医疗数据传输过程以及云存储过程中的用户匿名性, 同时, 本文方案具有单向性和非交互性, 更适合在大规模的移动医疗系统中使用。此外, 当用户私钥泄露时, 本文利用 KUNode 算法实现了对用户的高效撤销, 并利用移动边缘计算技术将更新密钥和撤销列表的管理外包给移动边缘计算设备,降低了第三方的计算成本, 使其具有较低的延迟。最后, 在随机谕言机模型下证明了所构造的方案在自适应选择消息攻击下的不可伪造性, 并利用 JPBC 库与其他方案进行计算与通信开销的对比。其结果表明, 本方案在具备更优越的功能的同时, 具有较小的计算成本、通信成本和撤销成本。     

一种基于VNC的智能应用服务系统的设计和实现

VNC是网络计算领域的一个重要发展,适用于运行在“瘦客户端”甚至“极瘦客户端”的终端设备上。但VNC在网络安全、会话保持、信息管理、交互性和兼容性功能上的不足与缺陷,使之并不能够应用于应用服务系统。该文面向应用服务系统,基于VNC并针对VNC的不足之处,扩展了其协议,增加了安全层,以及对用户会话的管理机制,设计实现了一个智能应用服务系统。     

基于IPv6和LoRa的智能门锁系统设计

目前在智能锁通信架构普遍采用WiFi、蓝牙、ZigBee等通信技术和IPv4协议,不能兼顾长距离传输和低功耗的需求,存在管理不便、安全性较低、IP地址匮乏等问题;针对这些问题,设计了一种基于IPv6和LoRa的智能门锁系统,系统由执行层、网络层、服务层和应用层四部分组成;门锁终端采用STM32L151CBU6微控器为主控制器,在云服务器上部署LoRa服务器和Java Web应用实现系统的管理和控制;测试表明,一个网关可覆盖一栋约11层楼的有效区域,一节1000 mAh电池可用1.8年,该系统拥有功耗低、通信距离长、安全性高等优点。     

基于区块链的智能家居认证与访问控制方案

智能家居运用物联网技术为用户提供自动化的智能服务,但传统的集中式架构存在机密性和完整性等安全性问题,而现有的分布式架构又存在重复认证、高延迟等问题。针对这些问题,基于区块链和椭圆曲线集成加密技术提出了一种智能家居认证与访问控制方案,同时还引入了边缘计算,降低系统的延迟。并将基于权能的访问控制与区块链相结合,在区块链上存储权能令牌并设计了相应的智能合约以实现安全的访问控制。安全性分析表明,该方案具有去中心化、不可窜改、机密性、完整性和可扩展性等安全特性。在以太坊区块链上进行仿真,并根据计算开销、通信开销和响应时间等指标对方案进行了性能评估。评估结果表明,相比其他方案,该方案计算开销和通信开销更小,响应时间更短,具有明显的优势。     

边缘计算助力工业互联网:架构、应用与挑战

工业互联网通过整合5G通信、人工智能等先进技术,将各类具有感知、控制能力的传感器与控制器融入工业生产过程,来优化产品生产工艺,降低成本,提高生产率.传统的云计算模式由于集中式部署的特点,计算节点通常离智能终端较远,难以满足工业领域对高实时性、低延迟的需求.边缘计算通过将计算、存储与网络等资源下沉到工业网络边缘,可以更加...     

人工智能技术在智慧电力仓储系统中的应用

围绕电力仓储系统的现状及基于边缘计算代理的智能仓储实际需求出发,首先,介绍智能仓储系统的系统架构及主要工作流程,然后,根据职能仓储对边缘计算代理装置智能化的需求,着重探讨在智能仓储系统应用中,人工智能算法的设计需要面对和解决的主要问题.     

面向边缘智能计算的异构并行计算平台综述

边缘智能计算对硬件资源的需求复杂多元,传统计算平台难以为继,异构并行计算平台成为边缘智能算法落地的关键途径之一。以深度学习算法和边缘计算为牵引,对异构并行计算平台展开研究。一方面,阐述了传统计算平台适配实现边缘智能计算的优缺点,指出边缘端应用场景中传统计算平台算力与功耗矛盾突出等局限性,并以指令模型、通讯机制和存储体系三个关键技术为线索梳理技术发展脉络。另一方面,从运算速度、功耗等角度重点对比分析了近年来典型异构平台较新的代表性产品,然后针对不同应用场景和约束条件给出了异构平台的选择建议：优先选择CPU+X组合的异构平台。功耗要求严格约束下的应用建议优先选择CPU+FPGA组合;功能迭代更新快的场景建议优先选择CPU+GPU组合;算法成熟且对实时性和功耗均具有高要求的应用优先选择ASIC计算平台。提出了异构并行计算平台在指令模型统一、通讯机制轻量化、存储体系灵活性以及开发生态完备化四个方面的问题与挑战,期望能为该领域研究人员带来一定的启发。     

双视融合与边缘计算在智能巡检中的应用

智能巡检技术在变电站已得到初步应用,但仍存在人工筛查依赖高、巡检效率低等一系列问题。本文针对变电站巡检的场景,从基于双视融合的图像异常识别和基于边缘计算的视频诊断两个方面提出了技术解决方案识别设备异常,实现了巡检作业的智能化和工作效率的提升。     

车辆边缘计算环境下任务卸载研究综述

计算密集和延迟敏感型车辆应用的出现对车辆设备有限的计算能力提出了严峻的挑战,将任务卸载到传统的云平台会有较大的传输延迟,而移动边缘计算专注于将计算资源转移到网络的边缘,为移动设备提供高性能、低延迟的服务,因此可作为处理计算密集和延迟敏感的任务的一种有效方法.同时,鉴于城市地区拥有大量智能网联车辆,将闲置的车辆计算资源充分利用起来可以提供巨大的资源和价值,因此在车联网场景下,结合移动边缘计算产生了新的计算模式——车辆边缘计算.近年来,智能网联车辆数量的增长和新兴车辆应用的出现促进了对车辆边缘计算环境下任务卸载的研究,本文对现有车辆边缘计算环境下任务卸载研究进展进行综述,首先,从计算模型、任务模型和通信模型三个方面对系统模型进行梳理、比较和分析.然后介绍了最小化卸载延迟、最小化能量消耗和应用结果质量三种常见的优化目标,并按照集中式和分布式两种不同的决策方式对现有的研究进行了详细的归类和比较.此外,本文还介绍了几种常用的实验工具,包括SUMO、Veins和VeinsLTE.最后,本文围绕卸载决策算法复杂度、安全与隐私保护和车辆移动性等方面对车辆边缘计算任务卸载目前面临的挑战进行了总结,并展望了车辆边缘计算环境下任务卸载未来的发展方向与前景.