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Task Scheduling for Multi-Cloud Computing Subject to Security and Reliability Constraints 认领 引用 被引量：9
1
作者 Qing-Hua Zhu Huan Tang +1 位作者 Jia-Jie Huang Yan Hou 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2021年第4期848-865,共18页
The rise of multi-cloud systems has been spurred.For safety-critical missions,it is important to guarantee their security and reliability.To address trust constraints in a heterogeneous multi-cloud environment,this wo... The rise of multi-cloud systems has been spurred.For safety-critical missions,it is important to guarantee their security and reliability.To address trust constraints in a heterogeneous multi-cloud environment,this work proposes a novel scheduling method called matching and multi-round allocation(MMA)to optimize the makespan and total cost for all submitted tasks subject to security and reliability constraints.The method is divided into two phases for task scheduling.The first phase is to find the best matching candidate resources for the tasks to meet their preferential demands including performance,security,and reliability in a multi-cloud environment;the second one iteratively performs multiple rounds of re-allocating to optimize tasks execution time and cost by minimizing the variance of the estimated completion time.The proposed algorithm,the modified cuckoo search(MCS),hybrid chaotic particle search(HCPS),modified artificial bee colony(MABC),max-min,and min-min algorithms are implemented in CloudSim to create simulations.The simulations and experimental results show that our proposed method achieves shorter makespan,lower cost,higher resource utilization,and better trade-off between time and economic cost.It is more stable and efficient. 展开更多
关键词 Multi-cloud environment multi-quality of service(QoS) reliability security task scheduling
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Optimizing Resource Allocation Framework for Multi-Cloud Environment 认领 引用
2
作者 Tahir Alyas Taher M.Ghazal +3 位作者 Badria Sulaiman Alfurhood Ghassan F.Issa Osama Ali Thawabeh Qaiser Abbas 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第5期4119-4136,共18页
Cloud computingmakes dynamic resource provisioning more accessible.Monitoring a functioning service is crucial,and changes are made when particular criteria are surpassed.This research explores the decentralized multi... Cloud computingmakes dynamic resource provisioning more accessible.Monitoring a functioning service is crucial,and changes are made when particular criteria are surpassed.This research explores the decentralized multi-cloud environment for allocating resources and ensuring the Quality of Service(QoS),estimating the required resources,and modifying allotted resources depending on workload and parallelism due to resources.Resource allocation is a complex challenge due to the versatile service providers and resource providers.The engagement of different service and resource providers needs a cooperation strategy for a sustainable quality of service.The objective of a coherent and rational resource allocation is to attain the quality of service.It also includes identifying critical parameters to develop a resource allocation mechanism.A framework is proposed based on the specified parameters to formulate a resource allocation process in a decentralized multi-cloud environment.The three main parameters of the proposed framework are data accessibility,optimization,and collaboration.Using an optimization technique,these three segments are further divided into subsets for resource allocation and long-term service quality.The CloudSim simulator has been used to validate the suggested framework.Several experiments have been conducted to find the best configurations suited for enhancing collaboration and resource allocation to achieve sustained QoS.The results support the suggested structure for a decentralized multi-cloud environment and the parameters that have been determined. 展开更多
关键词 Multi-cloud query optimization cloud resources allocation modelling virtualization
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Survey on Task Scheduling Optimization Strategy under Multi-Cloud Environment 认领 引用 被引量：2
3
作者 Qiqi Zhang Shaojin Geng Xingjuan Cai 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第6期1863-1900,共38页
Cloud computing technology is favored by users because of its strong computing power and convenient services.At the same time,scheduling performance has an extremely efficient impact on promoting carbon neutrality.Cur... Cloud computing technology is favored by users because of its strong computing power and convenient services.At the same time,scheduling performance has an extremely efficient impact on promoting carbon neutrality.Currently,scheduling research in the multi-cloud environment aims to address the challenges brought by business demands to cloud data centers during peak hours.Therefore,the scheduling problem has promising application prospects under themulti-cloud environment.This paper points out that the currently studied scheduling problems in the multi-cloud environment mainly include independent task scheduling and workflow task scheduling based on the dependencies between tasks.This paper reviews the concepts,types,objectives,advantages,challenges,and research status of task scheduling in the multi-cloud environment.Task scheduling strategies proposed in the existing related references are analyzed,discussed,and summarized,including research motivation,optimization algorithm,and related objectives.Finally,the research status of the two kinds of task scheduling is compared,and several future important research directions of multi-cloud task scheduling are proposed. 展开更多
关键词 Cloud computing task scheduling workflow review multi-cloud environment
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Enhancing the Trustworthiness of 6G Based on Trusted Multi-Cloud Infrastructure:A Practice of Cryptography Approach 认领 引用
4
作者 Mingxing Zhou Peng Xiao +3 位作者 Qixu Wang Shuhua Ruan Xingshu Chen Menglong Yang 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第1期957-979,共23页
Due to the need for massive device connectivity,low communication latency,and various customizations in 6G architecture,a distributed cloud deployment approach will be more relevant to the space-air-ground-sea integra... Due to the need for massive device connectivity,low communication latency,and various customizations in 6G architecture,a distributed cloud deployment approach will be more relevant to the space-air-ground-sea integrated network scenario.However,the openness and heterogeneity of the 6G network cause the problems of network security.To improve the trustworthiness of 6G networks,we propose a trusted computing-based approach for establishing trust relationships inmulti-cloud scenarios.The proposed method shows the relationship of trust based on dual-level verification.It separates the trustworthy states of multiple complex cloud units in 6G architecture into the state within and between cloud units.Firstly,SM3 algorithm establishes the chain of trust for the system’s trusted boot phase.Then,the remote attestation server(RAS)of distributed cloud units verifies the physical servers.Meanwhile,the physical servers use a ring approach to verify the cloud servers.Eventually,the centralized RAS takes one-time authentication to the critical evidence information of distributed cloud unit servers.Simultaneously,the centralized RAS also verifies the evidence of distributed RAS.We establish our proposed approach in a natural OpenStack-based cloud environment.The simulation results show that the proposed method achieves higher security with less than a 1%system performance loss. 展开更多
关键词 6G multi-cloud trusted Infrastructure remote attestation commercial cipher
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Weighted-adaptive Inertia Strategy for Multi-objective Scheduling in Multi-clouds 认领 引用
5
作者 Mazen Farid Rohaya Latip +1 位作者 Masnida Hussin Nor Asilah Wati Abdul Hamid 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第7期1529-1560,共32页
One of the fundamental problems associated with scheduling workflows on virtual machines in a multi-cloud environment is how to find a near-optimum permutation.The workflow scheduling involves assigning independent co... One of the fundamental problems associated with scheduling workflows on virtual machines in a multi-cloud environment is how to find a near-optimum permutation.The workflow scheduling involves assigning independent computational jobs with conflicting objectives to a set of virtual machines.Most optimization methods for solving non-deterministic polynomial-time hardness(NP-hard)problems deploy multi-objective algorithms.As such,Pareto dominance is one of the most efficient criteria for determining the best solutions within the Pareto front.However,the main drawback of this method is that it requires a reasonably long time to provide an optimum solution.In this paper,a new multi-objective minimum weight algorithm is used to derive the Pareto front.The conflicting objectives considered are reliability,cost,resource utilization,risk probability and makespan.Because multi-objective algorithms select a number of permutations with an optimal trade-off between conflicting objectives,we propose a new decisionmaking approach named the minimum weight optimization(MWO).MWO produces alternative weight to determine the inertia weight by using an adaptive strategy to provide an appropriate alternative for all optimal solutions.This way,consumers’needs and service providers’interests are taken into account.Using standard scientific workflows with conflicting objectives,we compare our proposed multi-objective scheduling algorithm using minimum weigh optimization(MOS-MWO)with multi-objective scheduling algorithm(MOS).Results show that MOS-MWO outperforms MOS in term of QoS satisfaction rate. 展开更多
关键词 Multi-cloud environment multi-objective optimization Pareto optimization workflow scheduling
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A Selection Algorithm of Service Providers for Optimized Data Placement in Multi-Cloud Storage Environment 认领 引用
6
作者 Wenbin Yao Liang Lu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 EI 2015年第1期25-27,共3页
The benefits of cloud storage come along with challenges and open issues about availability of services, vendor lock-in and data security, etc. One solution to mitigate the problems is the multi-cloud storage, where t... The benefits of cloud storage come along with challenges and open issues about availability of services, vendor lock-in and data security, etc. One solution to mitigate the problems is the multi-cloud storage, where the selection of service providers is a key point. In this paper, an algorithm that can select optimal provider subset for data placement among a set of providers in multicloud storage architecture based on IDA is proposed, designed to achieve good tradeoff among storage cost, algorithm cost, vendor lock-in, transmission performance and data availability. Experiments demonstrate that it is efficient and accurate to find optimal solutions in reasonable amount of time, using parameters taken from real cloud providers. 展开更多
关键词 cloud storage multi-cloud service provider selection data placement information dispersal algorithm
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Virtual earth cloud: a multi-cloud framework for enabling geosciences digital ecosystems 认领 引用 被引量：2
7
作者 Mattia Santoro Paolo Mazzetti Stefano Nativi 《International Journal of Digital Earth》 SCIE EI 2023年第1期43-65,共23页
Humankind is facing unprecedented global environmental and social challenges in terms of food,water and energy security,resilience to natural hazards,etc.To address these challenges,international organizations have de... Humankind is facing unprecedented global environmental and social challenges in terms of food,water and energy security,resilience to natural hazards,etc.To address these challenges,international organizations have defined a list of policy actions to be achieved in a relatively short and medium-term timespan.The development and use of knowledge platforms is key in helping the decision-making process to take significant decisions(providing the best available knowledge)and avoid potentially negative impacts on society and the environment.Such knowledge platforms must build on the recent and next coming digital technologies that have transformed society–including the science and engineering sectors.Big Earth Data(BED)science aims to provide the methodologies and instruments to generate knowledge from numerous,complex,and diverse data sources.BED science requires the development of Geoscience Digital Ecosystems(GEDs),which bank on the combined use of fundamental technology units(i.e.big data,learning-driven artificial intelligence,and network-based computing platform)to enable the development of more detailed knowledge to observe and test planet Earth as a whole.This manuscript contributes to the BED science research domain,by presenting the Virtual Earth Cloud:a multi-cloud framework to support GDE implementation and generate knowledge on environmental and social sustainability. 展开更多
关键词 Earth observation geosciences digital ecosystem virtual cloud big earth data multi-cloud interoperability science
多云环境下基于区块链的车列协同认证方案 认领 引用
8
作者 曹尚贵 邓佳宾 +1 位作者 王文冲 程腾 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2026年第3期38-45,共8页
为了增强智能网联汽车无线信道云服务访问的安全性与即时性,提出基于区块链的匿名身份认证方案。利用Bennett-Brassard 1984(BB84)协议完成多个云服务器间的密钥协商,建立车辆与多云服务器连接;通过车端量子随机数生成的匿名凭证,实现... 为了增强智能网联汽车无线信道云服务访问的安全性与即时性,提出基于区块链的匿名身份认证方案。利用Bennett-Brassard 1984(BB84)协议完成多个云服务器间的密钥协商,建立车辆与多云服务器连接;通过车端量子随机数生成的匿名凭证,实现认证过程的隐私保护;使用区块链记录成员车的相关信息,减少认证通信轮次并提高效率。试验结果表明:提出方案的车端计算开销为711.7μs,通信开销为412 B,兼具安全性与高效性。 展开更多
关键词 多云服务 条件匿名 身份认证 量子随机数
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自动驾驶中深度学习的三维目标检测方法综述 认领 引用 被引量：2
9
作者 吴一全 蔡佳琦 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期297-320,共24页
自动驾驶技术的快速发展对车辆感知系统准确性和实时性的要求日益提升。三维目标检测作为车辆感知系统的核心组成部分,对于确保行车安全和提升驾驶体验至关重要。首先将三维目标检测算法按传感器所获取的数据类型分为3类:视觉算法(包括... 自动驾驶技术的快速发展对车辆感知系统准确性和实时性的要求日益提升。三维目标检测作为车辆感知系统的核心组成部分,对于确保行车安全和提升驾驶体验至关重要。首先将三维目标检测算法按传感器所获取的数据类型分为3类:视觉算法(包括基于二维特征和三维特征的子类)、激光点云算法(涵盖网格化点云、原始点云和混合点云)、基于多传感器的算法(按照网络串行融合和并行融合的方式进行分类)。据此总结了具体算法的特点、贡献及局限性。随后,介绍了典型三维目标检测数据集及其评价指标,并比较了代表性算法在不同数据集上的性能。最后,分析了当前技术面临的挑战,并对未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 自动驾驶 三维目标检测 深度学习 点云 多传感器融合 卷积神经网络 数据集 性能评价指标
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几何先验引导的堆叠点云抓取位姿联合预测方法 认领 引用 被引量：1
10
作者 李小晗 张哲戬 +5 位作者 徐胜军 孟月波 杨玥 武经 苏晓杰 陈义明 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期1403-1414,共12页
为提升机器人在非结构化堆叠场景中的抓取识别精度与执行稳定性,提出一种融合几何先验建模与姿态质量评估机制的六自由度抓取预测算法.首先,构建点云识别网络Point-LaKan,通过增强输入点云的局部几何特征,设计由局部聚合模块与高维非线... 为提升机器人在非结构化堆叠场景中的抓取识别精度与执行稳定性,提出一种融合几何先验建模与姿态质量评估机制的六自由度抓取预测算法.首先,构建点云识别网络Point-LaKan,通过增强输入点云的局部几何特征,设计由局部聚合模块与高维非线性映射模块构成的LAKAN特征提取结构,提升对堆叠抓取区域的结构表征能力;其次,设计方向向量约束下的抓取姿态估计策略,通过最小化初始与目标姿态间的空间差异,提升姿态生成的可执行性与可解释性;最后,构建融合方向约束、碰撞检测与质心评分的抓取姿态筛选机制,实现候选姿态的多因素评估与排序,增强算法在复杂环境下的执行鲁棒性.为验证算法性能,自主构建多类别堆叠物体仿真点云抓取数据集,分别在CoppeliaSim仿真平台与真实机器人系统中开展实验.结果表明:在模型参数量减少4.69%、推理速度提升37.19%的条件下,抓取区域识别准确率提升了25.26%;真实抓取成功率与任务完成率最高可提升29.40%与18.39%. 展开更多
关键词 机器人抓取 几何先验特征 多尺度点云特征融合 抓取目标识别网络 6-DOF位姿估计 方向约束
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基于特征流的点云目标检测方法 认领 引用 被引量：1
11
作者 陆军 邹康成 李杨 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2026年第1期146-155,共10页
针对现有激光雷达点云三维目标检测方法因点云稀疏性导致的场景信息缺失与目标漏检问题,本文提出一种基于特征流的单阶段三维目标检测算法,该算法通过多帧时空特征融合与动态对齐机制优化检测性能。首先,构建门控网络驱动的多帧融合框架... 针对现有激光雷达点云三维目标检测方法因点云稀疏性导致的场景信息缺失与目标漏检问题,本文提出一种基于特征流的单阶段三维目标检测算法,该算法通过多帧时空特征融合与动态对齐机制优化检测性能。首先,构建门控网络驱动的多帧融合框架,利用可变形注意力机制协同时空特征提取模块,实现跨帧特征的动态对齐,抑制未对齐特征融合导致的误检;其次,设计时空特征引导的可变形注意力机制,通过目标运动信息预测特征偏移与权重,提升稀疏点云的特征匹配精度;最后,设计层级式特征流提取模块,结合多尺度特征提取与渐进融合策略,增强场景表征能力。实验结果表明,所提算法在NuScenes验证集上的平均精度均值达到63.73%,较体素基准方法提升4.51%,其中摩托车、自行车等小目标检测精度提升超过14%。消融实验结果表明,多帧互补机制使远距离目标(>50 m)召回率提升16.2%,遮挡场景漏检率降低11.8%。本研究为自动驾驶领域稀疏点云三维检测提供了有效方案。 展开更多
关键词 激光雷达点云 目标检测 特征流 特征对齐 时序特征融合 可变形注意力机制 鸟瞰视角表示 多帧点云融合
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基于第三方云平台的汽车服务价值链多链协同模型 认领 引用 被引量：2
12
作者 余洋 曾强 +4 位作者 孙毓方 吕瑞 蒋琳 王书海 周宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期759-771,共13页
为有效解决汽车服务价值链协同存在“价值链孤岛”和“链间”业务协作效率低下等问题,从第三方云平台的角度,先构建汽车服务价值链多链协同关系模型,刻画多条汽车服务价值链上需求企业和供给企业之间的多链关系,使需求企业可以基于业务... 为有效解决汽车服务价值链协同存在“价值链孤岛”和“链间”业务协作效率低下等问题,从第三方云平台的角度,先构建汽车服务价值链多链协同关系模型,刻画多条汽车服务价值链上需求企业和供给企业之间的多链关系,使需求企业可以基于业务活动与具有多链关系的供给企业开展多链协同;再从成本与价值角度建立汽车服务价值链多链协同优化模型,给出多利益主体之间自利策略的求解方法,帮助需求企业从多条汽车服务价值链上的诸多供给企业处获得最优业务资源。以配件资源的多链协同为例,验证了基于第三方云平台的汽车服务价值链多链协同模型的合理性与有效性。 展开更多
关键词 汽车服务价值链 多链协同模型 多链关系 第三方云平台
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基于博弈变权⁃多维云的装配式建筑成本风险评价 认领 引用
13
作者 杨敏婕 陈志强 张金 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期587-599,共13页
为对装配式建筑成本风险进行有效评价,提出了一种博弈变权-多维云模型的风险评价方法。基于建设全过程视角,结合项目内外部风险因素,构建了装配式建筑成本风险评价指标体系;通过博弈论对评价指标的主观和客观权重进行组合,结合变权理论... 为对装配式建筑成本风险进行有效评价,提出了一种博弈变权-多维云模型的风险评价方法。基于建设全过程视角,结合项目内外部风险因素,构建了装配式建筑成本风险评价指标体系;通过博弈论对评价指标的主观和客观权重进行组合,结合变权理论,引入均衡函数对权重进行动态修正;将风险后果、发生概率、可预测性和可控性作为基础变量,建立了多维云模型。将该方法应用到四川省成都市某装配式建设项目中计算成本风险等级并进行风险评价,结果表明:该项目成本风险级别为Ⅲ级,属于一般风险,风险可接受,评价结果与实际情况相符,进一步与其他评价方法所得结果进行对比分析,验证了博弈变权-多维云模型在装配式建筑成本风险评价中的适用性和可靠性。 展开更多
关键词 装配式建筑 成本风险评价 变权理论 多维云 博弈论
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改进的基于多维云模型与特征选择的混合聚类优化算法研究 认领 引用
14
作者 张人龙 刘小红 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2026年第11期64-70,共7页
随着数据规模的扩大和对数据处理速度的要求,传统聚类算法已不适应当前多目标变量聚类发展要求。特征选择聚类算法是机器学习中的重要研究领域,其目的是从原始特征集中选出对目标变量最重要的优化特征。文章在特征选择算法、云模型、多... 随着数据规模的扩大和对数据处理速度的要求,传统聚类算法已不适应当前多目标变量聚类发展要求。特征选择聚类算法是机器学习中的重要研究领域,其目的是从原始特征集中选出对目标变量最重要的优化特征。文章在特征选择算法、云模型、多目标粒子群优化算法等的基础上,提出一种改进的基于多维云模型与特征选择的混合聚类优化(HMC-FS-HCO)算法。该算法将信息熵和多目标粒子群优化算法进行有机结合,能够有效处理多目标高维数据集,避免了过拟合、欠拟合等问题,提高了混合特征选择聚类算法的准确性与聚类效果。最后,应用高维经典数据集及经典测试函数检测不同算法的性能,通过KNN分类器、Random Forest分类器、BP分类器进行一系列聚类仿真比较实验,实验结果验证了HMC-FS-HCO算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 数据驱动 多维云模型 多目标粒子群算法 混合特征选择 聚类算法
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基于RMLS点云的盾构隧道管片接缝多测度交互识别指标 认领 引用
15
作者 有泽 王丽英 +4 位作者 宇翼巍 秦志伟 谢春喜 耿一末 李鑫奥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第6期1101-1115,共15页
管片接缝是影响盾构隧道结构安全的关键薄弱部位,其精准识别对于隧道健康监测至关重要。轨道式移动激光扫描技术(RMLS)为接缝识别提供了高质量的数据基础。然而,隧道场景中存在的噪声、遮挡及点云密度不均现象,使得现有方法在精度与稳... 管片接缝是影响盾构隧道结构安全的关键薄弱部位,其精准识别对于隧道健康监测至关重要。轨道式移动激光扫描技术(RMLS)为接缝识别提供了高质量的数据基础。然而,隧道场景中存在的噪声、遮挡及点云密度不均现象,使得现有方法在精度与稳健性方面存在明显不足。为此,本文提出了基于多测度交互识别(SJMI)指标的管片接缝识别方法。首先,采用横截面椭圆拟合法剔除明显的非衬砌点;然后,设计融合双侧回落楔形测度及反射强度残差测度的SJMI指标,量化表征管片接缝的特征差异;最后,基于构建的SJMI指标,依次实现管片环缝与纵缝的高精度识别。实测RMLS点云验证表明,SJMI指标有效增强了真实接缝识别能力并抑制了噪声与虚警;环缝的IoU、召回率和精确度分别达到90.21%、90.32%和99.84%,纵缝对应指标为94.52%、95.89%和98.23%,较现有最优方法,环缝IoU提升2.25个百分点、纵缝IoU提升7.96个百分点,精度优势显著。同时,SJMI方法在复杂环境下保持了较强的稳健性,可为盾构隧道的数字化运维、接缝异常检测及结构健康评估提供可靠技术支撑。 展开更多
关键词 盾构隧道 管片接缝 轨道式移动激光扫描 点云 多测度交互 聚类
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工业互联网赋能的智能产线多源数据采集管理系统开发 认领 引用 被引量：2
16
作者 杨立娟 毕楚杭 +3 位作者 李晶 汤文举 李卓林 陶岳 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2026年第2期77-84,共8页
为解决智能制造企业多源异构数据采集管理实际难题,并满足智能制造专业实验教学需求,开发了一套工业互联网赋能的智能产线多源数据采集与管理系统。系统采用工业互联网云边协同4层架构,设计了双数据库存储与可视化动态配置机制,封装多... 为解决智能制造企业多源异构数据采集管理实际难题,并满足智能制造专业实验教学需求,开发了一套工业互联网赋能的智能产线多源数据采集与管理系统。系统采用工业互联网云边协同4层架构,设计了双数据库存储与可视化动态配置机制,封装多种通信协议函数,并开发了包含设备参数设置、数据可视化等功能的云端管理Web界面,实现了产线多源异构数据的边缘实时采集与云端统一管理。实验测试表明,该系统模块化设计可快速部署与扩展,数据误差小、实时性好、运行稳定,能够有效支撑智能制造专业实验教学与项目制课程,具备在工业场景中推广应用的潜力。 展开更多
关键词 工业互联网 多源数据 数据采集 数据传输 云端管理
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融合物理与几何先验的无抓取标注6-DoF抓取检测方法 认领 引用
17
作者 石敏 郭诗盛 +2 位作者 王素琴 李兆歆 朱登明 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期1290-1302,共13页
为提升复杂堆叠场景中抓取姿态估计的稳定性与跨类别泛化能力,提出一种融合物理规则与几何结构先验的无标注6-DoF抓取检测方法。在离线阶段,基于多物理约束,构建可行抓取姿态模板库,无需依赖人工抓取标注。在网络设计中,引入物体结构对... 为提升复杂堆叠场景中抓取姿态估计的稳定性与跨类别泛化能力,提出一种融合物理规则与几何结构先验的无标注6-DoF抓取检测方法。在离线阶段,基于多物理约束,构建可行抓取姿态模板库,无需依赖人工抓取标注。在网络设计中,引入物体结构对称性与空间重叠关系建模,设计具备遮挡感知与暴露度建模能力的几何引导机制,并结合关键点回归实现目标物体的稳健姿态对齐。构建多类型堆叠数据集IPA-Stack++,并在单类与混合类工业零部件抓取任务中进行测试。实验结果表明:所提方法在单类型和多类型场景中的抓取成功率明显优于现有其他同类方法,展现出良好的抓取稳定性与通用性。 展开更多
关键词 六自由度抓取检测 无标注学习 物理规则约束 几何结构先验 多任务点云感知
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基于GF-5(02)卫星偏振成像载荷氧A带观测的云顶压强及地表高程重构 认领 引用
18
作者 顾浩然 李正强 +4 位作者 许尤福 张子晗 李莉 马龑 姚前 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第11期1639-1651,共13页
为了实现云顶压强获取与地表高程的重构,提出一种基于卫星偏振成像载荷数据的压强-高程参数反演方法。基于GF-5(02)卫星DPC传感器观测,利用氧气A吸收带对大气路径长度的敏感性,建立压强与观测量之间的非线性映射关系,实现云顶压强反演;... 为了实现云顶压强获取与地表高程的重构,提出一种基于卫星偏振成像载荷数据的压强-高程参数反演方法。基于GF-5(02)卫星DPC传感器观测,利用氧气A吸收带对大气路径长度的敏感性,建立压强与观测量之间的非线性映射关系,实现云顶压强反演;并结合大气压强与高度的物理关系,进一步完成地表高程重构实验。针对反演过程中的关键影响因素,系统分析了地表高程误差、气溶胶光学厚度及大气光学质量的影响。实验结果表明,在祁连山地区的多角度稳定性验证中,压强反演平均变异系数约为3.98%,整体波动控制在8%以内,该方法具有较好的稳定性。在阿拉伯半岛西部阿西尔山区域的DEM对比验证中,反演压强与DEM估算压强的相关系数为0.91,RMSE约为28.6 hPa;进一步转换得到的高程重构结果与DEM的相关系数约为0.93,RMSE约为0.23 km,能够有效反映区域地形起伏特征。敏感性分析表明,气溶胶光学厚度在0.4~2.0内对反演误差影响较小(约1%以内),而高度扰动影响显著,在±10%扰动条件下压强相对误差约为1%~8%。综上所述,本文验证了基于卫星偏振成像载荷数据实现云顶压强与地表高程反演的可行性,探索了未来高分辨率、高光谱与高偏振一体化观测条件下的三维重建方案。 展开更多
关键词 多角度偏振传感器 云顶压强 氧A吸收带 差分吸收光谱
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一种结合ZigBee与OneNET云平台的多终端室内无线消防数据采集与预警系统 认领 引用 被引量：2
19
作者 田军南 陈樟柯 +1 位作者 李伟 蒋吉慧 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第4期264-271,共8页
针对当前火灾隐患不易发觉、消防检查数据采集难、消防检查工作量大等问题,设计了一种结合ZigBee与OneNET云平台的多终端室内无线消防数据采集与预警系统。该系统以STM32为核心主控制器,硬件部分包括ZigBee模块、GSM模块、GPS定位模块... 针对当前火灾隐患不易发觉、消防检查数据采集难、消防检查工作量大等问题,设计了一种结合ZigBee与OneNET云平台的多终端室内无线消防数据采集与预警系统。该系统以STM32为核心主控制器,硬件部分包括ZigBee模块、GSM模块、GPS定位模块、显示模块、WiFi模块、电动水阀控制模块、报警模块以及温湿度等环境数据采集传感器。软件部分利用ZigBee模块通信驱动程序、数据存储与分析模块以及OneNET云平台等实现所设计的功能。系统通过传感器采集数据,并借助卡尔曼-指数平滑滤波进行数据预处理,再传输至主控制器,利用基于阈值的火灾探测算法进行判断,并实时将监测数据上传至OneNET云平台进行数据存储、分析和预警。测试结果表明,该设计方案稳定可靠,实现了消防数据采集和预警的智能化、简便化及科学化,能够有效保障消防安全和人员的生命安全。 展开更多
关键词 ZigBee OneNET云平台 数据预处理 火灾预警 多终端
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智慧农场边缘智能精播监测与控制技术研究进展 认领 引用
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作者 郭明卓 赵佳乐 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期560-572,共13页
在规模化经营持续推进、农业劳动力结构变化以及智慧农场建设不断深化的背景下,播种作业已由传统机械执行环节转变为关系作物群体建植质量、田间作业效率和农场数字化管理能力的关键基础环节。面向规模化智慧农场,智能精播不仅要求实现... 在规模化经营持续推进、农业劳动力结构变化以及智慧农场建设不断深化的背景下,播种作业已由传统机械执行环节转变为关系作物群体建植质量、田间作业效率和农场数字化管理能力的关键基础环节。面向规模化智慧农场,智能精播不仅要求实现高质量排种,还要求在复杂田间工况下具备实时感知、动态调控、远程运维和数据留痕能力。本文围绕智能精播监测与控制技术,系统梳理了智能精播系统的基本构成、关键监测对象与评价指标,重点综述了排种监测、粒距与着床位置监测、播深监测、机器视觉与多传感融合、控制与补偿以及云边端协同等方面的研究进展。分析表明,光电、光纤和红外等方法工程实现较成熟,但在高速、振动、粉尘和秸秆覆盖条件下稳定性仍受限制;电容、压电、近红外、激光及机器视觉等方法虽在检测精度和信息维度上具有优势,但在系统复杂度、端侧部署和长期鲁棒性方面仍面临挑战。当前研究还存在单一传感器抗干扰能力不足、监测与控制链路耦合不紧、农机装备与农场平台数据接口不统一,以及真正实现“感知-诊断-补偿-评价”全过程闭环的系统相对较少等问题。未来,智能精播技术将朝着多源异构信息融合、低时延闭环控制、数据标准化共享及农场级质量闭环评价方向发展。 展开更多
关键词 智慧农场 智能精播 在线监测 控制补偿 多传感融合 云边端协同
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