边缘计算

摘要： 万物互联时代下,图书馆的数据量呈现爆炸式增长,云计算已无法满足海量数据实时处理需求.边缘计算的出现弥补了云计算的不足,给智慧图书馆的建设带来了积极影响.文章分析了边缘计算在智慧图书馆的应用价值和可行性,并结合深圳大学图书馆的边缘计算实践,阐述边缘计算对图书馆业务自动化、智能化水平的提升作用,加速边缘计算与图书馆各项业务的深度融合,为智慧图书馆的发展提供参考借鉴.

摘要： 在工业互联网中,工厂的设备计算能力有限,边缘计算的出现有效缓解了现场设备的计算压力,提供低时延的计算服务。有效的计算卸载策略能够更好地提供高质量的服务,如今大多数有关计算卸载的研究都是移动边缘计算,移动边缘计算的卸载策略在工业互联网中不适用,因此研究工业互联网中基于边缘计算的计算卸载很有必要。为此,提出了基于云边协同的计算卸载框架以及系统模型;基于此系统模型,以最小化任务时延为目标,将问题形式描述为01整数规划问题,并提出了基于混合整数线性规划算法的计算卸载策略解决该问题。实验结果表明,与局部卸载方法和最小时延和能耗卸载方法相比,提出的基于云边协同的计算卸载方法在时延上分别降低了4%和10%,提高了系统性能。

摘要： 电力物联网背景下海量异构数据亟需处理,对算力、通信资源的需求剧增,多边缘计算终端协同是提高区域自治水平的重要应用场景。为改善系统信息流分布、提高资源利用率,提出了一种边缘计算终端部署与业务分配方法。首先,提出了边缘计算终端业务处理架构和数据源节点簇划分方法。其次,建立了考虑终端部署与业务分配的双层模型,外层模型求解业务在边缘计算终端的分配问题,内层模型求解边缘计算终端的部署问题。再次,分析了双层优化模型间的耦合关系,提出了一种利用CPLEX的双层优化算法求解所提出的双层模型。最后,通过算例验证了本文方法的有效性。

摘要： 针对非合作频率竞争伴随功率竞争导致的短波电磁环境逐年恶化,结合新兴的区块链和边缘计算,提出一种短波电磁频谱管理新架构,详述了驱动其运行的三项关键程序:短波频谱数据的采集、短波频谱区块的生成、短波频谱数据的交易。提出了短波区块链的新概念,并基于联盟链设计了端-边-云的短波电磁频谱管理结构。最后,提出了该短波区块链的开放性课题和未来研究挑战。新的短波电磁频谱管理架构有望使短波频谱数据以分布式、更安全、更高效的方式共享,从而改变非合作频率竞争伴随功率竞争的短波电磁频谱使用方式,改善不断恶化的短波电磁环境。

摘要： 文中利用边云协同的概念,解决边缘设备运算资源与存储资源不足的问题。在服务器端训练模型并进行性能测试。挑选出轻量级的MobileNet模型后将其部署在边缘设备,并对手写体识别结果进行分析。结果表明:与其他经典模型相比,在PC端利用深度可分离卷积的MobileNet模型耗时可减少近50%;部署到嵌入式端后,其运算时间变为2 ms,运算速度提升几十倍,可解决人工智能部署到嵌入式端的难题。

摘要： 2021年9月15日,翼辉信息重磅发布自主研发的新一代智能边缘计算操作系统一爱智操作系统(EdgerOS)。EdgerOS基于翼辉信息自主知识产权的国产内核SylixOS进行开发,并根据不同应用场景在边缘侧进行部署,使设备具备智能边缘计算能力。同时,EdgerOS还为广大开发者提供了基于互联网技术栈的操作系统平台,抽象了复杂的底层设备管理和通信协议,简化物联网App开发难度,提高开发效率。

摘要： 针对边缘计算数据安全问题,提出一种密文搜索与共享方案,在不改变边缘计算架构的和云计算架构的情况下,借助上述边缘计算诸多优势实现用户隐私数据保护,利用边缘节点构建加密倒排索引,在边缘节点和云计算平台之间安全地分享索引和密钥,实现密文搜索、数据安全共享及索引动态更新等功能。最后,与现有方案相比,对性能和安全性进行分析讨论,表明所提方案在密文搜索攻击模型下具有可证明的高安全强度,基于加密倒排索引兼顾了密文搜索效率和文档动态更新功能。

摘要： 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。

摘要： 车路协同业务是智慧城市中智慧交通的核心业务。本文研究了以边缘计算为核心的智慧城市车路协同计算系统和一个基于智慧城市车路协同三层计算平台的网络体系架构。本文分析了以路侧边缘计算为核心的路口场景接入路侧网络方案和接入回传网络的两种建网模式。

摘要： 为了应对车联网中计算资源密集、可分离型任务的卸载环境动态变化和不同协同节点通信、计算资源存在差异的问题,提出了一种在V2X下多协同节点串行卸载、并行计算的分布式卸载策略。该策略利用车辆可预测的行驶轨迹,对任务进行不等拆分,分布式计算于本地、MEC及协同车辆,建立系统时延最小化的优化问题。为求解该优化问题,设计了博弈论的卸载机制,以实现协同节点串行卸载的执行顺序;鉴于车联网的动态时变特性,利用序列二次规划算法,给出了最优的任务不等拆分。仿真结果表明,所提策略能够有效减少计算任务系统时延,且当多协同节点分布式卸载服务时,所提策略在不同的参数条件下仍然能够保持稳定的系统性能。

摘要： 车联网中的车辆可看作集感知、通信、计算能力于一身的流动性平台.车辆可通过车载传感器系统对周围环境数据进行实时采集,利用车辆计算资源进行智能决策,并通过车间信息交互实现控制决策的循环反馈,形成自治系统以提高交通效率.由于车辆本地计算资源受限,难以满足复杂高动态场景中基于图像识别、视频处理等计算密集型任务的实时决策性能需求.车辆边缘计算(Vehicle Edge Computing,VEC)通过利用边缘网络的计算资源,将车辆感知生成的计算任务从车辆卸载到车辆附近边缘服务器进行处理,从而提高了车群系统的感知决策能力.本文首先介绍了VEC的典型应用场景和系统架构;然后重点分析了VEC网络中的通信及计算资源深度融合问题,以及信息时效性对系统感知决策的影响;最后对VEC面临的问题和挑战进行了简要的归纳和展望.

摘要： 本文介绍与讨论了边缘计算架构在智慧路口的应用与实践.路口是城市交通管理网络的重要关键节点,智慧路口需要满足路口态势全息感知,路口本地认知、路口业务实时联动的要求.通过基于端、边、云的智慧路口信息化体系,开发边缘计算架构的智慧路口应用,实现信息采集、实时计算、业务联动等功能,并与中心云端与路口智能设备端协作.基于边缘计算架构的智慧路口应用在上海多个项目成功运用,取得了良好的示范成果.

摘要： 利用智慧路口的边缘计算能力,联动上下游路口的数据,使交通状态在边缘端即可快速完成处理和计算,有效缓解中心平台数据处理实时性和可靠性较差的痛点,同时结合智慧路口具备多源数据的优势,可以解决目前交通状态计算形式单一、样本量普遍不足和准确率较低等问题.此外,无论是传统的交通状态判别方法还是互联网公司基于实时浮动车数据发布的交通状态结果,普遍关注的还是各路口之间整个路段的状态,而根据城市道路间断流的特性,靠近路口区域的路段与剩余路段的交通状态有着较大区别.为了更精准地反应出城市道路间断交通流的实际运行状态,本文在智慧路口的环境下,提出一种能够从整个路段状态中将靠近路口区域路段的交通状态区分出来的精细化判别方法.

摘要： 通过理论研究和技术创新,提出了一套5G边缘计算建设的思路,并给出了部署、管理、传输、分流以及落地建设的具体策略,同时提出了一整套TCPO和CDN的测试方案,具有很强的实操性和落地性,可以为5G边缘计算的落地部署提供一套完整而翔实的参考.

摘要： 电力工控系统内生安全防护与攻击监测解决方案,针对当前电力工控系统总体呈现出的威胁破坏范围广、传播速度快、攻击手段更加隐蔽等特点,按照“硬件可信、系统免疫、框架统一、软件可控”思路,突破安全操作系统、可信计算、边缘计算框架和终端检测与响应等关键技术,构建从硬件到操作系统,再到工控软件功能安全和信息安全融合的内生安全与攻击监测体系,提高电力系统关键基础设施防护水平,推进国家基础软件自主可控.

摘要： 近年来,我国从国家层面做出了“打赢蓝天保卫战”的重要部署,全国各地的空气污染防治进入了重要阶段.但目前还没有一种可对非道路移动机械的尾气排放进行实时监测的系统平台和适合车载实时检测的小型化终端设备产品.随着智能物联网传感器边缘计算和分布式云监控平台大数据分析技术等的不断发展,加快了建立重型柴油车、非道路移动机械等高排放车辆的综合一体化监控平台和运行模式的落地运行,填补了国内重型柴油车、非道路移动机械等高排放车辆监控领域的空白.文中针对边缘传感器采集到的庞大的流式数据集,重点介绍了利用FIMT-DD算法、LSTM和改进的CNN等进行数据清洗、挖掘和分析,并可视化呈现大数据监管平台的应用,并依据应用于预测区域非道路移动机械的行驶密度、污染排放指标进行服务监管和决策,并在不断地训练和改进中对提高尾气污染预测预警精度进行了展望.

摘要： 传感器技术的成熟和电力物联网的深化建设使得电力设备的在线监测应用越来越广泛,如变压器油色谱在线监测基本成为220kV及以上变电站的标准配置,然而油色谱装置生产厂商未形成统一的标准,各厂商生产的终端设备在通信制式、数据结构、终端性能等方面差异化明显.从属性、服务和事件三个维度设计了油色谱装置在电力物联网环境下的统一实体建模,并采用大数据技术在边缘侧构建变压器智能故障快速诊断分析模型,有效缓解云端计算压力,实现基于海量油色谱传感数据的变压器潜伏故障实时研判.

摘要： 车联网(Vehicle to everything,V2X)作为新型信息基础设施建设的重要组成部分,为未来交通的智能化、网联化提供了技术支持.基于蜂窝车联网(C-V2X)的车路协同技术具备低时延、高可靠的通信特点,己成为国际主流的车联网通信标准.随着移动通信技术的发展,为满足高级自动驾驶应用需求,C-V2X正在从LTE-V2X演进到NR-V2X.本文从系统架构、资源调度、车联网安全几个角度总结了当前车联网的研究现状,并针对车联网技术演进,重点介绍边缘计算、群休智能、内生安全、数字孪生等相关前沿技术,展望了蜂窝车联网技术和应用的未来发展方向.

摘要： 通过对当前信号控制系统存在问题的分析,本文提出了面向交通控制优化和未来车路协同的"端-边-云"的交通信号控制系统架构,对并该架构的结构、功能、优势进行了深入分析,最后给出了未来交通信号控制系统的发展展望.

摘要： 本文通过分析重点营运车辆联网联控平台现有平台架构、应用,总结现阶段平台所面临的不足.针对存在的问题,本文研究了物联网、大数据、机器学习、边缘计算等构建重点营运车辆监测的应用新模式,该模式在提升重点营运车辆监管效率,消除安全隐患,降低事故发生率方面具有重大意义.

摘要： 本申请提供一种基于边缘计算和云计算的数据管理方法及边缘计算平台。在该方法中，首先通过目标api接口获取实时配电指令数据，其次根据网络拓扑对实时配电指令数据进行识别得到每个用电设备对应的目标配电指令数据及其对应的层级标签，然后根据层级标签将每条目标配电指令数据下发至对应的用电设备，最后根据执行脚本生成镜像监控程序从而对每个用电设备进行轮询，进而生成电能质量监控日志。如此，不仅能够将配电指令数据按照云计算平台所设置的层级关系下发给对应的用电设备，还能够基于镜像监控程序对每个用电设备的电能质量进行分布式和全局性监控，从而确保电能质量监控的可靠性，进而实现边缘计算与配电网之间的稳定可靠对接。

摘要： 本公开提供一种边缘计算协同方法、边缘计算节点、计算机设备及可读存储介质，所述方法包括：边缘计算节点计算本节点上运行的各应用的最新负载值，向其它节点发送该最新负载值，以使其更新其应用负载信息表；接收其它节点发送的各自节点上运行的各应用的最新负载值；将本节点及其它节点上运行的各应用的最新负载值分别更新到本节点的应用负载信息表中；当有新的应用请求连接时，判断其应用负载信息表中本节点对应的该应用的最新负载值是否超过负载阈值；若超过，则将新的应用请求引导至其负载信息表中该应用的最新负载值最低的节点进行处理。本公开的技术方案实现边缘计算节点群在应用层面的更精细化均衡利用，提升处理效率，提高应用响应速度。

摘要： 本发明公开了一种边缘计算系统、边缘计算决策预测方法以及计算机可读存储介质。所述边缘计算系统包括传感模块，并接收多个自动驾驶车辆传输的计算数据信息；边缘计算模块，所述边缘计算模块用于接收所述传感模块的多个计算数据信息，并进行计算，并输出多个自动驾驶决策控制信号至对应的自动驾驶车辆；网络模块，用于连接边缘计算模块、传感模块以及传感模块覆盖范围内的自动驾驶车辆，以使所述边缘计算模块与所述自动驾驶车辆交互通信。可实现多线程服务的方式，利用网络模块的5Gwifi局域网全覆盖，实时调度控制多台自动驾驶车辆，降低单台自动驾驶车辆的主控计算单元的性能配置，降低单台车的算力功耗，提升自动驾驶车辆的使用时长。

摘要： 本申请提供一种应用于边缘计算和云计算的数据管理方法及边缘计算平台。在该方法中，首先通过目标api接口获取实时配电指令数据，其次根据网络拓扑对实时配电指令数据进行识别得到每个用电设备对应的目标配电指令数据及其对应的层级标签，然后根据层级标签将每条目标配电指令数据下发至对应的用电设备，最后根据执行脚本生成镜像监控程序从而对每个用电设备进行轮询，进而生成电能质量监控日志。如此，不仅能够将配电指令数据按照云计算平台所设置的层级关系下发给对应的用电设备，还能够基于镜像监控程序对每个用电设备的电能质量进行分布式和全局性监控，从而确保电能质量监控的可靠性，进而实现边缘计算与配电网之间的稳定可靠对接。

摘要： 本申请提供了一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器，包括：确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；本轮的时延最小值之和与下一轮的时延最小值之和的差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务。根据所述方法和服务器，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担。

摘要： 本申请提供一种基于边缘计算和云计算的数据管理方法及边缘计算平台。在该方法中，首先通过目标api接口获取实时配电指令数据，其次根据网络拓扑对实时配电指令数据进行识别得到每个用电设备对应的目标配电指令数据及其对应的层级标签，然后根据层级标签将每条目标配电指令数据下发至对应的用电设备，最后根据执行脚本生成镜像监控程序从而对每个用电设备进行轮询，进而生成电能质量监控日志。如此，不仅能够将配电指令数据按照云计算平台所设置的层级关系下发给对应的用电设备，还能够基于镜像监控程序对每个用电设备的电能质量进行分布式和全局性监控，从而确保电能质量监控的可靠性，进而实现边缘计算与配电网之间的稳定可靠对接。

摘要： 本发明涉及分布式边缘计算技术领域，且公开了一种分布式边缘计算系统及分布式边缘计算方法，包括分布式计算系统，所述分布式计算系统包括数据汇集系统、数据分发系统、数据运算系统和数据整合系统。本发明中，通过数据汇集系统将外部数据集中在一起，并且再通过数据分发系统将外部的数据分别发送到不同的数据运算系统中，通过数据运算系统，将不同的数据进行同步处理，降低数据处理的时间，提高对数据的处理效率，最后通过数据整合系统将各个数据运算系统得出的数据进行集中在一起，一起向外部输出，降低了处理时间，达到了提高对数据的处理效率的效果。

摘要： 本发明公开了一种用于边缘计算的特征数据选择方法及边缘计算终端，将经过K近邻计算得到的特征集合作为初始最优鸟巢，把初始最优鸟巢看做搜索空间中的点，在全局搜索阶段中融入遗传算法的交叉算子，在局部搜索阶段融入了遗传算法的变异算子，结合了布谷鸟算法的强鲁棒性和收敛速度快的优点，提高了布谷鸟算法种群的多样性和搜索能力，并将K近邻算法与改进后的布谷鸟算法结合，在莱维飞行、交叉操作和变异操作之后均采用K近邻算法评估鸟巢的优劣，获取到优化的特征提取结果，解决了现有边缘计算中数据空间维度较高而对数据的内部特征不够了解的技术问题，提高了数据的分析效率和精度。

摘要： 本发明涉及一种边缘计算装置以及边缘计算方法和系统。其中所述边缘计算装置包括：第一网络接口(111)，其能够接收一个数据分组；第二网络接口(112)，其能够输出未处理的数据分组或处理的数据分组；网络分流模块(120)，其与所述第一网络接口(111)耦合，并接收来自所述数据分组；处理模块(140)，其与所述网络分流模块(120)耦合，并对所述数据分组进行处理。

摘要： 本公开实施例公开了基于边缘计算的生产方法、边缘计算设备、工站及系统，该基于边缘计算的生产方法，由边缘计算设备实施，所述方法包括：从生产线的工站收集生产数据，从所述工站收集的生产数据至少包括所述工站的传感数据、图像数据和生产执行机器运行数据中的至少一个；将从所述工站收集的生产数据输入至第一分析模型进行分析，根据分析结果对所述生产线的生产过程进行调节。