恭喜昕诺飞控股有限公司O·P·奥拉莱耶获国家专利权
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龙图腾网恭喜昕诺飞控股有限公司申请的专利在分布式计算网络的边缘节点中使用聚类和形状匹配来压缩传感器数据的系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112534427B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980052262.3，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权在分布式计算网络的边缘节点中使用聚类和形状匹配来压缩传感器数据的系统和方法是由O·P·奥拉莱耶;A·莫蒂;M·K·戈帕尔萨米设计研发完成，并于2019-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本在分布式计算网络的边缘节点中使用聚类和形状匹配来压缩传感器数据的系统和方法在说明书摘要公布了：一种用于在分布式计算网络的边缘节点处压缩传感器数据的系统和方法。该方法包括用多个已知信号模板训练边缘节点。每个已知信号模板对应于由传感器可观察到的多个事件中的对应的一个。由边缘节点的传感器收集原始数据信号。基于原始数据信号和已知信号模板之间的相似度，将原始数据信号分类为已知信号模板之一。基于原始数据信号的分类来选择压缩方案。根据压缩方案压缩原始数据信号。
本发明授权在分布式计算网络的边缘节点中使用聚类和形状匹配来压缩传感器数据的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种在分布式计算网络10的边缘节点12处压缩传感器数据的方法，包括：用多个已知信号模板42、44的知识训练所述边缘节点，每个已知信号模板对应于能够由所述边缘节点的传感器14感测的多个事件之一；由所述传感器收集原始数据信号38；基于所述原始数据信号和所述多个已知信号模板中每一个已知信号模板之间的相似度，将所述原始数据信号与所述多个已知信号模板相比较；基于所述原始数据信号和所述已知信号模板之间的最高相似度，将所述原始数据信号分类为与所述多个已知信号模板之一相关；基于所述原始数据信号的所述分类选择压缩方案；以及根据所述压缩方案压缩所述原始数据信号，其中，所述压缩包括以下各项中的至少一项：仅压缩所述原始数据信号和所分类的已知信号模板之间的差异；通过确定由所述传感器观察到的所述事件的指示来压缩所述原始数据信号，其中所述分类包括基于所分类的已知信号模板确定观察到哪个事件。
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