[發明專利]一種節能型智能路由器在審
| 申請號: | 201711299258.6 | 申請日: | 2017-12-08 |
| 公開(公告)號: | CN107995122A | 公開(公告)日: | 2018-05-04 |
| 發明(設計)人: | 王珂 | 申請(專利權)人: | 深圳市田言智能科技有限公司 |
| 主分類號: | H04L12/801 | 分類號: | H04L12/801;H04L12/771;H04L12/24;H04L12/26;G06F21/32 |
| 代理公司: | 成都弘毅天承知識產權代理有限公司51230 | 代理人: | 徐金瓊,劉東 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 節能型 智能 路由器 | ||
技術領域
本發明涉及路由器領域,具體涉及一種節能型智能路由器。
背景技術
路由器用于設備與設備之間的連接,對于通信傳輸等有重要的作用。路由器(Router)又稱網關設備(Gateway)是用于連接多個邏輯上分開的網絡,所謂邏輯網絡是代表一個單獨的網絡或者一個子網。當數據從一個子網傳輸到另一個子網時,可通過路由器的路由功能來完成。路由器的功能使得其成為家庭和辦公不可缺少的部分,但是被廣泛使用的路由器存在一些問題:第一,單個路由器使用者過多容易造成網絡擁堵甚至癱瘓,其中重要的使用者可能由于網絡的癱瘓造成重大損失;第二,某些路由器使用者占用了較大流量,但是其實際使用的流量較小,從而導致大部分的流量處于閑置狀態,使得流量的整體有效使用率低;第三,路由器與連接設備沒有進行有效的管理,導致非法使用者容易連接路由器,進而容易發起相應的DDOS攻擊等,造成正常使用者的路由器的癱瘓。
發明內容
本發明的目的在于:針對現有技術中對于路由器的監管不恰當造成網絡擁堵或路由器的流量正常使用率較低的問題,本申請提供了一種節能型智能路由器。
本發明采用的技術方案如下:
一種節能型智能路由器,包括流量采集模塊、云端、流量分配模塊、神經網絡訓練模塊;
所述流量采集模塊,采集路由器連接所有負載對應的實時數據;
所述云端,接收并存儲流量采集模塊發送的實時數據;
所述神經網絡訓練模塊,接收云端發送的實時數據并訓練輸出所有負載對應的流量分配權重;
所述云端,接收神經網絡訓練模塊發送的所有負載流量分配權重并分配負載對應的流量分配數據;
流量分配模塊,接收云端發送的流量分配數據并分配流量至對應負載;
具體地,還包括環境檢測模塊、啟停檢測模塊和啟停執行模塊;所述環境檢測模塊與云端連接,所述啟停檢測模塊與云端連接,所述云端與所述啟停執行模塊連接;
更進一步地,所述環境檢測模塊包括溫度檢測模塊和濕度檢測模塊,所述溫度檢測模塊和所述濕度檢測模塊均與云端連接;
本方案中,環境檢測模塊主要包括溫度檢測模塊和濕度檢測模塊,溫度檢測模塊和濕度檢測模塊分別采集路由器周圍的溫度信息與濕度信息,并將溫濕度信息發送至云端,所述云端會判斷溫度或濕度是否超出正常值(正常值通常由人工進行預設),同時所述啟停檢測模塊會檢測路由器的狀態,如果路由器處于開啟狀態,云端則會發出關閉路由器的指令,啟停執行模塊接收到后關閉路由器;如果處于路由器處于停止狀態,則云端不再輸出關閉路由器指令。
具體地,所述環境檢測模塊包括人臉檢測模塊;所述人臉檢測模塊,采集路由器的人臉數據并發送至云端;
本方案中,環境檢測模塊主要包括人臉檢測模塊,人臉檢測模塊分別采集路由器周圍的人臉信息,并將人臉信息發送至云端,所述云端會判斷是否屬于數據庫使用者(數據庫使用者通過由路由器擁有者進行設定),同時所述啟停檢測模塊會檢測路由器的狀態,如果路由器處于開啟狀態,云端則會發出關閉路由器的指令,啟停執行模塊接收到后關閉路由器;如果處于路由器處于停止狀態,則云端不再輸出關閉路由器指令,避免非法使用者進行盜用路由器。
具體地,所述流量采集模塊,采集路由器連接所有負載對應的實時數據,所述實時數據包括使用設備的MAC地址S、時間T以及流量使用量Abit、下載流量使用量Adbit。
更進一步地,所述神經網絡訓練模塊包括神經網絡樣本歸一單元、神經網絡訓練單元和神經網絡反饋輸入單元;
所述神經網絡樣本歸一單元,接收云端發送的實時數據,實時數據包括MAC地址S、時間T以及流量使用量Abit、下載流量使用量Adbit,并將實時數據進行歸一化處理得到標準輸入樣本[S,T,Abit,Adbit];
所述神經網絡訓練單元,接收神經網絡樣本歸一單元發送的標準輸入樣本并訓練得到流量分配模型,路由器的負載發出流量分配請求,根據流量分配模型輸出負載對應的流量;
所述神經網絡反饋輸入單元,接收神經網絡訓練單元分配負載對應的流量并判斷是否滿足預設精度,如滿足,則將通過流量分配模塊流量分配至對應的負載,如不滿足,則將數據返回至神經網絡訓練單元重新訓練直至負載對應的流量達到預設精度;
所述神經網絡樣本歸一單元的歸一化處理是指對云端發送的實時數據進行單位換算的歸一處理;
上述方案中,路由器的負載發出流量分配請求是指負載連接到路由器對應的網絡;
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