基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN108052535B

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN201711132235.6

    申请日:2017-11-15

    IPC分类号: G06F16/583 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统,包括:根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树,并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心;根据该处理器个数和该聚类中心的个数,建立该聚类中心到各处理器的映射,以在各处理器的本地内存中建立哈希表;根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离,选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项;在每个待查表项上计算查询数据的哈希值,选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点,通过计算该候选点与该查询数据之间的距离,对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率,应对千万规模的数据检索。

    基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN108052535A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711132235.6

    申请日:2017-11-15

    IPC分类号: G06F17/30 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统,包括:根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树,并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心;根据该处理器个数和该聚类中心的个数,建立该聚类中心到各处理器的映射,以在各处理器的本地内存中建立哈希表;根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离,选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项;在每个待查表项上计算查询数据的哈希值,选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点,通过计算该候选点与该查询数据之间的距离,对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率,应对千万规模的数据检索。

    数据流处理方法和系统
    10.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102761487B

    公开(公告)日:2016-04-27

    申请号:CN201210242506.4

    申请日:2012-07-12

    IPC分类号: H04L12/70 H04L29/06 H04L29/08

    摘要: 本发明公开了一种数据流处理方法和系统,该方法用于借助众核处理器的多个处理核心对数据流进行解码处理,其中,多个处理器核心被划分为多个资源组,该方法包括:将数据流分配给多个资源组中的部分或全部;以及每个资源组对被分配到该资源组的数据流进行解码处理。本发明通过将数据流分配给多个处理核心划分得到的多个资源组中的部分或全部,并在每个资源组中对被分配到该资源组的数据流进行解码处理,从而能够对多个数据流进行并行处理,并且减少各个流的各个片段输入产生的响应延迟以及整个流的响应延迟,提高了处理效率,优化了处理器资源的使用。