基于边缘计算的任务调度方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113778645A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110949593.6

    申请日:2021-08-18

    IPC分类号: G06F9/48

    摘要: 本公开公开了一种基于边缘计算的任务调度方法、装置、设备及存储介质,涉及大数据和边缘计算等人工智能技术领域,具体实现方案为:获取当前待计算的任务以及所述待计算的任务对应的参数信息;根据所述参数信息,确定所述待计算的任务对应的第一整数值;根据预设的整数环上各整数值与虚拟节点的对应关系,确定所述第一整数值对应的目标虚拟节点;将所述待计算的任务,发送给所述目标虚拟节点所属的边缘节点。由此,通过将虚拟节点均匀分布在预设的整数环上,使得每个节点负载相对均衡,根据当前任务的参数计算出对应的哈希值,使得该任务可以与整数环中的整数值相对应,进而找出用于处理该任务的节点,具有一定的可扩展性。

    一种全景图像拼接的快速缝合线寻优方法

    公开(公告)号:CN113506216A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110702404.5

    申请日:2021-06-24

    摘要: 本发明公开了一种全景图像拼接的快速缝合线寻优方法。适用于计算机图像处理使用。先确定参考图像和待配准图像的重叠区域;然后构建重叠区域像素点的能量函数,并确定缝合线的起止点;接着根据确定的起止点建立重叠区域内像素点父节点和延伸点的数学模型,并以此来找到最优缝合线;最后,在缝合线两边分别取参考图像和待配准图像,进行对齐融合,完成图像拼接。本方法较其他缝合线寻优算法的优势:算法的计算量和复杂度大大降低,消除了重影和几何错位现象,改善了图像拼接的效果。

    一种应用于巷道复杂场景的导航灭点检测方法

    公开(公告)号:CN113240721A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110347446.1

    申请日:2021-03-31

    IPC分类号: G06T7/536 G06K9/46 G06T5/00

    摘要: 本发明公开了一种应用于巷道复杂场景的导航灭点检测方法。适用于计算机视觉领域。使用LSD算法提取巷道场景图像中的直线信息;然后剔除图像中较短的直线,通过加入平均梯度约束剔除图像中由于阴影区域产生的干扰直线;接着结合运动估计技术充分利用连续帧图像之间的关系,在传统块匹配算法的基础之上加入缩放系数,增加图像中可用的直线信息并用于辅助灭点估计;最后,将检测到的直线转换成参数空间中的样本点后,通过LOF算法计算出每个样本点的异常因子值,设计样本点的权值函数,最后采用改进的RANSAC算法进行灭点的回归估计。其干扰直线剔除效果好,能够解决巷道复杂场景中缺乏直线特征的难题,灭点检测精度更高,更适用于巷道复杂场景。

    一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法

    公开(公告)号:CN111666630B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202010458424.8

    申请日:2020-05-26

    IPC分类号: G06F30/15 G06F30/20

    摘要: 一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法,属于无人机结构设计方法。无人机设计:根据井下无人机飞行环境特点和巡航要求,选取无人机结构设计的决策变量,确定优化目标和约束条件,构建井下无人机结构设计的多目标优化模型;考虑到无人机飞行稳定性这一优化目标很难建立数值模型,基于决策变量取值,获得代表个体及其飞行稳定性的数值模拟评价,进而采用机器学习方法,构建其代理模型,形成飞行稳定性优化目标评价函数;采用NSGA‑II多目标优化方法,结合约束处理机制,实现无人机结构的寻优,并对获得的最优结构进行仿真验证分析。本方法用于煤矿井下无人机结构设计,有效保证了无人机结构的合理性与科学性,保障了井下作业的安全性和经济性。

    一种球面多分辨率离散化表示方法

    公开(公告)号:CN114332408A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111507054.3

    申请日:2021-12-10

    IPC分类号: G06T17/20

    摘要: 本发明公开了一种球面多分辨率离散化表示方法,适用于原子球模型的三维构建领域。建立以球面立体图形和球面内接正十二面体模型,然后以正十二面体所有面中心点在球面上的投影点和所有正五边形的顶点形成球面点集合,并连接每个面投影点和每个正五边形的顶点,形成平面三角形集合;之后以每个平面三角形最长边中心点在球面的投影点,和平面三角形三个顶点连接形成两个平面三角形,遍历集合后将新获得的投影点加入到球面点集合中,重复本步骤,最后得到平面三角形集合和球面点集合即为球面离散化的表示方法。本方法形成的三角网格更加均匀,整体离散划分粗糙程度一致,可以以任意指定精度逼近原始连续球表面,从而精确模拟出原子球模型。

    任务的处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113778644B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202110949517.5

    申请日:2021-08-18

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50

    摘要: 本公开公开了一种任务的处理方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体实现方案为:任务的处理方法,其特征在于,包括:获取待执行的任务;对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。由此,可以根据任务的类型确定当前的处理模式,从而避免带来资源浪费,将任务异步处理且处理速率可调,避免出现任务堆积和请求响应等问题。

    动态分割八叉树的煤矿井下空间重建方法与装置

    公开(公告)号:CN114820928A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210427469.8

    申请日:2022-04-21

    IPC分类号: G06T17/00

    摘要: 本公开提出了一种动态分割八叉树的煤矿井下空间重建方法以及装置,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取煤矿井下空间的图片序列以及图片序列的运动估计数据;根据图片序列以及运动估计数据,生成与图片信息对应的各个点云坐标;确定各个所述点云坐标所属于的非均质八叉树网格;根据各个所述网格当前的状态,确定对当前构建的八叉树模型的更新策略;执行所述更新策略,以确定当前所述煤矿井下空间对应的三维重建模型。由此,可以很好地适应煤矿井下的狭长通道,通过使用基于动态分割的八叉树,以避免不必要的空间计算,进而降低狭长通道的空间重建所需的计算网格个数,并降低计算量,可以满足开采和掘进过程中对于空间信息精准、快速感知的强烈需求。

    任务的处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113778644A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110949517.5

    申请日:2021-08-18

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50

    摘要: 本公开公开了一种任务的处理方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体实现方案为:任务的处理方法,其特征在于,包括:获取待执行的任务;对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。由此,可以根据任务的类型确定当前的处理模式,从而避免带来资源浪费,将任务异步处理且处理速率可调,避免出现任务堆积和请求响应等问题。

    基于激光标靶的掘进机位姿测量方法及装置

    公开(公告)号:CN113739775A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111076598.9

    申请日:2021-09-14

    IPC分类号: G01C15/00 G01B11/00

    摘要: 本公开提供了一种基于激光标靶的掘进机位姿测量方法、装置、设备及存储介质,涉及煤矿机械技术领域,具体实现方案为:确定激光标靶上各个参考光斑的第一光斑坐标;获取所述激光标靶上形成的各个参考光斑的第二光斑坐标;根据所述第一光斑坐标和所述第二光斑坐标,计算所述激光标靶的空间位姿;根据所述激光标靶的空间位姿,对所述掘进机的位姿进行调整。由此,可以基于激光标靶的坐标系和世界坐标系确定参考光斑的第一光斑坐标和第二光斑坐标,进而根据掘进机的所述标准位姿和当前位姿,确定掘进机的位姿偏差,最后根据位姿偏差,对掘进机进行调整,不仅操作简单,实行便捷,还可以降低测量成本。

    一种全景图像拼接的快速缝合线寻优方法

    公开(公告)号:CN113506216B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202110702404.5

    申请日:2021-06-24

    摘要: 本发明公开了一种全景图像拼接的快速缝合线寻优方法。适用于计算机图像处理使用。先确定参考图像和待配准图像的重叠区域;然后构建重叠区域像素点的能量函数,并确定缝合线的起止点;接着根据确定的起止点建立重叠区域内像素点父节点和延伸点的数学模型,并以此来找到最优缝合线;最后,在缝合线两边分别取参考图像和待配准图像,进行对齐融合,完成图像拼接。本方法较其他缝合线寻优算法的优势:算法的计算量和复杂度大大降低,消除了重影和几何错位现象,改善了图像拼接的效果。