-
公开(公告)号：CN116074390B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211585884.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L67/63 , H04L67/1014 , H04L67/1008 , H04L45/021 , H04L67/12 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开一种新能源算力网络感知与路由的系统和方法，包括至少一个子系统，子系统分别与常规路由连接；所述子系统包括一新能源算力路由、第二新能源算力路由、算力容器和绿电储备，所述算力容器，用于执行算力请求；第二新能源算力路由，用于获取算力容器的算力路由信息，生成算力路由信息表；第一新能源算力路由，用于接收用户的算力请求，选择在算力路由信息表选择符合算力请求的目标算力容器，生成算力响应数据包并发送到目标算力容器。
-
公开(公告)号：CN113032120A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110327253.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F30/27 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的工业现场大数据任务协调度方法，S1：调度器获取任务量Ni、时延Ti；S2：对每个任务的优先级进行评定；S3:获取网络剩余带宽R和任务的上传速率Li,Li表示第i个任务的上传速率，按照优先级进行任务排队等待，并记录延时Wi；S4：获取调度器的任务调度阈值α，以及每台边缘服务器的计算信息，任务排队处理的数量l，排队等待延时S5：根据系统资源状态、当前业务任务量和时延要求对任务进行协同调度。本发明通过边缘计算实现任务在终端与边缘服务器间的资源调度，实现工业现场任务在终端设备和边缘服务器的合理调度，充分考虑系统的计算资源，提高系统处理任务的能力，也能最小化系统的资源消耗量，提高任务调度的实时性。
-
公开(公告)号：CN111400040A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010172045.2
申请日：2020-03-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习和边缘计算的工业互联网系统及工作方法，包括云单元、边缘单元组以及感知单元组。云单元采用分段算法将深度学习模型分成多个深度学习子模型并进行训练，再将训练完成的深度学习子模型分别部署到相对应的边缘单元；感知单元组采集汽车零部件图像，并上传到边缘单元组，边缘单元依次进行计算分析，检测汽车零部件的缺陷类别；边缘单元计算得到缺陷类别后，将缺陷类别回传到感知单元组。本发明通过使用分段算法对复杂的深度学习模型进行了分段处理，使得计算能力较弱的边缘单元也能运行深度学习模型，提高了计算效率；同时边缘单元只需运行深度学习模型中的一部分，就可以提前得到检测结果，缩短了检测时间。
-
公开(公告)号：CN106991661A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710209316.5
申请日：2017-03-31
Applicant: 重庆大学 , 菱王电梯股份有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种融合KL变换与灰色关联度的非局部均值去噪方法，包括如下步骤：S1，采用非局部均值去噪方法对含噪图像进行预去噪处理；S2，基于非局部均值去噪方法的基本原理，改进图像子块间相似性度量的方式，进行权值重构；S3，在相似性度量中，加入基于KL变换的特征因子，充分而完整的利用KL变换的特征提取功能，较精确的捕捉图像的特征；S4，在相似性度量中，加入基于新型灰色关联度的纹理因子；S5，以预去噪图像为基础，采用加入了特征因子和纹理因子进行权值重构的改进的非局部均值去噪方法进行二次去噪。进一步提升权重度量的准确性。
-
公开(公告)号：CN104036490B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410200143.7
申请日：2014-05-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种适用于移动通信网络传输中的前景分割方法，属于图像处理和通信网络传输领域；预存五张拍摄时间间隔与运行时图像采集间隔一致的背景模板，在粗检出目标的情况下使用前四张背景再次进行精检；计算监测图像与背景图像间的差异区域面积判断是否有目标进入，不存在目标时无需传输该幅图像，存在目标时分割出目标区域，并仅传输目标区域；服务器将接收到的目标区域融合在预存的背景图像中进行视频播放或图像展示；拍照模式下为避免经过行人被判为障碍物，根据场景长度、人步行速度和监控拍照频率，设定当第三次提取出目标时方传输至服务器；每次采集分割周期结束后及时进行背景更替，使用缓慢过渡的方式克服光线等环境变化造成的干扰。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103457920B
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201210181785.8
申请日：2012-06-04
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 重庆大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种基于重叠网的分布式防火墙安全策略配置方法及系统，所述方法包含如下步骤：步骤101）部署于某一域内的智能节点采集其对应域内的反映网络所承载的业务流信息的第一参考信息，并依据所述第一参考信息生成安全策略；步骤102）上一步骤所述的智能节点将其生成的安全策略同时分配给其对应域内的防火墙和位于其它域内的智能节点；步骤103）上一步骤中所述位于其它域内的智能节点将其收到的来自其余节点的安全策略作为第二参考信息动态调整其对应的安全策略，并将生成的安全策略分配给域内防火墙，从而完成域间的安全策略配置。所述步骤101）所述的智能节点依据第一参考信息和防火墙性能状态信息生成安全策略。
-
公开(公告)号：CN103279765B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310233652.5
申请日：2013-06-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图像匹配的钢丝绳表面损伤检测方法，属于图像处理和无损探伤领域。本发明采用摄像机固定的方式，利用钢丝绳工作过程中本身的移动，实现了整段钢丝绳的实时检测；考虑到终端性能不同的应用场景，提出视频摄录和照片拍摄两种获取钢丝绳图像的模式，灵活选择与终端能力相匹配的工作方式；在视频摄录模式下，仅提取视频关键帧图片用于匹配，在确保提取到钢丝绳损伤部位镜头内容的前提下大大降低工作量，而使用不固定数目的关键帧提取方式，针对不同的镜头内容灵活调整关键帧数目，使得系统开销进一步降低；将基于特征的图像匹配用于钢丝绳表面损伤检测，匹配度反映了损伤程度，使得损伤的判定简单准确。
-
公开(公告)号：CN102761776B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201210271507.1
申请日：2012-08-01
Applicant: 重庆大学
IPC: H04N21/233 , H04N21/234 , H04N21/236 , H04N21/439 , H04N21/4408
Abstract: 本发明提出了一种基于SVC的P2PVoD系统的视音频同步方法，属于多媒体互联网应用领域。本发明将音频流复合到SVC视频流中，并将SVC视频编码特征与Bittorrent协议相结合，改进Torrent文件的封装格式，从而保证了基于SVC的视音频数据的传输同步；采用基于缓存的质量自适应和顺序下载相结合的方式，保证了视音频播放的流畅性并可以提高视音频播放的品质，实现了SVC视音频分片的调度同步；以SVC视频为主媒体流，音频为从媒体流，播放时以视频分片的播放时间信息更新同步时钟，并以该时钟同步解码和播放相应音频分片，从而实现视音频媒体间的播放同步。
-
公开(公告)号：CN101867527B
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201010218742.3
申请日：2010-07-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于物理位置的分层Chord路由方法，该路由方法将基站的物理位置信息加入到基于DHT原理的Chord环中，同时将性能比较高的节点设置为超级节点，由基站和超级节点构成内层Chord环，查询过程中可以首先判断资源的实际物理位置范围，避免了对整个网络所有节点的遍历，加快了资源的快速定位，提高了网络的搜索速度，同时利用超级节点对其他普通节点进行控制和管理，在基站失效的情况下，节点之间还能够通过超级节点进行联系和通信，提高了网络的稳定性和安全性。
-
公开(公告)号：CN102270303A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110211572.0
申请日：2011-07-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种敏感图像的联合检测方法，属于图像处理技术领域。该方法主要包括以下步骤：A．第一次肤色检测，得到疑似肤色区域；B．第二次肤色检测，得到人体总肤色区域，包括人脸检测、椭圆建模、二次判决；C．去掉图像中的孤立点噪声干扰；D．通过判断检测到的肤色区域占整个图像的面积比例确定是否为敏感图像；E．通过判断独立皮肤连通区域的面积和个数确定是否为敏感图像；F．通过计算人脸区域面积和去除人脸后的肤色区域的面积的比值确定是否为敏感图像；并对图像进行模板匹配确定是否为敏感图像。本发明提供的检测方法降低了肤色的误检率，提高了敏感图像检测的准确率，同时保证了较高的图像处理速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
72
records
(took 0.034 seconds)
