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公开(公告)号：CN110262887A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910563352.0
申请日：2019-06-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于特征识别的CPU-FPGA任务调度方法及装置，其中方法包括：获取多个待处理任务及各待处理任务的数据量，提取多个待处理任务中各待处理任务的特征信息，基于各待处理任务的CPU特征信息，FPGA特征信息，以及任务自身特征信息，生成各待处理任务的特征向量，将所生成的各待处理任务的特征向量输入预先训练的分类模型中，得到各待处理任务的分类结果，根据各待处理任务的数据量之间的大小关系，对待处理任务进行排序，并将排序后的各待处理任务按照预设策略分别调度至CPU和FPGA中处理。本发明实施例，能够实现在CPU-FPGA任务调度过程中，提高CPU-FPGA的负载均衡性。
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公开(公告)号：CN110162272A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910436377.4
申请日：2019-05-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种内存计算缓存管理方法及装置，其中内存计算缓存管理方法包括：在存在新数据块需要缓存在内存中的情况下，获取数据块使用的成本，所述数据块包括：所述新数据块及所述内存中的原有数据块，所述成本至少包括：所述数据块的引用成本，该成本还包括：所述数据块的计算成本和/或所述数据块的存储成本；基于所述数据块使用的成本，确定所述数据块的重要性；在确定所述内存的剩余空间不足够缓存所述新数据块的情况下，将所述原有数据块中重要性最小的数据块逐出所述内存；选择所述新数据块中重要性最大的数据块，作为目标数据块；在确定所述剩余空间足够为所述目标数据块提供可用空间的情况下，将所述目标数据块缓存至所述内存。
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公开(公告)号：CN109101339B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201810931427.1
申请日：2018-08-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种异构集群中视频任务并行化方法、装置及异构集群系统，所述方法应用于异构集群中的集群调度器，所述异构集群还包括多个节点，所述方法包括：获取任务缓存队列中每个视频任务的特征参数和每个节点的特征参数；将所述每个视频任务的特征参数和每个节点的特征参数输入预先训练的第一深度Q网络DQN，按照每个视频任务的等候时长的长短顺序，依次确定出所述每个视频任务对应的节点；针对每一视频任务，将该视频任务调度至该视频任务对应的节点，以使该节点对该视频任务包括的多个子任务进行并行化处理。本发明实施例可以提高异构集群在处理视频任务时的数据吞吐量，并减少视频任务的处理时间。
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公开(公告)号：CN105791447B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610342071.9
申请日：2016-05-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种面向视频服务的云资源调度方法及装置，根据视频服务对每种资源的需求量和每个物理计算节点的每种资源的总量、剩余量和最大超额度，确定每个物理计算节点的每种资源的可用额度；根据可用额度确定候选宿主机；根据每个候选宿主机的每种资源的总量、剩余量以及视频服务的每种资源的需求量，确定第一调度评分值；根据视频服务对每种资源特性是否需求的第一信息和每个物理计算节点有无每种资源特性的第二信息，确定第二调度评分值；根据第一调度评分值和第二调度评分值，计算每个候选宿主机的资源调度评分值；将资源调度评分值最大的候选宿主机的资源调度给视频服务，最终能够提高资源利用率和视频服务性能。
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公开(公告)号：CN103996046B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201410259069.6
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于多视觉特征融合的人员识别方法，先对监控视频进行分析，提取相关人员信息，并进行特征描述，最后根据输入视频图像执行寻找，得到相关人员的识别结果；包括视频跟踪处理、人体团块处理和人员识别三个操作阶段或步骤。本发明方法能够很好地从视频中自动提取合适的人员图像，并进行预处理；还针对描述特征存在的问题作了相应改进，选取比较通用的特征，且对特征进行重组，以融合成新的特征。本发明方法在去除背景部分，对人体图像进行分块和提取语义颜色特征方面都实现了创新。本发明的多次仿真实施例对监控视频的测试结果表明：操作简单、便利、有效、具有良好的识别效果，因此，本发明方法具有很好的推广应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106651920A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610910632.0
申请日：2016-10-19
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06Q20/202 , G05D1/0223 , G05D1/0253 , G06Q20/204 , G06Q20/208 , G06Q20/322 , G06T2207/10016 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明实施例提供了基于机器视觉的移动控制方法、装置及系统，所述移动控制方法应用于控制智能购物车跟随预设的跟踪目标进行移动，所述智能购物车上具有摄像设备，所述方法包括：通过所述摄像设备获取包含目标图像的场景图像；其中，所述跟踪目标在所述场景图像中对应为所述目标图像；根据所述目标图像的位置和大小，在所述场景图像中确定包含所述目标图像的预设的搜索框的位置和尺寸；当所述目标图像突然消失或者显示不完整时，调整所述搜索框的尺寸，并使用预设的卡尔曼算法预测所述搜索框的位置；根据所述调整后的尺寸和所述预测的位置，控制所述智能购物车的运动状态。应用本发明实施例能够使智能购物车自动跟随跟踪目标行驶。
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公开(公告)号：CN106469299A
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201610798016.0
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06K9/325 , G06F16/5838 , G06F16/5846 , G06K9/00771 , G06K9/3258 , G06K9/4628 , G06K9/4652 , G06K9/4676 , G06K9/6215 , G06K9/6274 , G06K2209/15 , G06K9/00785 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种车辆搜索方法及装置，可以计算目标车辆的第一图像与包含被搜索车辆的若干第二图像的外观相似度距离；从若干第二图像中选定若干图像作为若干第三图像；采用预设的Siamese神经网络模型，获得第一图像与每一第三图像中的车牌区域对应的车牌特征；根据车牌特征，计算第一图像与每一第三图像的车牌特征相似度距离；根据外观相似度距离和车牌特征相似度距离，计算第一图像与每一第三图像的视觉相似度距离；将若干第三图像按视觉相似度距离的大小升序排列，获得目标车辆的第一搜索结果。应用本发明提供的方案，不仅不受应用场景的限制，还提高了车辆搜索速度和准确度，同时降低了采集车辆图像的摄像头及辅助设备等硬件的要求。
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公开(公告)号：CN106020988A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610391312.9
申请日：2016-06-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50
CPC classification number: G06F9/5044 , G06F9/5088
Abstract: 本发明实施例公开了一种智能视频监控系统离线任务调度方法及装置，应用于视频监控系统中的服务器，所述视频监控系统还包含多个用于处理智能视频监控系统离线任务的处理器，预先建立针对所述处理器的处理能力模型；所述方法包括：接收智能视频监控系统离线任务请求，所述任务请求中包含至少一个待处理任务；计算每一待处理任务的加权时间长度；根据所述处理能力模型，计算每个处理器处理自身当前待处理所有任务所需的时间；根据所述加权时间长度以及所述时间，将所述任务请求中的待处理任务调度给处理器。利用本发明实施例，可以使处理器负载均衡。
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公开(公告)号：CN105704458A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610165217.7
申请日：2016-03-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N7/18 , H04N21/647
CPC classification number: H04N7/181 , H04N21/64723
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于容器技术的视频监控云服务的平台实现方法及系统，其中，该方法包括IVM接收用户通过VS下发的视频服务任务和该任务的相关参数；IVM根据视频服务任务生成资源需求并根据资源需求向资源管理器申请资源；资源管理器从计算节点服务器中选择一台能够满足资源需求的计算节点服务器作为视频服务任务的宿主机，并将资源需求和相关参数发送给该宿主机，宿主机为视频服务任务分配资源并基于视频服务镜像创建容器化智能视频处理单元C-IVU，C-IVU运行视频服务并根据视频服务任务的相关参数执行视频服务任务，本发明相对于传统基于虚拟机的视频监控云实现方法，可减少计算性能损耗、提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN104392232A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410638356.8
申请日：2014-11-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/03
Abstract: 本申请公开了一种交通场景下视频元数据的校正方法，将单个摄像头识别出的视频元数据与其周边邻域内的摄像头中的视频元数据进行比较，检测出可疑的视频元数据集合；然后根据视频元数据的时间参数和空间参数获得每辆车在整个摄像头网络中的运动轨迹，如果该车辆的轨迹中的两点在摄像头网络中不直接相连，则认为这两点之间出现了车牌识别错误；在这两点之间可能的路径中，根据图像相似度查询相应的可疑的视频元数据集合，并为其推荐正确值。本申请方案具有如下优点：易于实现，处理效率高，可以达到在无需人力干预的情况下校正大部分元数据错误，保证元数据质量。
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