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公开(公告)号：CN103970580A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410185945.5
申请日：2014-05-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多核集群系统的数据流编译优化方法，包括：确定计算任务与处理核映射的任务划分与调度步骤；根据任务划分与调度结果构造集群节点间和集群节内核间的流水线调度表的层次流水线调度步骤；根据所述多核处理器的结构特性、集群节点间的通信情况和数据流程序在多核处理器上的执行情况做做基于cache的缓存优化步骤。本发明的方法结合了数据流程序与系统结构相关的优化技术，充分发挥高负载均衡性以及同步与异步混合流水代码在多核集群上的高并行性，而且针对多核集群上的缓存与通信方式，对程序的缓存访问和通信传输进行了优化，进一步地提高了程序的执行性能，具有更小的执行时间。
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公开(公告)号：CN107247628B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201710480622.2
申请日：2017-06-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多核系统的数据流程序任务划分与调度方法，主要包括：数据流图节点的分裂算法、GAP任务划分算法、软件流水线调度模型、数据流图节点的双缓冲区机制。本发明的方法利用数据流编程模型所包含的数据并行、任务并行、软件流水并行来最大化程序的并行性，将针对多核架构的特点对数据流程序进行调度，充分发挥了多核处理器的性能。
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公开(公告)号：CN107341010B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201710491698.5
申请日：2017-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种C/C++与COStream混合编程方法和可视化编译系统，属于计算机编译技术领域。本发明技术方案包括：混合编译前端模式选择；混合编译后端C/C++程序与COStream程序通信交互接口设计；混合编译后端多线程处理接口设计；混合编译后端目标代码的生成。本发明还实现了一种可视化编译系统。本发明技术方案将C/C++与COStream编程结合起来，充分发挥了数据流编程语言COStream在面向多核并行体系结构中的优势，充分发挥了多核处理器的高并行性，而且弥补了C/C++在编写多线程程序复杂性高的问题。
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公开(公告)号：CN105142028B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510455189.8
申请日：2015-07-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/462
Abstract: 本发明公开了一种面向三网融合的电视节目内容搜索与推荐方法。包括：提出同义词标签丰富、评论标签丰富和视频相似度标签丰富三种视频标签自丰富方法生成能详细描述海量电视节目内容的标签描述文件；设计接口完整收集电视节目观众的显式和隐式行为信息，并分别提出了显式和隐式偏好权重计算方法构建基于标签的用户偏好模型，同时考虑了用户偏好随时间的变化；提出基于标签满足关系的相似度计算方法，实现三网融合环境下海量电视节目内容的个性化搜索与主动推荐服务。本方法解决了三网融合环境下海量电视节目内容详细描述的需求，同时为用户提供了更好体验的电视节目个性化服务，从而减少了用户的浏览时间，提高了用户的检索效率。
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公开(公告)号：CN107329828A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710499328.6
申请日：2017-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向CPU/GPU异构集群的数据流编程方法，其中方法的实现包括：利用数据流程序得到SDF图，对SDF图进行层次性二级任务划分与调度，对每个任务单元设置阶段号，得到任务单元的执行顺序；利用SDF图中任务单元到异构集群节点的CPU核或GPU的映射和异构集群多任务数据通信模型，得到任务单元之间的数据通信，根据任务单元的执行顺序和任务单元之间的数据通信得到数据流程序的目标代码。本发明对数据流程序并行化同时对数据通信进行了优化，提高了程序的整体执行性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103902704B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201410126920.8
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生成的图像编码构建多维倒排索引，只需要训练少量码书就可以构建倒排索引并提高索引结构的构建速度。
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公开(公告)号：CN105183845A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510562949.5
申请日：2015-09-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30247
Abstract: 本发明公开了一种结合语义特征的ERVQ索引，包括以下步骤：准备训练索引的图片集P1和待索引图片集P2，对P1提取低层特征(SIFT、SURF等)，使用残差量化索引(RVQ)训练方法训练得到一个L层的RVQ码书Codebook1，使用ERVQ优化方法调整Codebook1生成码书Codebook2，将码书Codebook2多层质心一一组合构建索引字典，将索引字典每个索引项上根据语义划分成多个倒排链表结构，对P2提取低层特征和语义特征，根据低层特征找到索引项，根据语义特征插入到对应的倒排链表中，查找过程为：对查询图片提取低层特征和语义特征，根据低层特征找到索引项，根据语义找到索引项上倒排链表，最后对返回的多条链表图片排序。本发明的索引结构能够提高基于内容的图片查询结果的精度，并有效减少查询时间。
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公开(公告)号：CN105142028A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510455189.8
申请日：2015-07-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/462
CPC classification number: H04N21/4622 , H04N21/4665 , H04N21/4668
Abstract: 本发明公开了一种面向三网融合的电视节目内容搜索与推荐方法。包括：提出同义词标签丰富、评论标签丰富和视频相似度标签丰富三种视频标签自丰富方法生成能详细描述海量电视节目内容的标签描述文件；设计接口完整收集电视节目观众的显式和隐式行为信息，并分别提出了显式和隐式偏好权重计算方法构建基于标签的用户偏好模型，同时考虑了用户偏好随时间的变化；提出基于标签满足关系的相似度计算方法，实现三网融合环境下海量电视节目内容的个性化搜索与主动推荐服务。本方法解决了三网融合环境下海量电视节目内容详细描述的需求，同时为用户提供了更好体验的电视节目个性化服务，从而减少了用户的浏览时间，提高了用户的检索效率。
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公开(公告)号：CN103902704A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410126920.8
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06F17/30256
Abstract: 本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生成的图像编码构建多维倒排索引，只需要训练少量码书就可以构建倒排索引并提高索引结构的构建速度。
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公开(公告)号：CN107330918B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710491949.X
申请日：2017-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线多示例学习的足球视频球员跟踪方法，属于计算机视觉识别领域。本技术方案在目标特征提取方面，结合了全局特征和局部特征，提取场地主色和球员模板主色直方图；同时对粒子滤波运动模型进行粒子初始化，对前一帧目标球员位置的所有粒子进行状态转移，计算经过状态转移后的所有粒子与球员模板主色直方图的相似度，去除场地主色的影响，粒子权重按相似度值进行归一化，并用权值大的粒子代替，生成新的粒子集；获取集合图像的Haar‑like特征向量，输入多示例学习分类器中，计算得到当前帧目标球员位置。本发明技术方案能减少目标运动的不确定性，有效抑制跟踪中的漂移现象，提高跟踪结果准确性。
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