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公开(公告)号：CN106125901A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610671290.1
申请日：2016-08-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区间划分的动态节能实时调度方法，包括：初始任务集合处理，划分调度区间和任务分类、强制任务实例处理、可选任务实例处理和总体调度；本发明中的调度区间的划分方法，控制部分任务立即执行，将另外的任务推迟执行，进一步结合DPM技术进行节能调度，在保证整个系统可调度性的前提下，使得系统中连续的空闲时间段尽量大；与现有的实时系统节能调度方法相比，本发明所提出的方法能够将任务实例控制在区间的两端执行，把区间中间的空闲时间片段集中，从而为嵌入式设备的访问提供更大的休眠空闲时间，能够显著降低嵌入式系统能耗。
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公开(公告)号：CN103729288B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310533640.4
申请日：2013-11-01
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种嵌入式多核环境下应用程序的调试方法，属于应用程序调试方法，解决现有调试方法存在的不能独立于操作系统、不适于两个以上核调试，且功能不够全面的问题。本发明包括建立远程连接步骤、发送调试命令步骤、分析调试命令步骤、线程核绑定步骤、插入断点步骤、查询断点步骤、删除断点步骤、单步执行步骤、持续执行步骤、执行至结束步骤、查看变量步骤、查看线程运行核步骤、获取核运行线程步骤和统计线程运行时间步骤。本发明能够独立于操作系统并独立于嵌入式开发工具对应用程序进行调试，调试功能较全面，宿主机端调试器可以了解应用程序运行的基本情况、对应用程序运行的各种异常更准确定位，提高了应用程序调试效率。
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公开(公告)号：CN101841839B
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201010100830.3
申请日：2010-01-22
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络仿真系统，仿真系统包括用户界面、底层模块库、节点构件库、仿真环境场景库、运行对象库、参数配置库、节点组成关系库、业务数据库、包信息库、包头信息库、模块注册单元、模块选择单元、模块组装单元、参数设置单元、拓扑数据生成单元、业务调度单元、显示单元和结果统计单元。本发明针对WSN以数据为中心、面向应用的特点，仿真WSN环境下通信协议及各种基于WSN的应用，另外根据需要可以对仿真系统进行模块化扩展。由于具有能量模型，在进行WSN仿真测试时，本发明可同步地统计各个传感器节点的能耗，客观实际地为研究方案提供参考性的技术指标。
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公开(公告)号：CN113779361B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202110995974.8
申请日：2021-08-27
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/9538 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于多层注意力机制的跨模态检索模型的构建方法及应用，包括：S1、搭建跨模态检索模型；S2、计算图像模态和文本模态间的不变性损失、标签空间损失、以及公共表示空间中不同模态间和各个模态内的判别损失，加以不同的权重，得到跨模态检索模型的损失函数；S3、通过最小化跨模态检索模型的损失函数对跨模态检索模型进行训练。本发明在训练过程中，通过考虑不同模态之间的相互影响，分别对各图像文本数据对基于多层注意力机制学习其文本特征和图像特征内细粒度的上下文局部信息，以及学习其文本特征和图像特征之间的全局特征对应关系，充分利用了原始数据中的语义信息，将多模态特征进行融合，大大提高了跨模态检索的准确度。
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公开(公告)号：CN113869189B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111126363.6
申请日：2021-09-24
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种人体行为识别方法、系统、设备及介质，属于数据检索领域，方法包括：捕获目标区域内人体的RGB视频序列、加速度信号和角速度信号，提取RGB视频序列、加速度信号和角速度信号中与人体行为识别相关的视频特征、加速度特征和角速度特征；对加速度特征形成的循环矩阵和角速度特征形成的循环矩阵进行多传感器信号融合处理，得到惯性传感器融合特征向量；对惯性传感器融合特征向量与视频特征进行基于塔克分解的双模态融合，得到融合行为特征；将融合行为特征输入分类器进行人体行为识别，以预测并输出人体动作。多角度、多视角分析人体行为识别任务，解决单一模态信息缺失的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118247410A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410667504.2
申请日：2024-05-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于建筑模型简化技术领域，公开了一种基于可微渲染的外观驱动的建筑模型简化方法，包括：采用包裹算法，生成原始建筑模型对应的封闭表面网格，在封闭表面网格的偏移表面上进行贪婪的细化和孔洞雕刻，得到原始建筑模型对应的包裹网格模型；简化包裹网格模型的面片数并进行初始纹理重映射，得到包含初始纹理的简化网格；将包含初始纹理的简化网格输入至可微分渲染模型中进行几何形状和纹理信息优化，得到所需的低多边形模型。本发明的方法能够弥补可微渲染中无法保持建筑模型的建筑特征和低视觉差异的不足之处，能够在低面片数的情况下保证建筑模型的建筑特征和低视觉差异，同时能够进行自动纹理化。
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公开(公告)号：CN112214996B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202011089609.2
申请日：2020-10-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F40/258 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种面向科技信息文本的文本摘要生成方法及系统，包括：S1、对待处理的科技信息文本进行实体识别和关系抽取，得到科技信息文本中所包含的实体及三元组；S2、判断科技信息文本是否为长文本，若是，则转至步骤S3；否则，将科技信息文本与实体及三元组进行融合构成模型输入信息，转至步骤S4；S3、基于科技信息文本的行文结构，并结合实体及三元组，确定科技信息文本中各个句子的影响力，并从科技信息文本中获取影响力最高的K个句子构成关键句群，将关键句群与实体及三元组进行融合构成模型输入信息；S4、将模型输入信息输入到预训练好的序列到序列模型中，得到文本摘要。所生成的摘要精确度高、可读性强，质量好。
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公开(公告)号：CN116954851A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310703674.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种混合实时任务集的可调度分析方法，属于实时调度技术领域，包括：按照优先级从高到低的顺序，对混合实时任务集中的各任务依次进行可调度分析；在分析AVR任务的可调度性时，将所有的参数统一在时间维度上，计算每个AVR实例的最坏响应时间，且在计算过程中考虑了AVR任务的角相位，在相同条件下，缩小了任务的最坏响应时间上限，总是能得出更准确的判断，是一种更精准的充分可调度性分析方法，可调度分析的准确性较高；与不考虑AVR任务角相位的混合实时任务模型相比，考虑AVR任务角相位的混合实时任务更加复杂也更加符合实际应用需求，本发明所提出方法具有很强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113779361A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110995974.8
申请日：2021-08-27
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/9538 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多层注意力机制的跨模态检索模型的构建方法及应用，包括：S1、搭建跨模态检索模型；S2、计算图像模态和文本模态间的不变性损失、标签空间损失、以及公共表示空间中不同模态间和各个模态内的判别损失，加以不同的权重，得到跨模态检索模型的损失函数；S3、通过最小化跨模态检索模型的损失函数对跨模态检索模型进行训练。本发明在训练过程中，通过考虑不同模态之间的相互影响，分别对各图像文本数据对基于多层注意力机制学习其文本特征和图像特征内细粒度的上下文局部信息，以及学习其文本特征和图像特征之间的全局特征对应关系，充分利用了原始数据中的语义信息，将多模态特征进行融合，大大提高了跨模态检索的准确度。
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公开(公告)号：CN113569141A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110811299.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开一种不完整数据的Top‑K查询方法和系统，属于数据查询领域。包括：统计出不完整数据集中每种属性的最小值和最大值，保存数据集中各对象的主键、非主键属性值到元组列表中；遍历元组列表，计算每个对象的最低和最高可能分数，存入元组列表，定位所有对象的最低可能分数位于第K大的值，将其作为判断阈值；遍历元组列表，若对象的最高可能分数不小于判断阈值，将其加入第一候选集；遍历第一候选集，使用填补策略对缺失属性值进行估算，将估算值和最小值中的较大值作为填补值，计算填补后对象的分数，将分数不小于判断阈值的对象加入第二候选集；采用完整数据Top‑K查询方法查询。本发明确保不完整数据Top‑K查询结果正确性的同时有效提高了查询效率。
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