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公开(公告)号：CN111736989A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010506445.2
申请日：2020-06-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种多模式分布式集群GPU指标检测方法及系统，包括GPU嗅探器读取工作节点环境变量中的模式值和计时器频率，读取工作节点的GPU数量和GPU信息参数，计算出自身不同工作模式下工作节点的GPU性能得分，进行信息上报；存储器比对上报信息和数据平面的数据库，使数据库对应数据内部的各个字段更新为上报信息内部的各个字段；校验器等待接收并校验上报信息。本发明通过工作节点设置GPU信息列表缓存和数据平面设置字段对比来实现GPU信息更新从而降低信息上报频率、减少信息传输成本；通过多模式评分策略凸显GPU资源的多样性，以适配更多复杂场景的GPU计算需求。
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公开(公告)号：CN110933429A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911104216.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/50 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的视频压缩感知与重构方法和装置。此方法将视频信号划分为关键帧与非关键帧。对于关键帧，采用已有的图像重构方法进行重构。对于非关键帧，此方法创新性的提出了一种特殊的深度神经网络来完成重构。此神经网络由自适应采样模块，多假设预测模块，残差重构模块组成，充分利用了视频信号的时空相关性来完成视频信号的采样与重构，在提高重构质量的同时，保证了算法的低时间复杂度。因此，本发明方法适用于采样端资源受限、对重构质量要求高、对实时性要求高的视频传感系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110647580A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910836417.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/21 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了分布式容器集群镜像管理主节点、从节点、系统及方法。主节点包括：镜像数据库，为分布式数据库，用于存储系统中所有节点的节点信息；请求输入模块，用于接收包括请求目标和命令执行内容的请求内容；镜像管理模块，用于通信密码以及验证请求记录输入模块获取的请求内容是否合法，判断请求内容中的请求目标若为指定的单个从节点或成组的从节点，则向从节点对应的IP地址发送通信密码以及包括拉取操作、更新操作、删除操作和清理操作的命令执行内容；接收从节点发送的状态反馈内容。本发明实现了容器集群镜像的扁平化管理，提高了分布式系统中对集群容器镜像的管理效率以及整个集群的高可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN112801877B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110170643.0
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频帧的超分辨率重构方法，用于将低分辨率的视频恢复成高分辨率的视频。该方法包括：将第一分辨率的第一视频帧及其多个相邻帧输入预先训练的超分辨率重构网络，所述超分辨率重构网络输出第一视频帧对应的第二分辨率的第二视频帧；所述第二分辨率高于第一分辨率；其中，所述超分辨率重构网络包括依次连接的特征提取子网络、时空非局部对齐子网络、注意力渐进融合子网络、上采样子网络。本发明能够充分利用视频序列中的全局的时域与空域相关性，并在时域特征的不断融合中通过注意力机制来减少低质量特征的负面影响，提高高质量特征的贡献权重，因此能够有效提高输出的高分辨率视频的保真性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111240806B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010034706.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式容器镜像构建调度方法，该方法通过构建节点和管理节点对构建任务进行合理分配，实现节点任务负载均衡，其中构建节点包括镜像构建器用于执行管理节点下发下来的构建任务；管理节点包括控制台和调度器，控制台负责获取用户所需要的开发依赖库、系统配置等相关参数并将这些参数生成任务发送至调度器；调度器用于接收控制台发送的任务，检测任务合法性并将任务发送至相应的构建节点上运行。本发明具有保证分配容器镜像任务的公平性、实现资源高效利用、更加面向用户等特性，提高了分布式系统中容器镜像构建的速度、简化了镜像构建的流程，提高了分布式系统中容器镜像的构建效率和构建节点的负载均衡。
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公开(公告)号：CN110933429B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201911104216.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/50 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的视频压缩感知与重构方法和装置。此方法将视频信号划分为关键帧与非关键帧。对于关键帧，采用已有的图像重构方法进行重构。对于非关键帧，此方法创新性的提出了一种特殊的深度神经网络来完成重构。此神经网络由自适应采样模块，多假设预测模块，残差重构模块组成，充分利用了视频信号的时空相关性来完成视频信号的采样与重构，在提高重构质量的同时，保证了算法的低时间复杂度。因此，本发明方法适用于采样端资源受限、对重构质量要求高、对实时性要求高的视频传感系统。
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公开(公告)号：CN110213359B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910438586.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于D2D的车联网组网数据推送系统，系统包括云端部分、主节点部分、从节点部分三部分。本发明具有优化和升级组网结构、节省公网带宽资源、优化单一节点资源、集成方式简单、去中心化、高可用、信息更新及时、推送丢失主动更新等特点，适用于公交车、出租车等大中型公共交通服务中的信息调度系统架构。本发明解决了公交车系统、出租车系统由于使用老式GSM通信导致数据传输速率低与数据同步不及时等问题，而全局使用运营商公网通信的技术方案又造成大量流量浪费和通信安全性低等问题。
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