公开(公告)号：CN107845081B

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN201711379469.0

申请日：2017-12-20

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴涛 ,  谢磊 ,  陈曦

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种磁共振图像去噪方法，包括步骤：张量分解；图像块拆分；计算相似性权重；像素值估计；偏差矫正；在本发明的优点在于：提升了磁共振图像的去噪效果，使得更多的原始图像信息能被保存，减少图像边缘部分的模糊。提高了磁共振图像的处理速度。能够与其它的非局部均值去噪改进算法相结合，用于提升图像处理的速度，并且能够保证去噪的效果。

公开(公告)号：CN107845081A

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201711379469.0

申请日：2017-12-20

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴涛 ,  谢磊 ,  陈曦

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/002 ,  G06T2207/10088

Abstract: 本发明公开了一种磁共振图像去噪方法，包括步骤：张量分解；图像块拆分；计算相似性权重；像素值估计；偏差矫正；在本发明的优点在于：提升了磁共振图像的去噪效果，使得更多的原始图像信息能被保存，减少图像边缘部分的模糊。提高了磁共振图像的处理速度。能够与其它的非局部均值去噪改进算法相结合，用于提升图像处理的速度，并且能够保证去噪的效果。

公开(公告)号：CN116939710A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310889922.1

申请日：2023-07-19

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴涛 ,  林诚章 ,  周启钊 ,  陈曦 ,  冯霞

IPC: H04W28/08 ,  H04W28/084 ,  H04W84/06 ,  G06F18/23213 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明涉及移动边缘计算技术领域，公开了基于用户公平性的无人机群基于用户公平性的无人机群辅助计算卸载方法及相关设备，所述方法包括步骤：获取若干个用户端和若干个无人机的模型构建信息；根据用户端模型构建信息和无人机模型构建信息构建优化数学模型；将优化数学模型转化为线性系统优化模型；将非凸多元优化问题模型通过两阶段联合优化算法为解耦如下五个子问题模型：无人机水平部署优化模型、用户匹配优化模型、无人机高度部署优化模型、计算资源分配优化模型和卸载因子优化模型；根据所述五个子问题模型的迭代求解结果数据调整无人机的部署位置并将目标计算任务卸载至对应的无人机边缘服务器MEC。本发明能够在最小化系统总时延的同时，保证用户公平性。

公开(公告)号：CN115545198B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211488786.7

申请日：2022-11-25

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴涛 ,  邓宇萍 ,  陈曦 ,  吴锡 ,  周启钊 ,  冯霞

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/08 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明涉及边缘智能技术领域，公开了一种基于深度学习模型的边缘智能协同推断方法及系统，通过获取巡检设备和边缘设备的参数信息以及所述巡检设备采集的监控图像数据的处理需求分别构建适用于巡检设备和边缘设备的简单模型和复杂分支模型；简单模型较复杂分支模型的网络层数和神经元个数更少，神经网络计算会明显减少任务推断时间和自身消耗的能耗；巡检设备端输出结果置信度值判定器以输出结果的置信度最大值作为依据判断监控图像数据是否需要传输到边缘设备端进行处理，从而保证深度学习模型结果准确率的同时，最大程度的利用巡检设备、边缘设备的计算和存储能力，以及降低系统在单边执行任务时的所带来的高时延和高能耗。

公开(公告)号：CN115545198A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211488786.7

申请日：2022-11-25

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴涛 ,  邓宇萍 ,  陈曦 ,  吴锡 ,  周启钊 ,  冯霞

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/08 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明涉及边缘智能技术领域，公开了一种基于深度学习模型的边缘智能协同推断方法及系统，通过获取巡检设备和边缘设备的参数信息以及所述巡检设备采集的监控图像数据的处理需求分别构建适用于巡检设备和边缘设备的简单模型和复杂分支模型；简单模型较复杂分支模型的网络层数和神经元个数更少，神经网络计算会明显减少任务推断时间和自身消耗的能耗；巡检设备端输出结果置信度值判定器以输出结果的置信度最大值作为依据判断监控图像数据是否需要传输到边缘设备端进行处理，从而保证深度学习模型结果准确率的同时，最大程度的利用巡检设备、边缘设备的计算和存储能力，以及降低系统在单边执行任务时的所带来的高时延和高能耗。

公开(公告)号：CN210106890U

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201921105444.6

申请日：2019-07-15

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴济良 ,  吴涛 ,  陈曦

IPC: F16M5/00 ,  G06F1/18 ,  F16F15/04

Abstract: 本实用新型公开了一种计算机主机用防护底座，包括底座本体，所述底座本体顶部的前侧和后侧均固定连接有防护板，所述底座本体顶部的左侧固定连接有挡板，所述底座本体顶部的右侧开设有槽体，所述槽体的内壁活动连接有转杆，所述转杆的顶部固定连接有定位板，所述防护板的右侧活动连接有滑动机构，所述滑动机构的左侧延伸至防护板的内腔并固定连接有定位机构。本实用新型通过设置底座本体、滑动机构、通口、连接块、滑扭、定位机构、弹簧、滑板、定位块、定位板、防护板、挡板、转杆、定位槽、滑套、滑杆和槽体的配合使用，解决了现有的计算机主机用防护底座不具备对主机进行定位防护，从而造成主机容易滑落的问题。