基于OpenEuler边缘计算的负载均衡方法和系统

    公开(公告)号:CN118784572A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410791006.9

    申请日:2024-06-19

    Abstract: 本发明提出基于OpenEuler边缘计算的负载均衡方法和系统,属于负载均衡技术领域。所述方法包括:在OpenEuler操作系统环境下启动微服务框架,微服务框架部署在任一边缘节点上,包括注册中心、微服务网关和算力预估模型;任一边缘节点和其他边缘节点上的微服务分别向微服务框架中的注册中心进行微服务注册;微服务网关接收来自智能终端的计算任务,获取已注册微服务的在线标识信息和算力参数信息;利用算力预估模型基于计算任务来预测算力需求,并匹配对应的已注册微服务。本发明适用于在OpenEuler操作系统环境下中明确AI算法应用场景下,可先验获得算法算力需求大小范围的各种AI算法推理应用。

    一种辅助快速定位软件问题的方法

    公开(公告)号:CN118672899A

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410683350.6

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种辅助快速定位软件问题的方法。该方法通过构建代码结构树分析代码依赖关系,跟踪代码修改提交记录,获取软件问题信息后过滤出可能相关的提交记录,然后利用自动化测试用例逐步回滚不同版本验证问题出现情况,当定位出引发问题的提交记录后,进一步快速定位问题函数,并在代码修复后再次用自动化用例验证问题消失,最后根据验证结果自动关闭软件问题。这种技术方案能够实现自动高效地定位和修复软件问题,大幅缩短问题的发现到解决周期,减少大量人工工作,提升软件质量控制效率。该方法具有自动化程度高、定位准确率高等优点,可显著改善软件开发及测试流程,提高软件产品质量和用户满意度。

    基于跟踪和自适应切图的端上小目标检测方法和装置

    公开(公告)号:CN117392169A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311152682.3

    申请日:2023-09-08

    Abstract: 本发明提出一种基于跟踪和自适应切图的端上小目标检测方法和装置,所述方法包括:将原始大图按照固定比例和步长切分成多个子图,子图之间有一定的重叠区域;通过学习原始图像上每个位置出现的物体面积分布图来进行自适应切图;根据目标所在位置的热力图,所在位置出现目标的概率、目标的运动趋势判断所述目标的大小范围;跟踪小目标的动态图像,判断所述小目标的运动趋势,根据所述运动趋势对小目标的动态图像进行切分;对于所述小目标存在的多个预测框,判断是否存在重复预测;若其中至少一个预测框为其他预测框的子框时,根据所述小目标出现的预测框所在图片的面积大小为阈值,对多个预测框中的重叠区域的目标进行抑制。

    基于跟踪和自适应切图的端上小目标检测方法和装置

    公开(公告)号:CN117392169B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202311152682.3

    申请日:2023-09-08

    Abstract: 本发明提出一种基于跟踪和自适应切图的端上小目标检测方法和装置,所述方法包括:将原始大图按照固定比例和步长切分成多个子图,子图之间有一定的重叠区域;通过学习原始图像上每个位置出现的物体面积分布图来进行自适应切图;根据目标所在位置的热力图,所在位置出现目标的概率、目标的运动趋势判断所述目标的大小范围;跟踪小目标的动态图像,判断所述小目标的运动趋势,根据所述运动趋势对小目标的动态图像进行切分;对于所述小目标存在的多个预测框,判断是否存在重复预测;若其中至少一个预测框为其他预测框的子框时,根据所述小目标出现的预测框所在图片的面积大小为阈值,对多个预测框中的重叠区域的目标进行抑制。

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