公开(公告)号：CN117608833A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311585364.6

申请日：2023-11-24

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 章宽爽 ,  张谦 ,  王学勇 ,  范译心 ,  曲昭然

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/48

Abstract: 本发明涉及一种用于视频目标检测系统的分布式任务调度方法，属于智能视频分析技术领域。该方法包括以下步骤：为集群中每个节点分配资源并进行注册；获取待执行任务所需的资源并提交至任务队列；若集群整体资源使用率达到阈值则进行横向扩容，若集群中没有节点能满足待执行任务所需的资源则进行纵向扩容；根据集群中每个节点资源的使用情况的历史值和当前值以及待执行任务所需的资源，基于BP神经网络模型构建候选节点集合；将任务队列中的任务按照动态平滑加权轮询算法分配给候选节点集合中的节点。该方法可有效解决集群节点负载不均衡的问题；可智能地对集群进行横向或纵向扩容；通过将任务分配给不同节点进行处理提高了处理速度。

公开(公告)号：CN117615102A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311580394.8

申请日：2023-11-24

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 章宽爽 ,  王学勇 ,  张文博 ,  宁冲 ,  王朝阳 ,  范译心 ,  胡占阳

IPC: H04N7/18 ,  H04N19/20 ,  H04N19/42 ,  H04L43/103

Abstract: 本发明涉及一种基于图像重构的视频监控方法，所述方法包括以下步骤：通过任务调度获取前端设备发送的视频流数据，对所述视频流数据进行解密、格式转换后输入深度卷积网络得到特征图；将所述特征图通过消息队列发送到视频监控客户端，视频监控客户端将接收到的特征图输入训练好的超分辨率网络进行重构及编码转换后进行播放和回放。该方法通过联合深度卷积网络对超分辨率网络进行训练，训练过程中叠加目标损失和像素损失，使训练效果可视化的同时提高了超分辨率网络重构图像的精度。

公开(公告)号：CN119273897A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411452105.0

申请日：2024-10-17

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 章宽爽 ,  韩志玲 ,  宁冲 ,  王学勇 ,  孟琪 ,  曲昭然 ,  范译心

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06V10/762 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06V10/22 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种基于通道信息增强的端到端目标检测方法，属于目标检测领域。包括：对图像进行预处理并标注后构建训练数据集；构建初始目标检测模型，用C3AM模块替换颈部网络中的C3_2模块，并在检测端增加One‑to‑one Detect网络结构，从而构建目标检测模型；基于训练数据集对目标检测模型进行训练得到训练好的目标检测模型；将待检测的图像输入训练好的目标检测模型进行目标识别。该方法通过加入注意力机制，对待融合的卷积通道进行剪枝，降低了模型的参数；通过One‑to‑one Detect网络结构，可以在使用时直接输出预测结果，而无需对推理图进行后处理，解决了现有目标检测方法使用的目标检测模型参数冗余且需要对检测结果进行后处理，导致检测速度低的问题。