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公开(公告)号：CN116541153A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310819917.3
申请日：2023-07-06
Abstract: 本发明提供一种边缘计算的任务调度方法、系统、可读存储介质及计算机，该方法包括：分别利用本地计算场景和微云计算场景对用户传递的任务请求进行处理得到本地处理时间及微云上行、下行时间；根据本地处理终端的执行能力计算出执行能耗，基于循环能耗和任务数据计算出处理能耗；根据本地处理时间、执行能耗及处理能耗进行加权处理得到本地支出；根据微云上行、下行时间计算出微云支出；根据本地支出和微云支出计算出联合支出，根据联合支出计算出资源分配结果，利用资源分配结果进行任务调度。本发明根据本地支出和微云支所计算出的联合支出对任务请求进行问题优化，利用问题优化结果对任务请求进行资源分配，从而降低任务请求的计算总支出。
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公开(公告)号：CN108154501B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201711401826.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法，首先根据螺旋叶片自身的物理特性以及图像采集过程中的光学特性，确定错误分割率和遗漏分割率为螺旋叶片图像分割质量的评价指标；然后构建具有自适应特色的螺旋叶片图像分割质量综合评价模型，并计算各分割质量评价指标的值，以螺旋叶片输入图像为基础，分析其灰度分布情况，以灰度标准差为依据自适应计算各指标的权重系数，利用模型进行分析，得到最终的螺旋叶片图像分割质量的评价结果。采用本发明有效解决现有评价策略忽视输入图像灰度分布对分割性能干扰的不足，实现高效、稳定、自适应的螺旋叶片图像分割质量的评价。
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公开(公告)号：CN105787107A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610161990.6
申请日：2016-03-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/325 , G06F16/174 , G06F16/2255 , G06F16/9014
Abstract: 本发明公开了一种大数据冗余检测方法，该方法首先进行全文件哈希值检测，判断文件是否是冗余数据，然后在文件中随机选择一个定长数据块，对该数据块进行扩展，再判断扩展后的数据块是否是冗余数据，最后对文件剩余的数据块再进行检测。本发明所述的大数据冗余检测方法不仅能够在大数据系统中快速查找到冗余数据，并且对于可能出现的相似文件，能有效的降低数据匹配的粒度，可以尽可能的找到相似文件中的冗余数据块。
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公开(公告)号：CN116541153B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310819917.3
申请日：2023-07-06
Abstract: 本发明提供一种边缘计算的任务调度方法、系统、可读存储介质及计算机，该方法包括：分别利用本地计算场景和微云计算场景对用户传递的任务请求进行处理得到本地处理时间及微云上行、下行时间；根据本地处理终端的执行能力计算出执行能耗，基于循环能耗和任务数据计算出处理能耗；根据本地处理时间、执行能耗及处理能耗进行加权处理得到本地支出；根据微云上行、下行时间计算出微云支出；根据本地支出和微云支出计算出联合支出，根据联合支出计算出资源分配结果，利用资源分配结果进行任务调度。本发明根据本地支出和微云支所计算出的联合支出对任务请求进行问题优化，利用问题优化结果对任务请求进行资源分配，从而降低任务请求的计算总支出。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN108776980A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810455428.3
申请日：2018-05-14
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种面向微透镜光场相机的标定方法，包括：基于微透镜光场相机，采集白图像和靶标图像；在白图像上检测微透镜投影中心位置；根据微透镜投影中心位置，解码靶标图像，得4D光场数据；由4D光场数据，生成中心子孔径图像，并检测角点；根据在中心子孔径图像上检测的角点位置，选择靶标图像上可能包含角点的子图像；在选择的子图像上，检测角点；基于中心子孔径图像上检测的角点集，求解简化的模型初始参数；基于所选子图像上检测的角点集，估计非畸变模型参数；以非畸变模型参数为初值，基于所选子图像上检测的角点集，进一步估计考虑畸变的模型参数。本发明的标定方法能够同时估计光场相机内、外参数，功能全面，结果准确，效率高。
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公开(公告)号：CN108154501A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711401826.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法，首先根据螺旋叶片自身的物理特性以及图像采集过程中的光学特性，确定错误分割率和遗漏分割率为螺旋叶片图像分割质量的评价指标；然后构建具有自适应特色的螺旋叶片图像分割质量综合评价模型，并计算各分割质量评价指标的值，以螺旋叶片输入图像为基础，分析其灰度分布情况，以灰度标准差为依据自适应计算各指标的权重系数，利用模型进行分析，得到最终的螺旋叶片图像分割质量的评价结果。采用本发明有效解决现有评价策略忽视输入图像灰度分布对分割性能干扰的不足，实现高效、稳定、自适应的螺旋叶片图像分割质量的评价。
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公开(公告)号：CN108022240A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711401632.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开一种基于多种群联合演化的螺旋叶片图像分割方法，首先将采集到的螺旋叶片图像转换为灰度图像，并对螺旋叶片图像进行滤波、去噪处理；然后提取螺旋叶片图像的能量、熵、对比度等特征值；计算各特征值单独分割的最优阈值，并构建共享阈值档案集；计算螺旋叶片图像分割的综合最优分割阈值，指导各特征向量的下一次进化，直到达到求解精度，以最后一次得到的综合最优解进行螺旋叶片图像分割，得到最终的螺旋叶片图像分割结果。采用本发明可实现高效、自适应的螺旋叶片图像的分割。
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