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公开(公告)号：CN111522639B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010300356.2
申请日：2020-04-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种Kubernetes集群架构系统下多维资源调度方法，对于计算密集型服务根据资源空闲度给集群内各个服务器节点打分，对于普通型服务，则根据调度任务的资源需求，服务器节点的资源优先级以及服务器节点的资源均衡度给集群内各个服务器节点打分，选取分值最高的服务器节点绑定pod调度任务并执行。本发明的调度方法满足各类服务的多样化资源请求，增加系统的灵活性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN111522639A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010300356.2
申请日：2020-04-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种Kubernetes集群架构系统下多维资源调度方法，对于计算密集型服务根据资源空闲度给集群内各个服务器节点打分，对于普通型服务，则根据调度任务的资源需求，服务器节点的资源优先级以及服务器节点的资源均衡度给集群内各个服务器节点打分，选取分值最高的服务器节点绑定pod调度任务并执行。本发明的调度方法满足各类服务的多样化资源请求，增加系统的灵活性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN111104885A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911257909.4
申请日：2019-12-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频深度学习的车辆识别方法，包括以下步骤：步骤a、利用车载摄像头对路况进行实时收集，将视频通过硬件设备进行图像分割形成独立的二值图像，采用图像目标检测算法对图片进行预处理；步骤b、利用深度学习对经过预处理的灰度图进行二值化处理过程中，使用迭代法统计并计算出图像的各灰度分布，并对此进行迭代确定图像的最佳分割阈值；步骤c、将经过处理的灰度图导入边缘计算平台对其进行特征提取，分离目标与背景区域，对复杂背景与车辆进行分离，仅对车辆部分进行增强；步骤d、将经过处理的图像导入智能云镜终端显示。本发明提供的一种基于视频深度学习的车辆识别方法，检测速度快、检测效率高、对图片精度要求低和能够保证准确度。
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