一种运动中的手势数据处理方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118915908A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410943642.9

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 一种运动中的手势数据处理方法、电子设备及存储介质,属于用户交互技术领域。为解决运动状态下的手势进行精准的数据处理,本发明包括使用智能数据手套,采集运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据;对采集的运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据进行对比分析,提取用于运动中的手势识别数据;构建基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块,将用于运动中的手势识别数据输入到基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块中得到过滤后的动态手势数据;然后将过滤后的动态手势数据输入到基于线段拟合模型比较的动态手势分割算法模块进行手势分割,然后进行数据降噪,得到处理后的运动中的手势数据。

    一种稀疏矩阵乘法的NPU加速方法

    公开(公告)号:CN118171710B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410408275.2

    申请日:2024-04-07

    Abstract: 本发明提出一种稀疏矩阵乘法的NPU加速方法,属于稀疏矩阵乘法加速技术领域。本发明基于CPU+NPU的异构计算机系统架构,提出稀疏矩阵“块”压缩格式CSB和基于CSB的矩阵乘法方法。CSB可将稀疏矩阵进行列排序将非零数据集中存放,基于CSB的矩阵乘法仅对稀疏矩阵非零数据块进行运算,再通过列重排获得结果。本发明可以充分利用NPU内部矩阵单元的算力,解决经典稀疏矩阵存储格式及乘法加速方法不适合NPU处理器的问题。本发明有效提高基于NPU的智能异构计算系统稀疏矩阵乘法计算速度,以及对基于NPU的卷积神经网络模型推理计算效率起到积极作用。

    互联网作业软件系统防盗版方法

    公开(公告)号:CN101067839A

    公开(公告)日:2007-11-07

    申请号:CN200710072122.1

    申请日:2007-04-27

    Abstract: 互联网作业软件系统防盗版方法,本发明涉及一种计算机软件防盗版方法,为了解决以往软件防盗版方法的成本高、保密强度差、不能防止重复注册、不能限制使用时间的问题。本发明由版权检查过程及注册过程完成构成整个防盗版方法。本发明适用于基于互联网环境下的联网作业系统,成本低,防破解能力强。确保软件公司控制互联网作业系统中工作的计算机软件数量和每套软件的授权运行时间期限。杜绝用户将一套软件安装多台计算机和超期运行软件。利用软件公司出厂软件注册信息列表技术彻底杜绝用户为同一套软件申请多个注册序列号,在非授权情况下将一套软件安装在多台计算机上。

    一种面向K3s服务迁移的IP一致性方法

    公开(公告)号:CN119652895A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411769758.1

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 一种面向K3s服务迁移的IP一致性方法,属于基于K3s的边缘计算技术领域。为解决现有实现服务迁移对客户端的透明性技术带来的性能和故障容忍方面的问题,本发明进行服务状态迁移时,源节点服务状态迁移模块将请求信息同步给目标节点服务状态迁移模块,对网络配置进行修改;源节点IP迁移模块获取源服务Pod的IP信息写入IP缓存文件,NFS将IP缓存文件同步至目标节点IP迁移模块;目标节点网络插件调用目标节点IP迁移模块读取IP缓存文件,目标节点网络插件将读取的IP分配给目标服务Pod;目标节点服务状态迁移模块使用检查点文件对目标服务Pod进行状态恢复,目标节点网络状态迁移模块对目标节点的网络配置进行修改。

    一种稀疏矩阵乘法的NPU加速方法

    公开(公告)号:CN118171710A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410408275.2

    申请日:2024-04-07

    Abstract: 本发明提出一种稀疏矩阵乘法的NPU加速方法,属于稀疏矩阵乘法加速技术领域。本发明基于CPU+NPU的异构计算机系统架构,提出稀疏矩阵“块”压缩格式CSB和基于CSB的矩阵乘法方法。CSB可将稀疏矩阵进行列排序将非零数据集中存放,基于CSB的矩阵乘法仅对稀疏矩阵非零数据块进行运算,再通过列重排获得结果。本发明可以充分利用NPU内部矩阵单元的算力,解决经典稀疏矩阵存储格式及乘法加速方法不适合NPU处理器的问题。本发明有效提高基于NPU的智能异构计算系统稀疏矩阵乘法计算速度,以及对基于NPU的卷积神经网络模型推理计算效率起到积极作用。

    一种手势分割与识别方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119646605A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411672462.8

    申请日:2024-11-21

    Abstract: 一种手势分割与识别方法、电子设备及存储介质,属于手势识别技术领域。为了解决手势快速,准确的识别的问题,本发明包括利用智能数据手套采集手势动作数据,将采集的手势动作数据使用固定滑动窗口分割为n个连续的窗口数据,将每个窗口数据再划分为三个大小相等的子窗口,使用距离计算函数计算每个窗口的子窗口之间的内部相似特征,建立相邻窗口相似特征判断方法,用于判断手势窗口为基本手势动作窗口或过渡手势动作窗口,分别得到基本手势动作窗口和过渡手势动作窗口;对过渡手势动作窗口进行升采样处理,将得到的基本手势动作窗口和处理后的过渡手势动作窗口分别输入到手势动作识别模型中进行识别,得到基本手势动作和过渡手势动作。

    一种NPU分时复用的实时推理系统和调度方法

    公开(公告)号:CN119668811A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411809599.3

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种NPU分时复用的实时推理系统和调度方法,属于边缘智能计算技术领域,解决了现有技术中传统的边缘智能计算服务设备和推理调度方法难以保证多推理任务推理实时性的问题;本发明在预处理阶段通过准备态预分割器对智能推理模型进行转换,即:结合单位粒度将智能推理模型划分为不同粒度的分块,并获取模型及其分块的运行属性信息;在执行阶段通过运行时规划器接收远程过程调用的任务请求,再通过非线性优化确定最优调度粒度,并根据低切分的NPU实时调度算法生成相应任务调度序列,通过运行时执行器根据作业序列获取任务需要的模型分块并进行执行。本发明有效提高了多任务场景下边缘智能推理计算任务分时复用NPU资源的实时性。

    一种运动中的手势数据处理方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118915908B

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202410943642.9

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 一种运动中的手势数据处理方法、电子设备及存储介质,属于用户交互技术领域。为解决运动状态下的手势进行精准的数据处理,本发明包括使用智能数据手套,采集运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据;对采集的运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据进行对比分析,提取用于运动中的手势识别数据;构建基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块,将用于运动中的手势识别数据输入到基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块中得到过滤后的动态手势数据;然后将过滤后的动态手势数据输入到基于线段拟合模型比较的动态手势分割算法模块进行手势分割,然后进行数据降噪,得到处理后的运动中的手势数据。

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