一种基于图像处理和行为识别的运维人员训练系统

    公开(公告)号:CN115985153B

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202310026362.7

    申请日:2023-01-09

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于图像处理和行为识别的运维人员训练系统,包括:建模模块,其用于提取建模信息,并基于建模信息生成模拟训练模型;训练数据采集单元,其用于采集运维人员训练过程中的训练数据;训练数据预处理单元,其用于对采集的训练数据进行处理获得当前训练模型;模型预处理模块,其用于对当前训练模型和参照训练模型进行预处理;评分模块,其用于对运维人员的训练进行评分;本发明基于虚拟现实环境来进行运维训练仿真模拟,并采集生理数据、动作数据和图像数据作为训练数据,通过综合的数据处理方法对异构的训练数据进行处理,从生理、心理和知识多个维度评估运维人员的水平。

    一种基于图像处理和行为识别的运维人员训练系统

    公开(公告)号:CN115985153A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310026362.7

    申请日:2023-01-09

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于图像处理和行为识别的运维人员训练系统,包括:建模模块,其用于提取建模信息,并基于建模信息生成模拟训练模型;训练数据采集单元,其用于采集运维人员训练过程中的训练数据;训练数据预处理单元,其用于对采集的训练数据进行处理获得当前训练模型;模型预处理模块,其用于对当前训练模型和参照训练模型进行预处理;评分模块,其用于对运维人员的训练进行评分;本发明基于虚拟现实环境来进行运维训练仿真模拟,并采集生理数据、动作数据和图像数据作为训练数据,通过综合的数据处理方法对异构的训练数据进行处理,从生理、心理和知识多个维度评估运维人员的水平。

    一种用于边缘迁移计算的动态领域泛化方法及系统

    公开(公告)号:CN115796240A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211640636.3

    申请日:2022-12-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种用于边缘迁移计算的动态领域泛化方法,包括以下步骤:步骤S1:获取不同领域的样本,构建训练数据集;步骤S2:基于残差网络,构建基于非对称卷积核模板的动态网络;步骤S3:基于训练数据集,采用基于域混合方法的训练算法,训练基于非对称卷积核模板的动态网络,并将训练后的基于非对称卷积核模板的动态网络应用于边缘迁移计算场景。本发明应用于边缘迁移计算,即在不显著增加计算负担的前提下,提升拥有有限算力的边缘设备的预测性能。

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