公开(公告)号：CN118096621A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410220490.X

申请日：2024-02-28

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张凯兵 ,  陈珂 ,  时光 ,  李敏奇 ,  习龙 ,  陈金广 ,  刘宝宝 ,  孟雅蕾

IPC: G06T5/90 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T7/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于混合注意力的渐进式弱光图像增强方法，具体包括如下过程：输入弱光图像经卷积得到初始特征映射，随后经过第一阶段子网络，由重建混合注意力模块对特征进行初步的整合；随后第二阶段子网络和第三阶段子网络以渐进融合的方式充分利用多尺度特征，实现特征的全局信息表达；最后引入像素损失、多尺度感知损失和颜色损失，进而重建出更高质量的弱光图像恢复结果。本发明通过对多尺度特征局部和非局部信息的充分利用，由粗到精的解决了图像重建后出现的失真问题。

公开(公告)号：CN118862656A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410886380.7

申请日：2024-07-03

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 时光 ,  张凯兵 ,  马聪 ,  薛丁华 ,  习龙 ,  吕雯 ,  杨淑云

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于物理扩散过程的时空注意力空气污染预测方法，具体包括如下步骤：步骤1，获取历史空气污染数据及相应的历史气相数据，并对获取的数据进行预处理，并将预处理后的数据集划分为测试集、验证集和训练集；步骤2，构建基于物理扩散过程的空气污染时空注意力预测模型；步骤3，通过步骤1划分的训练集对步骤2构建的基于物理扩散过程的空气污染时空注意力预测模型进行训练；步骤4，使用步骤1划分的测试集对步骤3训练后的模型进行测试，输出预测结果。本发明提供的方法解决了现有的基于注意力机制的方法由于没有集成污染物传播物理机理而导致的预测精度不高以及无法反应站点之间关系的实时变化问题。

公开(公告)号：CN117994134A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410208885.8

申请日：2024-02-26

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张凯兵 ,  樊丹丹 ,  时光 ,  卢健 ,  李敏奇 ,  习龙 ,  刘宝宝 ,  陈金广 ,  孟雅蕾 ,  师红宇

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于多频域级联的超分辨图像质量评价方法，具体过程为，将SR图像裁剪成不重叠的图像块，给每个图像块分配质量标签，并利用2D_DCT将超分辨图像转换到频域，并对其进行频带分割；将经过CNN得到的特征引入到Transformer网络中，以二者相互协作的方式，同时利用局部信息和全局信息来进一步的提取超分辨图像的质量；设计一个质量分数预测模块来建立预测结果与主观分数之间的映射关系，以达到有效评价超分辨图像质量的目的。本发明的无参考型超分辨图像质量评价方法度量标准能够实现与人类主观具有更一致的感知质量评估。

公开(公告)号：CN109710500A

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201811445826.3

申请日：2018-11-29

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 薛涛 ,  习龙

IPC: G06F11/34 ,  G06F11/30

Abstract: 本发明公开的一种基于自动伸缩Docker集群的组合预测方法，通过负载预测每隔T时间从监控集群的数据中心中分别提取的历史CPU工作负载与内存工作负载时间序列，通过对时间序列数据进行线性和非线性时间序列的预测的融合，实现了Docker集群负载的预测，解决了并发访问的突发性导致的工作负载急剧增加和负载量的下降的问题，提高伸缩性能。在面对工作负载的急剧上升和下降时，组合式预测方法能更快地响应并进行扩容及缩容。