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公开(公告)号：CN115242796B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210675831.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学广州研究院
IPC: H04L67/1008 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种面向云‑边‑端场景的任务调度方法，包括以下步骤：步骤一，初始化DDQN神经网络的Q网络参数θ1；步骤二，对任意一个接入点b，将所述接入点b的Q网络参数θi赋值给Q网络；步骤三，根据所述接入点b的状态si和接入点b的动作ai进行训练并更新Q值；步骤四，确定使Q值最大的状态si作为目标状态；步骤五，将目标状态输入DDQN神经网络中，输出Pod选择部署在边缘服务器和云服务器的概率集；步骤六，选择概率集中概率最大值对应的动作的服务器作为目标部署服务器，将Pod部署在目标部署服务器上。本发明在满足系统负载均衡的条件下，以最大化吞吐量为优化目标，实现多维资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN115242796A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210675831.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学广州研究院
IPC: H04L67/1008 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向云‑边‑端场景的任务调度方法，包括以下步骤：步骤一，初始化DDQN神经网络的Q网络参数θ1；步骤二，对任意一个接入点b，将所述接入点b的Q网络参数θi赋值给Q网络；步骤三，根据所述接入点b的状态si和接入点b的动作ai进行训练并更新Q值；步骤四，确定使Q值最大的状态si作为目标状态；步骤五，将目标状态输入DDQN神经网络中，输出Pod选择部署在边缘服务器和云服务器的概率集；步骤六，选择概率集中概率最大值对应的动作的服务器作为目标部署服务器，将Pod部署在目标部署服务器上。本发明在满足系统负载均衡的条件下，以最大化吞吐量为优化目标，实现多维资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN104778718B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510229031.9
申请日：2015-05-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D模型的单幅图像卡车体积测量方法，主要解决当前测量方法工作强度大、自动化程度不高的问题。其实现过程是：1.标定真实相机内参数，并使用OpenGL函数库建立虚拟现实环境，在环境中导入被测卡车图片与卡车3D模型；2.用ASM算法对卡车图片中卡车的特征点进行识别并建立被测卡车图片与卡车3D模型之间的联系；3.利用被测卡车图片上的待匹配点和卡车3D模型上的控制点实现卡车3D模型与被测卡车图片的自动匹配；4.根据虚拟现实环境与真实环境之间的比例关系，用卡车3D模型的体积计算出被测卡车的体积。本发明测量快速精确，自动化程度较高，可用于高速公路的收费系统。
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公开(公告)号：CN105824886A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610136517.2
申请日：2016-03-10
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06F17/30256 , G06K9/6277 , G06K9/6297 , G06K2209/17
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫随机场的快速食物识别方法，主要解决食物图像识别中食物缺乏特征点、形状不定型导致食物识别难的问题，其实现过程是：(1)建立检索数据库，并提取检索图像中的特征描述符，构建索引文件；(2)提取被查询图像的特征描述符；(3)根据特征描述符求出被查询图像在检索库中的食物标签类中的似然得分；(4)根据被查询图像在检索数据库中的标签类食物中的似然得分和被查询者菜单中的标签类之间的条件概率，构建马尔科夫能量公式，最小化能量公式，得到被查询图像的食物标签类。本发明能对食物图像进行快速准确识别和分类，很容易扩展到更大的检索数据库和被查询图像集，可用于培养健康的饮食方式。
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公开(公告)号：CN105825518A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610195877.X
申请日：2016-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06T17/00 , G06T2207/10016 , G06T2207/30244
Abstract: 本发明公开了一种基于移动平台拍摄的序列图像快速三维重建方法，主要解决了现有三维重建方法处理速度慢的问题，其实现方案是：1.利用移动平台拍摄场景目标的序列图像，在拍摄图像的同时记录移动平台中微惯性传感器输出的数据；2.对序列图像进行SIFT特征点检测与匹配得到序列图像特征点匹配集合；3.利用微惯性传感器数据计算移动平台拍摄图像时姿态矩阵与位置信息；4.由姿态矩阵与位置信息求解图像序列对应的投影矩阵；5.根据序列图像特征点匹配集合与对应的投影矩阵计算场景中三维点坐标，完成序列图像三维重建。本发明提高了运动恢复结构SFM三维重建的速度，可用于室内外场景三维重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105824886B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610136517.2
申请日：2016-03-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫随机场的快速食物识别方法，主要解决食物图像识别中食物缺乏特征点、形状不定型导致食物识别难的问题，其实现过程是：(1)建立检索数据库，并提取检索图像中的特征描述符，构建索引文件；(2)提取被查询图像的特征描述符；(3)根据特征描述符求出被查询图像在检索库中的食物标签类中的似然得分；(4)根据被查询图像在检索数据库中的标签类食物中的似然得分和被查询者菜单中的标签类之间的条件概率，构建马尔科夫能量公式，最小化能量公式，得到被查询图像的食物标签类。本发明能对食物图像进行快速准确识别和分类，很容易扩展到更大的检索数据库和被查询图像集，可用于培养健康的饮食方式。
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公开(公告)号：CN105825518B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610195877.X
申请日：2016-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动平台拍摄的序列图像快速三维重建方法，主要解决了现有三维重建方法处理速度慢的问题，其实现方案是：1.利用移动平台拍摄场景目标的序列图像，在拍摄图像的同时记录移动平台中微惯性传感器输出的数据；2.对序列图像进行SIFT特征点检测与匹配得到序列图像特征点匹配集合；3.利用微惯性传感器数据计算移动平台拍摄图像时姿态矩阵与位置信息；4.由姿态矩阵与位置信息求解图像序列对应的投影矩阵；5.根据序列图像特征点匹配集合与对应的投影矩阵计算场景中三维点坐标，完成序列图像三维重建。本发明提高了运动恢复结构SFM三维重建的速度，可用于室内外场景三维重建。
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公开(公告)号：CN104778718A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510229031.9
申请日：2015-05-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D模型的单幅图像卡车体积测量方法，主要解决当前测量方法工作强度大、自动化程度不高的问题。其实现过程是：1.标定真实相机内参数，并使用OpenGL函数库建立虚拟现实环境，在环境中导入被测卡车图片与卡车3D模型；2.用ASM算法对卡车图片中卡车的特征点进行识别并建立被测卡车图片与卡车3D模型之间的联系；3.利用被测卡车图片上的待匹配点和卡车3D模型上的控制点实现卡车3D模型与被测卡车图片的自动匹配；4.根据虚拟现实环境与真实环境之间的比例关系，用卡车3D模型的体积计算出被测卡车的体积。本发明测量快速精确，自动化程度较高，可用于高速公路的收费系统。
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公开(公告)号：CN107544550B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201610473714.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉引导的无人机自动着陆方法，其实现方案是：1.GPS导航引导无人机进入降落平台上空；2.根据机载相机的拍摄图像检测粗定位标志，计算降落平台相对于无人机的位置坐标；3.使用无人机双层PID控制器控制无人机开始降落；4.更新降落平台相对于无人机的位置坐标，从而更新双层PID控制器的输入量；5.当无人机降落达到能够识别精确定位标志的条件时，使用Apriltags技术实时检测，得出新的降落平台的中心坐标，更新双层PID控制器输入量，完成无人机的精确着陆。本发明解决了GPS引导无人机着陆精度低的问题，可用于无人机的精确自主着陆。
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公开(公告)号：CN104778716B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510223811.2
申请日：2015-05-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单幅图像的卡车车厢体积测量方法，主要解决现有的光电体积测量系统只能应用于位置固定的检测通道，且需要多个激光器、摄像机和传感器的缺点。其实现过程是：1.输入卡车图像并利用卡车图像中三正交方向的消失点标定出相机的内参矩阵；2.结合内参矩阵与卡车车轮提供的椭圆方程计算车轮法向量与车轮圆心坐标，得到车厢平面方程；3.利用消失点与车轮圆心坐标计算出相机的外参数；4.结合车厢平面方程与相机矩阵运算方程求出车厢各顶点的空间坐标，进而求出车厢体积。本发明可实现卡车车厢体积的快速精确测量，自动化程度较高，可用于高速公路收费站的计费系统。
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