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公开(公告)号:CN113778811A
公开(公告)日:2021-12-10
申请号:CN202111157772.2
申请日:2021-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积迁移学习软件系统故障监测方法及系统,属于计算机软件测试领域,包括以下步骤:收集已有负载S下的软件系统负载数据集,构建源域数据集;对每一组原始响应时间都进行点数分割,构建源域样本数据集;构建目标域数据集,并对目标域数据集中的每组原始响应时间进行点数分割,构建目标域样本数据集;将源域样本数据集和目标域样本数据集利用深度卷积迁移学习,实现对软件系统进行故障监测。本发明可以在面对多负载下故障样本较少或某故障样本缺失等情况发生时,仍旧可以获得较为理想的故障监测效果,且在新负载下的数据集,不需要重新训练网络模型,可以节约大量时间。
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公开(公告)号:CN112422946A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011369151.6
申请日:2020-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N13/275 , H04N13/204 , H04N13/10 , G06T19/00 , G06T17/00 , G06F3/01
Abstract: 本发明涉及智能设备技术领域,特别涉及一种基于3D重构的智能瑜伽动作指导系统;所述系统包括视频采集系统,3D重构模块、模型匹配系统、视频同步调整模块、播放控制模块以及视频合并模块;将用户运动视频重建形成用户3D运动模型;选择出与其相似度最高的标准3D运动模型,得出指导信息产生纠正引导视频;判断接收到的用户运动视频的同步程度,通过用户手势生成控制指令并读取出对应的标准运动视频;将接收到的用户运动视频、标准动作视频、纠正引导视频、指导信息合并成一个视频,通过屏幕反馈给用户;本发明采用3D重构模块对采集到的运动视频进行建模,将比对分析结果提供给用户,通过手势对播放进度进行控制,便于用户学习使用。
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公开(公告)号:CN112422946B
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202011369151.6
申请日:2020-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N13/275 , H04N13/204 , H04N13/10 , G06T19/00 , G06T17/00 , G06F3/01
Abstract: 本发明涉及智能设备技术领域,特别涉及一种基于3D重构的智能瑜伽动作指导系统;所述系统包括视频采集系统,3D重构模块、模型匹配系统、视频同步调整模块、播放控制模块以及视频合并模块;将用户运动视频重建形成用户3D运动模型;选择出与其相似度最高的标准3D运动模型,得出指导信息产生纠正引导视频;判断接收到的用户运动视频的同步程度,通过用户手势生成控制指令并读取出对应的标准运动视频;将接收到的用户运动视频、标准动作视频、纠正引导视频、指导信息合并成一个视频,通过屏幕反馈给用户;本发明采用3D重构模块对采集到的运动视频进行建模,将比对分析结果提供给用户,通过手势对播放进度进行控制,便于用户学习使用。
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