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公开(公告)号：CN111522639B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010300356.2
申请日：2020-04-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种Kubernetes集群架构系统下多维资源调度方法，对于计算密集型服务根据资源空闲度给集群内各个服务器节点打分，对于普通型服务，则根据调度任务的资源需求，服务器节点的资源优先级以及服务器节点的资源均衡度给集群内各个服务器节点打分，选取分值最高的服务器节点绑定pod调度任务并执行。本发明的调度方法满足各类服务的多样化资源请求，增加系统的灵活性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN113077471B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110325496.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U型网络的医学图像分割方法，首先将真实分割图及原图送入生成对抗网络中做数据增强，产生带有标签的合成图片；然后将合成图片放进原有数据集得到扩充后的数据集，将扩充后的数据集送入改进的多特征融合的分割网络中训练。本发明在分割网络浅层与深层特征跳跃连接间加入一个获取不同大小感受野的膨胀卷积模块，增强细节信息与深层语义的融合，提升对分割目标大小的适应性，同时提高医学图像分割的精确度。本发明通过使用生成对抗网络扩充数据集的方式缓解了训练分割网络时出现的过拟合问题，从多尺度特征连接的角度弥补了传统U型网络捕捉细节信息能力丢失、深浅层信息特征捕捉不完整的问题，改善了最终的分割结果。
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公开(公告)号：CN111736989B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010506445.2
申请日：2020-06-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种多模式分布式集群GPU指标检测方法及系统，包括GPU嗅探器读取工作节点环境变量中的模式值和计时器频率，读取工作节点的GPU数量和GPU信息参数，计算出自身不同工作模式下工作节点的GPU性能得分，进行信息上报；存储器比对上报信息和数据平面的数据库，使数据库对应数据内部的各个字段更新为上报信息内部的各个字段；校验器等待接收并校验上报信息。本发明通过工作节点设置GPU信息列表缓存和数据平面设置字段对比来实现GPU信息更新从而降低信息上报频率、减少信息传输成本；通过多模式评分策略凸显GPU资源的多样性，以适配更多复杂场景的GPU计算需求。
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公开(公告)号：CN114897691A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210469770.5
申请日：2022-04-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准化流的图像压缩感知重构方法和系统，该方法提出一种特殊的可逆深度神经网络构成的重构模块，采用逐层升维的形式，创新性地将压缩感知图像重构分解为若干个固定重构子网和可变重构子网，增加了网络的可解释性。在训练阶段，利用标准化流和多层监督的训练方式，通过构建多特征损失函数，将采样过程中丢失的信息映射为符合标准正态分布的高频信息和低频信息上，重构时再从标准正态分布上随机采样，结合测量值，利用网络的可逆性重构出图像块，提高了重构质量。本发明方法适用于采样端资源受限、对重构质量要求高，对实时性要求高的图像传感系统。
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公开(公告)号：CN110889444B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201911153335.6
申请日：2019-11-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了交通数据信息挖掘技术领域的一种基于卷积神经网络的驾驶轨迹特征分类方法，旨在解决现有技术中从车辆轨迹数据中挖掘驾驶风格时，由于车辆定位受道路环境等因素影响，加之对车辆轨迹数据的分析不足，无法有效获取驾驶员的驾驶风格的技术问题。所述方法包括如下步骤：对目标车辆轨迹数据进行分段处理；将处理后的目标车辆轨迹数据输入预先训练好的卷积神经网络，获取目标车辆轨迹数据所对应的驾驶风格。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111104903B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201911317498.3
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种深度感知交通场景多目标检测方法和系统，包括将待检测图片输入至预先训练完成的Mask R‑CNN模型识别出第一类目标的类别以及目标位置；将识别完成的图片输入至预先训练完成的优化的CNN模型，检测出该图片中第二类目标的类别、置信度以及目标位置。本发明能够充分考虑交通场景复杂以及现有的目标跟踪算法存在严重的小目标漏检的问题，提出一种优化的CNN模型，在原始CNN网络的优点上，将特征提取网络和检测网络进行优化，训练生成新的模型以进行小目标检测。这种在大目标检测结果上进行小目标检测的方法，可以增强交通场景下多目标的检测效果，并提高小目标识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110647580B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910836417.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/21 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了分布式容器集群镜像管理主节点、从节点、系统及方法。主节点包括：镜像数据库，为分布式数据库，用于存储系统中所有节点的节点信息；请求输入模块，用于接收包括请求目标和命令执行内容的请求内容；镜像管理模块，用于通信密码以及验证请求记录输入模块获取的请求内容是否合法，判断请求内容中的请求目标若为指定的单个从节点或成组的从节点，则向从节点对应的IP地址发送通信密码以及包括拉取操作、更新操作、删除操作和清理操作的命令执行内容；接收从节点发送的状态反馈内容。本发明实现了容器集群镜像的扁平化管理，提高了分布式系统中对集群容器镜像的管理效率以及整个集群的高可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN114066745A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111190367.0
申请日：2021-10-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于区域线先验的图像去雾方法，属于图像去雾处理技术领域，该方法包括以下步骤：首先通过图像输入模块读取原始图像I；然后通过图像处理模块对原始图像I进行去雾处理；最后通过图像输出模块输出原始图像I对应的去雾后的图像I‘，其中图像处理模块包括先验约束模块、联合优化模块和场景恢复模块，通过上述模块对有雾图像进行去雾处理得到无雾图像，本发明方法具有较高的鲁棒性，使得去雾后的图像精确有效，能够从中获得更加真实有效的信息，且该方法时间复杂度低。
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公开(公告)号：CN108366265B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN201810192379.9
申请日：2018-03-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/513 , H04N19/52 , H04N19/85
Abstract: 本发明提出一种基于时空相关性的分布式视频边信息生成方法，包括步骤：通过对已解码的相邻关键帧进行运动估计得到内插帧的初始运动矢量场；对初始运动矢量场通过可变块的前向运动估计进行逐级细化处理；采用三帧法提取内插帧前一关键帧中的运动区域，根据前一关键帧的运动区域和内插帧运动矢量场预测内插帧中运动扩展区域；从内插帧中选取有超过一半的像素落在扩展区域内的块作为待修正块，并修正待修正块的运动矢量；根据修正后的内插帧的运动矢量场计算边信息。本发明能够充分考虑帧内由于分块采样带来的块效应和时空相关性，在相同的采样率和重构时间的基础下，能够提高重构视频序列帧质量。
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公开(公告)号：CN113660050A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110720407.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了一种车联网无线信道V2X仿真方法及存储介质，构建基于车路协同的V2X通信模型；对核心通信节点进行建模，生成V2X传播模型、丢包率模型和延迟模型。传播分别是在视距、非视距及非视距环境下，受路径损耗和大型建筑物、车辆遮挡所带来的阴影衰落的影响，丢包率模型采用BPSK调制方式编码，延迟模型包括信道竞争时延和接收响应时延，使用载波监听多路复用机制来避免多个邻节点同时发送信息而产生碰撞。本发明提出的V2X仿真模型、测试方法与系统，充分利用V2X融合通信的优势，可为车联网移动通信模型的仿真验证提供借鉴和参考。
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