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公开(公告)号：CN117523609A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311519273.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/86 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于特定和共享表示学习的可见光与近红外行人重识别方法，设计一个共享分支来弥合图像级别的域差异并学习模态共享表征，同时设计了一个特定分支来保留可见光图像的判别信息以学习模态特定表征。此外，还提出了类内聚合和类间分离学习策略，以在细粒度水平上优化特征嵌入的分布，进一步提高发明方法的泛化性能，本发明能够在消除颜色差异的同时，保留可见光图像中包含的颜色特定信息。
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公开(公告)号：CN107480250A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710687556.6
申请日：2017-08-11
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F2216/03 , G06Q30/0255 , G06Q30/0263 , G06Q30/0631
Abstract: 一种基于Spark平台Web服务个性化推荐方法及系统，包括：提取用户在电商应用或信息平台的行为数据，对收集的行为数据进行评估分析；利用基于商空间粒度分析的覆盖聚类算法对收集的行为数据进行聚类处理得出聚类结果，根据上述聚类结果构建用户关联矩阵Mu和服务关联矩阵Ms，再通过对上述构建的关联矩阵进行目标用户和目标Web服务的相似邻居分析，得出目标用户和目标Web服务的相似邻居结果，并根据相似邻居结果的聚类信息对用户的评价值QoS进行预测和混合处理得出推荐算法；在Spark平台下对该推荐算法进行并行化计算，对计算结果进行存储。该方法有效提高了Web服务推荐的准确性和效率，同时缓解了推荐过程中可能存在的数据稀疏性以及扩展性问题。
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公开(公告)号：CN102519605A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201210009281.8
申请日：2012-01-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G01J5/10
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热图像的吸烟检测系统和装置，包括：带云台的红外热像仪，用于采集预定区域的红外热图像；所述红外热像仪内置有可见光CCD；控制装置，用于对红外热像仪采集的红外热图像的温度数据进行分析，并根据分析结果判断是否存在吸烟信息；当判断存在吸烟信息时，控制可见光CCD对所述吸烟信息对应位置进行抓拍，获取吸烟图片和/或视频。本发明中，依据红外热图像中温度分布获取吸烟目标场，并根据目标场的温度持续时间确定吸烟信息，从而大幅度提高了吸烟识别的准确性，并对吸烟情况进行现场取证，从而更加有效地起到“禁止吸烟”的效果。
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公开(公告)号：CN118551239A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410624135.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 安徽大学
IPC: G06F18/232 , G06F18/2433 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及在线检测技术领域，公开了一种基于数据流密度增量学习的在线检测异常识别方法，包括：根据数据流自动获取超参数；使用密度增量学习方法对已知数据集进行聚类；计算新输入数据的局部密度和基于聚类的离群因子值并进一步更新数据。本发明结合了iLOF和增量式基于密度的带噪声聚类算法的概念，利用核心k最近邻来计算每个VOCs数据点的局部异常因子，不依赖数据的整体分布，在不同数据分布的情况下都能有效检测离群点。
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公开(公告)号：CN108549981A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810287835.8
申请日：2018-03-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种提高大批量并行业务流程服务质量的方法，包括以下步骤：通过历史大数据获取整批并行业务流程中各类活动的历史均值，其中，每一类活动的执行相互独立；在整批并行业务流程中选取一类活动，在该类活动中选取部分活动，该部分活动执行完的时刻定义为时序检测点，并且统计时序检测点之前的部分活动的均值；根据类比关系计算整批并行业务流程中其他类活动的预测均值和整批并行业务流程的预测完成时间；以及根据所述预测完成时间确定该业务流程可能发生的延迟量，再依据所述延迟量和设定的服务器的效率确定增添资源的数量。根据本发明的方法，检测点的数量少，能满足一定的服务质量，大幅降低了时序异常处理过程的开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108492321A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810251996.1
申请日：2018-03-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种多模态目标跟踪方法及装置，方法包括：获取视频中包含的第一视频帧；根据第一采样参数，获取待跟踪目标的稀疏编码字典；根据第二采样参数，获取候选粒子的观测集合；根据候选粒子的各个模态下的第一局部图像块的第一权重，获取每一个第一局部图像块在不同模态下的第一权重的差值；根据该差值，构建观测集合的稀疏表示模型；对稀疏表示模型进行迭代，得到第二稀疏重构系数、第二模态权重和第一局部图像块的第二权重；根据前述三个值，利用联合观测似然值计算函数计算出每一候选粒子的联合观测似然值；将最大的联合观测似然值的候选粒子作为待跟踪目标的跟踪结果。应用本发明实施例，可以提高目标跟踪精度和目标跟踪的准确率。
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公开(公告)号：CN113923223B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202111347569.1
申请日：2021-11-15
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1012 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开一种边缘环境下低时间成本的用户分配方法，获取用户的资源请求和边缘服务器的剩余资源，对用户进行排序分段；对每一段的用户迭代，初始化迭代参数；设置初始用户分配策略；产生新分配策略；计算新分配策略的时间成本并与当前分配策略的时间成本比较，如果新分配策略时间成本更小则用新的策略替代当前的策略，否则，按照一定的概率替代当前的策略；更新参数，判断终止循环的条件；判断每一段用户迭代产生的策略优劣；循环之前的步骤，进行下一段用户的迭代；迭代完成得到最优的分配策略。本发明能够降低用户在边缘计算环境中的时间成本，满足用户边缘侧执行任务低时间成本的需求。(56)对比文件Qinglan Peng;Yunni Xia;Yan Wang;Chunrong Wu;Wanbo Zheng;Xin Luo;ShanchenPanz;Yong Ma;Chunxu Jiang.A DecentralizedCollaborative Approach to Online EdgeUser Allocation in Edge ComputingEnvironments《.2020 IEEE InternationalConference on Web Services (ICWS)》.2020,全文.黄冬艳;付中卫;王波.计算资源受限的移动边缘计算服务器收益优化策略.计算机应用.2019,(03),全文.徐佳;李学俊;丁瑞苗;刘晓.移动边缘计算中能耗优化的多重资源计算卸载策略.计算机集成制造系统.2019,(04),全文.
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公开(公告)号：CN110740168B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201910904089.7
申请日：2019-09-24
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L67/10 , H04L41/5009 , H04L41/50
Abstract: 本发明公开了一种云中多租户服务器的自适应方法，包括以下步骤：S1：将整个服务器按功能分解为多个组件服务器，通过历史大数据获取各组件服务器的质量参数的均值；S2：计算组件服务器的服务质量的关键性和租户的关键性；S3：根据服务质量关键性和租户关键性来计算各组件服务器的关键性；S4：根据计算得到的组件服务器关键性对各组件服务器进行排名；S5：制定服务冗余策略，确定最终冗余策略。本发明通过采用主动的策略在可能发生故障的组件服务器处进行冗余策略，大幅降低了云中服务器自我修复的开销；进一步提高任务的按时完成率，满足用户对服务质量的需求。
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公开(公告)号：CN108549981B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810287835.8
申请日：2018-03-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种提高大批量并行业务流程服务质量的方法，包括以下步骤：通过历史大数据获取整批并行业务流程中各类活动的历史均值，其中，每一类活动的执行相互独立；在整批并行业务流程中选取一类活动，在该类活动中选取部分活动，该部分活动执行完的时刻定义为时序检测点，并且统计时序检测点之前的部分活动的均值；根据类比关系计算整批并行业务流程中其他类活动的预测均值和整批并行业务流程的预测完成时间；以及根据所述预测完成时间确定该业务流程可能发生的延迟量，再依据所述延迟量和设定的服务器的效率确定增添资源的数量。根据本发明的方法，检测点的数量少，能满足一定的服务质量，大幅降低了时序异常处理过程的开销。
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公开(公告)号：CN113923223A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111347569.1
申请日：2021-11-15
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1012 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开一种边缘环境下低时间成本的用户分配方法，获取用户的资源请求和边缘服务器的剩余资源，对用户进行排序分段；对每一段的用户迭代，初始化迭代参数；设置初始用户分配策略；产生新分配策略；计算新分配策略的时间成本并与当前分配策略的时间成本比较，如果新分配策略时间成本更小则用新的策略替代当前的策略，否则，按照一定的概率替代当前的策略；更新参数，判断终止循环的条件；判断每一段用户迭代产生的策略优劣；循环之前的步骤，进行下一段用户的迭代；迭代完成得到最优的分配策略。本发明蒙戈魮降低用户在边缘计算环境中的时间成本，满足用户边缘侧执行任务低时间成本的需求。
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