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公开(公告)号：CN104202253A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410384166.8
申请日：2014-08-06
Applicant: 长春理工大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/701
Abstract: 基于动态路由表的片上网络拥塞控制方法属于片上网络拥塞控制方法领域，包括定义动态路由表的自更新规则、片上网络的启动和初始化、求解和自身动态路由表、确定非故障邻近节点并交付数据等步骤。本方法首次在片上网络中采用动态路由表，该动态路由表可根据其他节点的当前状况动态更新和决策自身当前的最佳传送路径并且能够更好地体现全局意识，其每一个动态路由表内总是保存有去其他任意目的节点的全局拥塞度最小的最佳路径，便于快速读取和使用，大幅缩减了重复运算时间。此外，本方法还能减少各路由节点之间频繁的读写操作，削减数据计算量并节约运算占用的时间，从而缓解和限制了网络拥塞的产生，提高了整个片上网络的数据处理能力和吞吐量。
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公开(公告)号：CN116681584A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310354266.5
申请日：2023-04-06
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明是一种多级扩散图像超分辨算法，属于计算机视觉技术领域；包括以下步骤：首先进行数据预处理，从原始高分辨率图像创建训练数据集并生成低分辨率图像。接下来，选择U‑Net作为主要网络结构，并定义级联扩散模型。在训练阶段，模型逐步上采样图像，优化高分辨率重建，并根据损失值更新权重。迭代终止后，使用验证集评估性能，最后在测试集上评估超分辨率性能。这种融合设计使其在处理复杂场景和细节恢复方面具有显著优势。此外，通过结合级联的思想和预处理退化模式，本算法能够在保持较高性能的同时，生成更为真实和自然的高分辨率图像。这使得本算法在图像超分辨率领域具有较大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN116403277A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310269431.7
申请日：2023-03-20
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 基于关键点互联的被遮挡人体姿态估计矫正器及矫正方法属于人体姿态估计计算机视觉识别技术领域。本发明公开了一个可插拔式基于关键点互联的被遮挡人体姿态估计矫正器，该矫正器直接连接在传统人体姿态估计网络的末端对传统网络估计得到的热力图进行矫正，得到更加准确的真实热力图从而进一步确保输出的人体姿态估计结果的准确。矫正器中利用不同关键点之间的相互联系建立相关的数学模型，将神经网络和关键点内在的联系综合考虑，合理的搭建隐式关键点互联网络，由效果较好的关键点去推断效果较差的关键点区域，矫正传统姿态神经网络中所生成热力图可能存在的错误预测，尤其对于一些被遮挡的人体部位本发明具有良好的效果。
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公开(公告)号：CN117541773A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311238943.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开了基于孪生网络框架的特征分级嵌入跟踪的方法，属于目标跟踪和深度学习技术领域。方法中提出了实例特征增强模块，提升网络的实例区分能力；类别特征聚合模块来总结高级类别信息，稳定目标实例的特征；针对目前孪生网络跟踪器仅利用空间信息进行跟踪，提出了一种嵌入目标历史轨迹的运动令牌，通过提供时间上下文特征来改善跟踪。最后，采用Transformer Decoder代替传统互相关来度量目标模板和搜索区域之间相似性，有利于目标边界的准确感知。在目标发生旋转，形变，部分遮挡，相似性干扰等情况下，本方法形成的跟踪器仍能保持足够鲁棒性和运行速度。
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公开(公告)号：CN117522735A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311489886.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度的密流感知去雨图像增强方法，属于计算机视觉领域，本发明提出了一个渐进式多尺度特征提取网络以解决多尺度信息提取不完整等技术问题；提出一种特征细节补偿器解决了因进行特征提取而导致的图像背景细节丢失的问题，从而有效地解决现有的多密度雨水去除方法中对图像的细节特征提取不充分和特征融合不完整的问题，用来解决现有的多密度雨水去除方法中对图像的细节特征提取不充分和特征融合不完整的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117315301A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311288205.X
申请日：2023-10-07
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的藏品信息匹配系统和方法，涉及藏品图像识别技术领域，先将待识别图片、以及CNN分类模型中与待识别图片属于同一类别的对比图片的哈希值转化为字符串，再提取对比图片的字符串位数N、对比图片和待识别图片的字符串在对应位置上的不同字符个数n、以及对比图片和待识别图片在对应位置上的字符间字符差值Xi，以此通过在汉明距离的基础上引入不同字符个数n和字符串位数N的比值、以及字符差值Xi来计算相似性评估系数XSpg，提高对待识别图片和对比图片相似性评估的精准性，还通过输出一个对应藏品图片和多个相似藏品图片的设置提供多个藏品以供游客参考，丰富游客观展的选择。
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公开(公告)号：CN116310971A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310200833.1
申请日：2023-03-03
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/25
Abstract: 基于稀疏注意力更新模板特征的无监督目标跟踪的方法，属于目标跟踪和深度学习领域，本发明的SiameseRPN的区域提议网络输出特征和初始模板特征作为模板更新网络的输入，生成新的模板特征，后续帧中使用更新的模板特征进行跟踪，使用提出的模板更新网络更新模板避免了当前模板与前一帧的累计模板线性组合导致信息随时间指数衰减，模板更新网络中的稀疏注意力解决背景分散注意力等问题，以实现模板特征的更新。使用稀疏Transformer作为更新模板网络的主体，生成包含丰富语义信息的融合特征，保留初始模板的可靠信息，使得注意力集中在特征中的显著点，对于目标的旋转，复杂形变等情况，跟踪器都能保持足够鲁棒性和运行速度。
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公开(公告)号：CN103956177B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410155150.X
申请日：2014-04-17
Applicant: 长春理工大学
IPC: G11B31/00
Abstract: 基于物联网的板级可扩充点播系统，属于物联网播放器领域。由板级可扩展点播系统服务器、NFC接入单元模块、客户端设备组成，板级可扩展点播系统服务器，由多个板级的模块桥接得到，每个板级均连接有网络接口、SD卡数据接口、金手指内部接口；NFC接入单元模块内置有计算核，NFC接入单元模块与单位距离内的客户端设备进行配对，其内置有支持NFC的计算核；客户端设备通过ipv6寻址无线接入板级可扩展点播系统服务器。本发明的点播器从点播器结构，点播器接入方式两方面进行创新，产生了基于物联网的板级可扩展点播器。点播器采用物联网中的近场交互方式NFC进行配对，通过预置的软件，点播服务器上的媒体信息。
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公开(公告)号：CN104202241A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410384174.2
申请日：2014-08-06
Applicant: 长春理工大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/771 , H04L12/757
Abstract: 2D-Mesh拓补结构下的片上网络偏转容错路由算法属于片上网络容错路由方法领域，包括定义变量、全局路由器、基础的X-Y传输规则、边缘路由表和容错偏转决策模型，片上网络的初始化等步骤。本算法提出将片上网络中的节点根据其在2D-Mesh拓补结构下的片上网络中所处的位置，将各个节点划分为边缘节点和内部节点两大类，并分别针对这两大类的节点的各自特征有针对性地提出相对快捷的路径决策模型或转弯模型，从而帮助路由节点更为快捷地确定符合自身特征的当前任务最佳传送路径，大幅缩减了重复运算时间，并减少了数据计算量，有助于缓解和限制片上网络拥塞的产生，提高了整个片上网络的数据处理效率。本算法还具有成本低廉的优点。
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公开(公告)号：CN103956177A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410155150.X
申请日：2014-04-17
Applicant: 长春理工大学
IPC: G11B31/00
Abstract: 基于物联网的板级可扩充点播系统，属于物联网播放器领域。由板级可扩展点播系统服务器、NFC接入单元模块、客户端设备组成，板级可扩展点播系统服务器，由多个板级的模块桥接得到，每个板级均连接有网络接口、SD卡数据接口、金手指内部接口；NFC接入单元模块内置有计算核，NFC接入单元模块与单位距离内的客户端设备进行配对，其内置有支持NFC的计算核；客户端设备通过ipv6寻址无线接入板级可扩展点播系统服务器。本发明的点播器从点播器结构，点播器接入方式两方面进行创新，产生了基于物联网的板级可扩展点播器。点播器采用物联网中的近场交互方式NFC进行配对，通过预置的软件，点播服务器上的媒体信息。
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