边缘计算任务协同调度方法、系统、装置

    公开(公告)号:CN111611080A

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN202010443683.3

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域,具体涉及了一种边缘计算任务协同调度方法、系统、装置,旨在解决蚁群算法容易出现局部最优而不能很好地解决边缘环境下的资源利用率不高、虚拟机计算资源负载不均衡的问题。本发明包括:获取边缘计算任务的调度队列,并初始化相关参数;从蚁群算法中第一只蚂蚁开始,获取当前蚂蚁的可行解;若为最优可行解,则更新最优解和最短的任务最大完成时间;进行局部信息素更新,直至所有蚂蚁完成寻解;进行全局信息素更新,并迭代进行局部寻优,直至达到设定的迭代次数,获得全局最优可行解及对应的最短的任务最大完成时间。本发明进一步避免了蚁群算法过早陷入局部最优,保证了负载的均衡、任务的合理调度和资源的高效利用。

    聚焦关键样本的基于集成学习的道路区域检测方法、系统

    公开(公告)号:CN111507258A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010303153.9

    申请日:2020-04-17

    Abstract: 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种聚焦关键样本的基于集成学习的道路区域检测方法、系统。本发明方法包括:获取输入图像数据并预处理后得到处理后的图像数据;基于检测网络分别获取道路区域数据和道路边缘数据;对所述道路边缘数据和/或所述道路区域数据进行形态学变换,并与所述道路区域数据和/或所述道路边缘数据交集处理,获取像素级道路区域数据;其中,所述检测网络基于CNN的图像分割网络,包括用于获取道路区域的道路区域检测网络、用于获取道路边缘的道路边缘检测网络。本发明复杂度得到有效降低,具有通用性,能够部署并应用于智能车上,并且具有较好的检测准确度和鲁棒性。

    基于集成学习的交通流预测模型、预测方法、系统、装置

    公开(公告)号:CN110517494A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910828960.X

    申请日:2019-09-03

    Abstract: 本发明属于智能交通领域,具体涉及一种基于集成学习的交通流预测模型、预测方法、系统、装置,旨在为了解决现有集成学习无法充分地适应复杂多变的交通流特征从而导致交通流预测的准确度的问题。本发明模型包括多个不同类别的基学习器,分别用于基于第一预设采集点的采集数据计算设定检测点的交通流预测值;时空特征学习模型用于基于二维交通流矩阵获取各基学习器的权重,二维交通流矩阵通过将第二预设采集点的采集数据归一化后按时间和空间排列获取;加权预测输出模块用于基于各基学习器输出的交通流预测值,依据时空特征学习模型得到的各基学习器的权重,获取设定检测点的最终的交通流预测值。本发明交通流预测结果具有较高的精度和鲁棒性。

    基于直流信号的交通信号灯控制装置及方法

    公开(公告)号:CN110164149A

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201910510455.0

    申请日:2019-06-13

    Abstract: 本发明属于智能交通控制管理领域,具体涉及了一种基于直流信号的交通信号灯控制装置及方法,旨在解决现有交通信号灯控制成本高以及存在安全隐患的问题。本发明装置包括:主控装置,用于运行交通信号控制算法,进行状态运算产生控制信号作为第一控制信号以及接收灯控装置传递的第二反馈信号;接口装置,用于信号的转换及传递;灯控装置,用于将接口板传递过来的第二控制信号转换为信号灯直流驱动信号,用于控制信号灯;将检测电路获取的信号灯状态信号传递至接口装置。本发明采用全直流方式传输,一方面提高了系统的稳定性、安全性和可靠性,另一方面,省去现有交通信号控制器中每个信号灯都需要具有的交流转直流电路,节约了成本。

    网约车和出租车的综合调度系统及方法

    公开(公告)号:CN108171961A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201711242069.5

    申请日:2017-11-30

    Abstract: 本发明属于车辆调度领域,具体涉及一种网约车和出租车的综合调度系统及方法。旨在解决网约车和出租车调度系统相互隔离,不能统一调度的问题。本发明的网约车和出租车的综合调度系统包括中心平台系统、车辆终端设备、用户终端设备。中心平台系统实时接收车辆终端设备发送的车辆位置信息和车辆运营状态信息、以及用户终端设备发送的用车请求信息,依据车辆位置信息、车辆运营状态信息、用车请求信息生成并发送用车订单。通过本发明解决了网约车和出租车调度隔离的现状,进而将网约车和出租车纳入到统一的管理范围,使二者竞争有序、互为补充、共同发展。

    基于机器视觉分析的牧业智能管理系统

    公开(公告)号:CN103942657B

    公开(公告)日:2017-06-16

    申请号:CN201410182995.8

    申请日:2014-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉分析的牧业智能管理系统,该系统包括:包括牧业管理系统、监控子系统、嵌入式智能分析子系统、饲料管理子系统和牲畜舍所管理子系统,其中:牧业管理系统用于接收各子系统发送的信息,对各子系统进行控制;监控子系统用于监控饲料道和牲畜舍所环境,为嵌入式智能分析子系统提供清晰的视频数据;嵌入式智能分析子系统用于根据待检测区域设置信息,对监控子系统采集的视频数据进行检测,得到饲料检测区域和粪道检测区域;饲料管理子系统用于根据牧业管理系统的指令对于饲料道中的饲料进行管理;牲畜舍所管理子系统用于根据牧业管理系统的指令对于牲畜舍所进行管理。本发明具有智能化控制、性能稳定、管理成本低的特点。

    基于机器视觉和场地防滑道的粪量检测方法

    公开(公告)号:CN103983216B

    公开(公告)日:2016-09-28

    申请号:CN201410213459.X

    申请日:2014-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种饲养场粪量检测方法,该方法包括:将饲养场中的地板防滑道进行直线划分得到条状防滑道;在饲养场监控图像中设置感兴趣区域,并计算其面积A;计算所有防滑线在感兴趣区域内的长度和L;得到场地监控图像中前景区域总面积D;检测感兴趣区域中防滑线未被遮挡的有效线段长度和l;根据以上参数计算得到场地监控图像中被粪便遮挡的面积S。本发明通过现场实时监控录像检测饲养场中地板被粪便掩盖的比例,并及时预警清理,从而实现了基于机器视觉的饲养场粪便遮挡面积检测的功能。

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