一种翻转折叠式智能光风储充设备

    公开(公告)号:CN118783864A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202411103004.2

    申请日:2024-08-13

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明涉及一种翻转折叠式智能光风储充设备,涉及风光储能电力技术领域,包括若干太阳能电池板,若干微风发电机,储能模组和控制模组。太阳能电池板设置在设备顶部和四个侧板内侧,侧板通过旋转支架与箱体连接,侧板可以与旋转支架的连接处为中心进行旋转,旋转支架与箱体、侧板的连接处分别设置有驱动电机,箱体上半内部设置有若干微风发电机组,在设备的下半存在空腔,空腔内安装有储能组件和控制组件,在箱体侧面设置有控制面板和输出充电插口,输出充电插口包括家用电器插口和电动汽车充电插口,箱体侧面底部设置有辅助固定孔,箱体底部四角设置有弹簧支撑柱。本发明涉及的翻转折叠式智能光风储充设备结构简单,空间利用率高,便于收纳和布置,可以在多种场合提供应急供电,且可用于电动汽车应急充电,市场应用前景广泛。

    视频会议场景下基于ROI区域的后处理加速方法

    公开(公告)号:CN113242428B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202110406286.3

    申请日:2021-04-15

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种视频会议场景下基于ROI区域的后处理加速方法,包括:若当前帧为第一帧,对视频的第一帧进行人脸识别处理得到人脸区域;将所述人脸区域进行扩展以得到ROI区域,对所述ROI区域进行图像质量增强;若当前帧不为第一帧,获取所述当前帧在前一帧的所述ROI区域内的运动矢量信息,根据所述运动矢量信息在所述当前帧对所述ROI区域进行位移,对位移后的所述ROI区域进行图像质量增强。针对视频会议场景的特点,借助人脸识别网络与视频编解码过程得到的运动矢量信息获取ROI区域,然后对此ROI区域进行后处理,输入质量增强网络就可以实现视频的部分增强,提升了后处理的运算效率,从而减少后处理的算法耗时。

    一种VVC帧内编码的快速帧内模式选择方法

    公开(公告)号:CN112689145B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202011418318.3

    申请日:2020-12-07

    申请人: 中南大学

    发明人: 张昊 杨明田

    摘要: 本发明公开了一种VVC帧内编码的快速帧内模式选择方法,方法包括:获取图像,对图像进行预处理,得到图像的平滑信息和/或高频信息;根据图像的平滑信息和/或高频信息计算图像在VVC编码中的每个CU对应的平滑度和/或平均高频能量;根据图像在VVC编码中的每个CU对应的平滑度和/或平均高频能量对当前CU的帧内编码进行预测并使当前CU执行预测操作,其中预测操作包括:使当前CU跳过往下划分,执行当前层的帧内编码;或者使当前CU跳过当前层的帧内编码,执行往下划分;或者使当前CU执行当前层的帧内编码并执行往下划分。本方法能够在不损失较多质量的前提下,大幅度降低VVC编码复杂度,减少VVC编码时间。

    一种基于帧分类的视频后处理优化方法及装置

    公开(公告)号:CN112954350B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202110328060.6

    申请日:2021-03-26

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于帧分类的视频后处理优化方法及装置,本发明首先会标记待增强视频中所有的较优帧,将待增强视频分为较优帧和普通帧,其中较优帧用于表征待增强视频所有帧中质量较好的帧。然后在视频后处理中,提供两种选择,第一种选择是直接选择跳过所标记的所有较优帧的质量增强处理,选择不对此类帧进行质量增强,从而能够在损失较小的情况下有效缩减运算所需时间;第二种选择是先判断是否对当前的较优帧进行质量增强,若进行处理,则使用两个不同的增强模型分别对当前的较优帧和普通帧进行处理,对不同帧类型采用不同的增强模型,从而提高质量增强效果,并且能够在损失较小的情况下减少运算消耗的时间。

    一种增强现实光照估计方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117392353A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311687370.2

    申请日:2023-12-11

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种增强现实光照估计方法、系统、设备及存储介质,本方法通过将单张有限视场图像输入至生成对抗网络得到中间特征变量,计算中间特征变量与离散数值之间距离最近的离散特征;采用生成器得到生成的低动态范围全景图,并将生成的低动态范围全景图和真实场景的低动态范围全景图输入至鉴别器,得到最优低动态范围全景图;将最优低动态范围全景图输入至正曝光生成器和负曝光生成器中,得到多张正曝光图像和多张负曝光图像;通过图像融合,将融合图像输入至三维卷积神经网络中,得到重建的高动态范围全景图,并从重建的高动态范围全景图中得到光照信息。本发明能够提高增强现实光照估计的精确度和提高光照估计的效率。

    地下矿山一体式可移动局部制冷降温除湿系统

    公开(公告)号:CN116927854A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310966852.5

    申请日:2023-08-03

    摘要: 本发明公开了一种地下矿山一体式可移动局部制冷降温除湿系统,压缩机(5)、冷凝器(6)、节流阀(7)与蒸发器(9)通过制冷单元连接管(8)顺序连接并形成闭路循环,供风风机(10)通过普通风筒(11)与蒸发器(9)入风口相连,供水管道(4)的出水口与制冷单元之冷凝器(6)进水口连接,冷凝器(6)的排水口与排水管道(12)连接。制冷单元、换热单元、供风单元通过钢结构支撑内置在制冷设备框架(17)上构成一体框架式制冷装置。经过蒸发器(9)冷却的新鲜风流进入隔热保温风筒(11’),隔热保温风筒(11’)将冷却的新鲜风流送至掘进作业面(1)。本发明能够适用矿山井下局部制冷位置动态调整,有效降低井下作业地点温湿度,提高传统制冷降温系统效率。

    一种基于异构域的医学图像分类方法和系统

    公开(公告)号:CN116128876B

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310353365.1

    申请日:2023-04-04

    申请人: 中南大学

    摘要: 本申请实施例提供了一种基于异构域的医学图像分类方法和系统,本方法首先由特征提取器提取每一个模态图像中与病理性相关的图像特征,然后根据最大均值差异法学习属于同一种模态的图像特征之间的共有信息,然后根据域鉴别器学习不同模态的特征之间的一致性属性,最后利用分类器基于学习到的共有信息和一致性信息,得到分类器对脑科医学图像的病理性分类结果。本方法不仅充分学习了同模态图像之间关于病理信息的共有特征,而且还充分的学习了不同模态图像之间关于病理信息的一致性特征,充分利用不同模态图像中的这两类特征信息实现图像病理性分类,不仅能提高分类效率,而且也能提高图像病理性分类准确度。

    基于MAE预训练模型的视频编码帧内预测方法和系统

    公开(公告)号:CN115866247B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310189730.X

    申请日:2023-03-02

    申请人: 中南大学

    IPC分类号: H04N19/11 H04N19/593

    摘要: 本发明公开了一种基于MAE预训练模型的视频编码帧内预测方法和系统,本方法通过根据获得的所有预测单元的最优预测模式完成每个编码单元的帧内预测;获取每个预测单元的最优预测模式包括步骤:根据预测单元相邻的已预测单元获得初始化候选列表,并获取已预测单元的重建信息;计算每种预测模式的第一率失真损失;通过训练好的MAE预测模型,获得预测图像,并根据预测图像计算获得第二率失真损失;根据第一率失真损失和第二率失真损失,更新加入训练好的MAE预测模型后的初始化候选列表;计算更新后的候选列表中每种预测模式的实际损失,并根据实际损失获得预测单元的最优预测模式。本发明能够提高视频编码帧内预测的准确度。

    用于视频编码的方法、装置、计算机可读介质及电子设备

    公开(公告)号:CN108810545B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201810726552.9

    申请日:2018-07-04

    摘要: 本发明的实施例提供了一种用于视频编码的方法、装置、计算机可读介质及电子设备。视频序列采用n路编码,所述方法包括:对所述视频序列进行第(n‑1)路编码生成第(n‑1)路分析文件,并获得所述视频序列中视频帧的第(n‑1)路编码信息;获取所述视频帧的第n路编码码率控制阶段的量化参数;基于所述第(n‑1)路分析文件对所述视频序列进行第n路编码,并根据所述视频帧的第(n‑1)路编码信息修正所述视频帧的第n路编码码率控制阶段的量化参数;其中,n为大于等于2的正整数。本发明实施例的技术方案能够前一路编码的编码信息修正视频序列中视频帧的当前路编码码率控制阶段的量化参数,从而可以减少视频序列的质量波动。

    一种视频编码单元分割方法及其系统、装置、存储介质

    公开(公告)号:CN110139106B

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN201910271123.1

    申请日:2019-04-04

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种视频编码单元分割方法及其系统、装置、存储介质,通过模式设定模块选取MERGE模式为第一次选层的默认模式,选择模块选取率失真代价最小的最优层,并在与最优层相邻的两层里以率失真代价为基准选取其中一层作为次优层,深度设定模块将最优层和次优层的深度设置为深度范围的两个端值后最终分割模块对视频编码单元进行分割,无须遍历当前视频编码单元所有的划分模式,从而有效降低编码器的计算复杂度,减少编码时间,提高编码效率。另外,通过设置阈值,判断运动估计过程中产生的绝对误差和与阈值的关系,根据不同的情况进行不同的像素搜索方式,有利于降低时间复杂度,进一步提高编码效率。