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公开(公告)号:CN116405707A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310470376.8
申请日:2023-04-27
IPC: H04N21/231 , H04N21/233 , H04N21/2343 , H04N21/2389 , H04N21/2187
Abstract: 本发明涉及智慧教育新技术领域,提供了一种低成本的边缘集群大规模视频流高并发传输方法,包括:用边缘采集设备采集视频和音频;通过摄像机设备对音视频流进行转码变换和存储以及经过DPDK接入转发集群转发;传输到视频处理存储集群、负载均衡集群处理,再传输给直播用户和点播用户。利用DPDK分类技术把视频流分成直播小流和录播点播的大流,通过CPU的均衡负载度来量化系统的均衡负载能力,通过Q‑Learning算法对CPU核心和队列进行分配来解决数据流接收转发的调度问题,将并发转接需求合理地分配到服务器的处理单元上,尽可能地达到负载均衡,使各网口利用率相对比较平均,各网口之间相互分担负载,避免了过载丢包的发生,提高了服务器的吞吐效率。
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公开(公告)号:CN118692044B
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202410893878.6
申请日:2024-07-04
Applicant: 临沂大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多源特征融合的视频车道线检测方法,属于计算机视觉与图像处理研究领域。其包括以下步骤:采用相位分支得到当前帧的相位图特征,将相位图特征细化为相位‑去雾特征和相位‑车道线检测特征;颜色‑去雾分支提取当前帧的颜色‑去雾特征,并将其与相位‑去雾特征进行拼接和降维后,分解为颜色‑去雾‑去雾特征和颜色‑去雾‑车道线特征;颜色‑车道线分支提取有序视频序列的特征并拼接,进行融合和降维,经过空间注意力模块得到颜色‑车道线特征;使用基于掩码的多模态自注意力融合模块,将相位‑车道线检测特征和颜色‑去雾‑车道线特征来增强颜色‑车道线特征。本发明能够提高在能见度下降、质量退化的大雾视频中的车道线检测准确度。
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公开(公告)号:CN119601120A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202510142518.7
申请日:2025-02-10
Applicant: 临沂大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/50 , G16C20/70 , G16B15/30 , G16B40/00 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法,属于深度学习技术领域。其包括以下步骤:获取药物数据,得到药物数据集,并进行预处理;所述药物数据经过Jaccard相似度计算得到药物的化学结构、生物靶标和酶作用多维数据表示,进而得到药物的初始特征表示;所述药物的初始特征表示经过异质图进行更新,得到融合拓扑结构的药物表示;融合拓扑结构的药物表示经过注意力机制融合不同源的药物特征,得到最终的药物对表示;药物对中两种药物对应的融合拓扑结构的药物表示经过特征交织层,得到最终的综合表示;最终的药物对表示和最终的综合表示经过预测模块得到药物相互作用预测概率向量。本发明优化了药物相互作用预测的精确度和效率。
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公开(公告)号:CN119557343A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202510112077.6
申请日:2025-01-24
Applicant: 临沂大学
IPC: G06F16/2457 , G06N5/022 , G06N3/092 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及智慧教学技术领域,具体提供了一种基于关系属性的可解释习题推荐方法及系统,具体如下:处理现有数据集中用户与习题的交互数据,根据数据间的关系搭建用户‑习题知识图谱,并进行初始化;将初始化后的用户‑习题知识图谱实例输入至TransE模型进行训练,得到训练后实体和关系的嵌入向量;在用户‑习题知识图谱上进行用户练习习题推荐,将用户练习习题推荐形式化为马尔科夫决策过程,通过构建一个强化学习系统在用户‑习题知识图谱上进行多步骤路径推理实现用户练习习题推荐。本发明不仅实现了更精准的用户画像,而且提高了推荐系统的准确性,同时从知识图谱中提取推荐问题和学生练习过的问题之间的路径来生成可解释的推荐。
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公开(公告)号:CN118411291A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410888412.7
申请日:2024-07-04
Applicant: 临沂大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer的煤岩图像超分辨率重建方法及装置,属于图像处理技术领域。具体包括以下步骤:构建局部卷积块LCB模块;将LCB和全局置换自注意块GPSAB结合,获得更全面的特征信息;构建了一种迭代式上下采样层IUDL;结合GPSAB、LCB和IUDL构建迭代上下采样块IUDB。利用本发明方案不仅可以理解由深层网络提取出的复杂和高级的图像特征,还能关注到由浅层网络捕捉的简单但精细的图像特征。
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公开(公告)号:CN118014844B
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410417209.1
申请日:2024-04-09
Applicant: 临沂大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种结合超分辨率技术的遥感图像语义分割方法,属于图像处理技术领域。方法包括遥感图像预处理,对预处理后的图像数据进行筛选、剪裁、下采样以制作低分辨率遥感图像分割任务数据集;构建结合超分辨率的遥感图像语义分割模型;使用制作数据集对搭建的语义分割模型进行训练、优化和测试,并保存得到的最优模型权重;将低分辨率遥感图像输入构建的语义分割模型并加载最优模型权重,最后生成高分辨率语义分割效果图。本发明改进Transformer模型并将超分辨率技术与语义分割技术结合,改进的语义分割模型可以提升低分辨率遥感图像的语义分割效果,在低分辨率图像基础上生成高分辨率的分割结果。
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公开(公告)号:CN117391958A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311665860.2
申请日:2023-12-07
Applicant: 临沂大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于多路径聚合Transformer的卫星云图超分辨率重建方法,属于卫星云图的图像处理及深度学习超分辨率重建技术领域。包括卫星云图预处理,对预处理后的图像数据进行筛选、剪裁、分类并制作不同分辨率的数据集;构建基于深度学习的超分辨率神经网络模型;使用制作数据集对搭建的超分辨率模型进行训练、优化和测试,并保存得到的最优模型权重;将低分辨率卫星云图输入构建的超分辨率模型并加载最优模型权重,最后生成高分辨率卫星云图。本发明改进Transformer模型并用于卫星云图超分辨重建任务,改进的超分辨模型可以缓解复杂特征所造成的不利影响,且模型拥有更少的参数量和计算量,大大减小资源占用。
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公开(公告)号:CN117318514A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311254735.2
申请日:2023-09-26
Applicant: 临沂大学
IPC: H02M7/483 , H02M1/32 , H02M7/5395 , H02M7/5387
Abstract: 本公开提供了一种三电平逆变器的开路故障容错控制方法及系统,涉及逆变器控制技术领域,包括构建准Z源有源箝位型三电平逆变器拓扑结构,获取在各开关器件开路故障下准Z源有源箝位型三电平逆变器的运行情况;根据运行情况获取准Z源有源箝位型三电平逆变器拓扑在各开关器件开路故障下的电流路径图和拓扑重构后的等效电路图;针对各开关器件开路故障分别设计对应的容错控制策略,实现逆变器在单个开关器件开路故障下的连续运行;本公开实现逆变器在单个开关开路故障条件下的连续运行,大大提高了系统的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN116503142A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310760434.0
申请日:2023-06-27
Applicant: 临沂大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种合伙人智慧营销调度数据处理系统,涉及数据处理技术领域,本方案通过集成各种数据处理和分析,能够从历史营销数据中提取有用的信息,然后通过关联性地分析和计算,得到商品的关联性特征和推荐率TJ。这种基于关联性指标和消费相似性计算的推荐率策略和数据处理方式;然后再通过设置一个推荐率阈值来决定是否向营销目标推荐某个商品,是一种有效的推荐系统设计策略;通过持续的个性化推荐,可以提高用户的使用频率和使用时长,从而提高用户粘性;通过对商品的推荐率进行排序,可以优化资源的分配,如对高推荐率的商品进行更多的营销和推广,对低推荐率的商品进行更少的营销和推广。
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公开(公告)号:CN115661001B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211597538.6
申请日:2022-12-14
Applicant: 临沂大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络的单通道煤岩图像增强方法,属于图像处理技术领域。其包括以下步骤:对相关的煤岩图像进行筛选;对数据集图像进行预处理操作,包括以下具体过程:将图像由RGB三通道转换到灰度图像;将图像放缩到同样的大小尺寸以便后续处理及训练;通过随机裁剪、旋转操作增强数据集;将预处理过后的数据导入CABGAN网络中进行训练:对训练后的图像得到的暗光增强生成器固定参数,从而得到煤岩图像增强模型。本发明采用单通道的机制,减少了三分之二的参数量,极大的提升了效率。同时在单通道舍弃颜色信息的同时也舍弃了大部分噪音信息,即达到更好的降噪效果。
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