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公开(公告)号：CN104778471A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510181541.3
申请日：2015-04-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的多尺度空间特征提取方法，包括以下步骤：利用多尺寸并行非线性滤波构造尺度空间、在尺度空间中并行的进行关键点检测和描述符生成。其中尺度空间构造包括：多尺寸数据打包、多尺寸并行降采样、多尺寸并行非线性滤波的具体执行步骤。为了提高算法的并行度、降低数据依赖性，通过并行降采样提前得到各个尺寸下的初始图像，使得各个尺寸下的非线性滤波、关键点检测和描述符生成可以在GPU中并行的执行。本发明通过利用多尺寸数据打包、多尺寸并行降采样、多尺寸并行非线性滤波的方法，构造尺度空间，进行特征提取，可以有效的利用GPU中众核资源，实现特征提取方法的实时性。
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公开(公告)号：CN104850450A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510245754.8
申请日：2015-05-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向混合云计算平台的负载均衡方法及相应的混合云负载均衡系统。针对云租户使用混合云计算IaaS(基础设施即服务)平台部署应用，解决多云环境下应用的负载均衡问题。该方法和系统使用了分层负载均衡机制，在上层通过心跳包动态收集私有云和公有云的负载状态信息和资源状态信息，调节往各个云的任务分发优先度；在下层利用云内部提供的LBaaS(负载均衡即服务)在虚拟机之间做负载均衡。同时当云应用爆发时该方案可以根据公有云的价格波动和云租户对成本预算最小化的需求选择性价比最高的公有云进行资源扩展。本发明可以帮助云租户在使用混合云时定制自己的应用需求，自动选择性价比最高的云资源使用方案。
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公开(公告)号：CN104850450B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201510245754.8
申请日：2015-05-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向混合云计算平台的负载均衡方法及相应的混合云负载均衡系统。针对云租户使用混合云计算IaaS(基础设施即服务)平台部署应用，解决多云环境下应用的负载均衡问题。该方法和系统使用了分层负载均衡机制，在上层通过心跳包动态收集私有云和公有云的负载状态信息和资源状态信息，调节往各个云的任务分发优先度；在下层利用云内部提供的LBaaS(负载均衡即服务)在虚拟机之间做负载均衡。同时当云应用爆发时该方案可以根据公有云的价格波动和云租户对成本预算最小化的需求选择性价比最高的公有云进行资源扩展。本发明可以帮助云租户在使用混合云时定制自己的应用需求，自动选择性价比最高的云资源使用方案。
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公开(公告)号：CN104778471B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510181541.3
申请日：2015-04-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的多尺度空间特征提取方法，包括以下步骤：利用多尺寸并行非线性滤波构造尺度空间、在尺度空间中并行的进行关键点检测和描述符生成。其中尺度空间构造包括：多尺寸数据打包、多尺寸并行降采样、多尺寸并行非线性滤波的具体执行步骤。为了提高算法的并行度、降低数据依赖性，通过并行降采样提前得到各个尺寸下的初始图像，使得各个尺寸下的非线性滤波、关键点检测和描述符生成可以在GPU中并行的执行。本发明通过利用多尺寸数据打包、多尺寸并行降采样、多尺寸并行非线性滤波的方法，构造尺度空间，进行特征提取，可以有效的利用GPU中众核资源，实现特征提取方法的实时性。
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