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公开(公告)号:CN113434277A
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN202110764816.1
申请日:2021-07-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的μC/OS‑II系统任务调度器,其中,所述任务调度器将原内核中基于优先级的调度策略改为两级调度策略,每个优先级支持4个任务。第一级进行任务组的调度,依然采用基于优先级的调度策略,第二级进行组内任务调度,根据用户输入的阈值,将同组任务划分为实时任务和非实时任务,实时任务采用时间片轮转调度策略,非实时任务采用先来先服务调度策略。并且在调度器运行过程中,用户可动态修改优先级阈值和时间片的长度。从而解决μC/OS‑II系统中任务数较少和缺少同优先级调度的问题,改善了μC/OS‑II系统的适应性和灵活性,进一步提高了执行效率。
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公开(公告)号:CN114429061A
公开(公告)日:2022-05-03
申请号:CN202111565814.6
申请日:2021-12-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空洞卷积神经网络ECT二维图像重建方法,主要对封闭管道内进行相流进行测量,通过电容传感器获取管道内被测相流流动的介质的电容值,并且本文主要采用基于ANSYS18.0软件进行ECT传感器的模型设计,对管道内相流进行电容值的检测。传统ECT技术图像重建算法,都是利用表征电容测量值与被测区域介电常数分布关系的灵敏度分布,计算图像对应位置的像素灰度值。但灵敏度分布易受被测多相流介电常数分布的影响,在被测区域内分布不均匀,在空洞卷积神经网络上得到很好的效果,在卷积神经网络的卷积层和全链接层加入非线性激活函数能够很好的应用在电容值和被测区域的这种非线性关系。能够高度实现二维管道图像重建。
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公开(公告)号:CN114581790A
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202210190240.7
申请日:2022-03-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06T7/13 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像增强与多特征融合的小目标检测方法,该方法包括:将待检测图片传入到图像增强网络,生成超分图片后再输入到小目标检测网络输出检测结果;该模型的建立过程包括使用生成器、鉴别器、边缘增强网络构建基于生成对抗网络的超分算法从而对图像进行增强处理;目标检测网络以VGG19网络为特征提取网络,利用特征金字塔方法对SSD网络的特征层进行特征融合、特征增强,构建小目标检测网络;利用处理好的小目标数据集对模型进行迭代训练,得到训练好的小目标检测模型。
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