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公开(公告)号：CN114925520B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210547186.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种遥感数据处理流程的自动形式化建模方法及系统，本发明通过设计一种遥感数据处理流程统一表达语言，以Petri网为基础，借鉴UniNet部分思想并进一步改进，构建遥感数据处理流程的形式化描述模型，并提出该模型到PNML的规范化扩展，针对遥感数据处理流程统一表达语言设计该语言转换工具，自动将其描述的遥感数据处理流程解析成形式化模型。本发明为遥感数据处理流程自动化形式建模做出了有力的探索。
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公开(公告)号：CN115033343B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210585542.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种云环境下遥感数据流程调度模型的建立方法，在适应多种类型科学工作流调度问题的情况下，依据遥感产品自身特点和生产规律，结合强化学习的独特学习能力以及深度神经网络的优点，提出了基于深度强化学习的工作流任务调度算法WDRL(Workflow Task Scheduling Algorithm based on Deep Reinforce Learning，WDRL)，以此解决遥感数据流程中产生的调度问题，不仅考虑了计算节点的完成时间差异情况，而且将遥感产品生产任务重复性高、单任务数据量大等因素加入一定的权重确保分配任务的均衡性。从而实现遥感数据处理流程执行跨度时间最小化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114925520A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210547186.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种遥感数据处理流程的自动形式化建模方法及系统，本发明通过设计一种遥感数据处理流程统一表达语言，以Petri网为基础，借鉴UniNet部分思想并进一步改进，构建遥感数据处理流程的形式化描述模型，并提出该模型到PNML的规范化扩展，针对遥感数据处理流程统一表达语言设计该语言转换工具，自动将其描述的遥感数据处理流程解析成形式化模型。本发明为遥感数据处理流程自动化形式建模做出了有力的探索。
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公开(公告)号：CN115343711A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210955950.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 河南大学
IPC: G01S13/90 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/00
Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOx的SAR图像舰船目标检测方法。该方法包括：步骤1：将获取的SSDD数据集按一定比例划分为训练集、测试集和验证集；步骤2：利用训练集和验证集对改进的YOLOx检测网络模型进行训练，获取最优检测模型；步骤3：利用训练得到的最优检测模型对测试集中的图片数据进行检测；所述改进的YOLOx检测网络模型的构建过程包括：在原YOLOx网络模型的加强特征提取网络模块的三个特征提取分支的最后一层各自增加一个ECANet模块。本发明可以达到增强有用特征、抑制无用特征的目的，使得模型更能合理有效地利用特征信息，从而提高检测精度。
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公开(公告)号：CN117742365A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311772480.9
申请日：2023-12-21
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种基于热成像的多无人机协同工作的智能救援方法。该方法首先每架无人机在待救援区域中按照预设的路径在其负责区域执行平扫任务；将每架无人机在执行平扫任务时捕获的热成像图像，生成高热点强化图，提取高温像素点；从高温像素点中筛选出异常像素点；将异常像素点转化至待救援区域的实际坐标，输出异常点集合及其对应的世界坐标。而后基于异常点集合，对每架无人机进行任务分配以及最短路径规划。本发明采用多架无人机同时覆盖广大区域，系统能够实现高效的搜寻与救援响应，以提升救援效率。
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公开(公告)号：CN116707641A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310723313.9
申请日：2023-06-16
Applicant: 河南大学
IPC: H04B10/11 , H04B10/112 , H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种支持可见光通信的混合数据中心网络结构设计方法，该方法包括：在不改变原有的RRect有线结构的情况下，为每个服务器安装4个LED收发器，根据无线小世界网络的特点，将每个服务器作为节点，将服务器节点放置在二维网格上构建规则链路，根据小世界网络中服务器间的随机链路的连接概率与距离即最短路径长度的d次方成比例的特点，将欧式距离与平均聚类系数相结合构建随机链路，进而构建无线网络结构；结合有线网络结构和无线网络结构获得混合数据中心网络结构。本发明构建的混合数据中心网络结构缓解了网络拥塞，缩短了平均路径长度，提高了通信效率。
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公开(公告)号：CN115033343A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210585542.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种云环境下遥感数据流程调度模型的建立方法，在适应多种类型科学工作流调度问题的情况下，依据遥感产品自身特点和生产规律，结合强化学习的独特学习能力以及深度神经网络的优点，提出了基于深度强化学习的工作流任务调度算法WDRL(Workflow Task Scheduling Algorithm based on Deep Reinforce Learning，WDRL)，以此解决遥感数据流程中产生的调度问题，不仅考虑了计算节点的完成时间差异情况，而且将遥感产品生产任务重复性高、单任务数据量大等因素加入一定的权重确保分配任务的均衡性。从而实现遥感数据处理流程执行跨度时间最小化。
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