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[发明专利]一种基于深度学习的书脊文本识别方法、设备及存储介质-CN202010182949.3有效
发明人：蔡君;付鸿添;廖丽平;陈庆珊 -专利权人：广东技术师范大学;广东省星溪智能科技有限公司
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的书脊文本识别方法，包括：制作合成书脊、单字多字体和真实书脊数据集；基于CTPN模型对单本书脊进行文本检测；针对文本模糊特点搭建基于ResNet10的书脊文本识别模型STRNet；针对字体多样特点制作SK‑NNS分类器；基于我们制作的数据集对STRNet、SK‑NNS分类器进行训练；基于误识别概率点wp对STRNet，SK‑NNS模型进行集成，基于log_softmax预测概率对STRNet可能识别错的单字进行SK‑NNS二次识别；识别文本后处理使用自然语言处理技术进行词条语法纠错，保证识别准确率。STRNet能够提取更多的书脊文本特征，SK‑NNS能够识别不同字体的单字，两个模型优势互补，使得本方法在书脊文本识别场景的应用准确率更高。
一种基于深度学习书脊文本识别方法设备存储介质

[发明专利]一种基于视觉的图书盘点系统的书脊提取方法及装置-CN202010182948.9有效
发明人：蔡君;刘高联;廖丽平;付鸿添;吴梦莹 -专利权人：广东技术师范大学;广东省星溪智能科技有限公司
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种视觉图书盘点系统的书脊提取方法，包括：采集书脊图像；对采集到的图像做保边滤波预处理；对经过预处理的图像做书脊包围框的标注，获得书脊位置的强监督信息；改造MaskRCNN模型，获得多个不同组件，按照具体实施例中的策略连接起来，命名为CMR模型；利用标注过的图像训练CMR模型，优化该模型里面的参数；利用优化好的CMR模型，对采集到的图像做前向推断，得到书脊掩码；根据书脊掩码拟合矩形框，将书脊提取出来；利用本发明可以提高书脊图像信噪比和书脊提取精度。
一种基于视觉图书盘点系统书脊提取方法装置

[发明专利]一种服务质量QoS差异化优化方法、装置-CN202110663039.1在审
发明人：蔡君;付鸿添;刘燕;罗建桢;廖丽平 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开一种服务质量QoS差异化优化方法、装置，其中，所述方法包括：建立多任务卸载框架的系统模型；获取用户执行计算任务的模式，根据所述用户执行计算任务的模式，来执行所述多任务卸载框架的系统模型；基于多智能体深度强化学习的多目标优化方法，优化服务质量QoS。本发明基于多智能体深度强化学习的多用户差异化QoS计算卸载策略，考虑了系统中不同用户之间差异化的QoS需求，根据任务性能需求与网络资源状态进行全局卸载决策，对不同用户需求进行差异化性能优化，有效提高系统资源利用率以及用户服务质量。
一种服务质量 qos 异化优化方法装置

[发明专利]多用户混合计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110049920.2在审
发明人：蔡君;付鸿添;刘燕;罗建桢;柯诗维 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开一种多用户混合计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：基于基础信息构建系统任务执行时延优化问题模型；搭建LSTM‑MMOP网络模型；定义系统状态空间、动作空间以及奖励函数；将系统状态经预处理后，输入到LSTM‑MMOP，根据探索‑利用方法得到UEs动作；系统环境根据预先设置的奖励函数对动作进行奖惩计算，并根据loss值来进行循环神经网络参数的更新；直到奖励值趋于稳定，则停止LSTM‑MMOP训练并保存LSTM‑MMOP参数。通过将双向LSTM算法与深度强化学习模型结合，作出全局最优卸载决策，最大化终端收益并提升用户服务质量，解决了单点资源无法满足多用户同时产生计算资源需求的问题，提高了系统整体计算能力，降低了系统任务执行时延与能耗。
多用户混合计算卸载方法装置电子设备存储介质