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[发明专利]一种基于云端、边缘端和设备端的分布式孪生卷积神经网络行人重识别方法-CN201910716623.1有效
发明人：陈彦明;杨天波;张以文;施巍松 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及电子通信技术领域，尤其为一种基于云端、边缘端和设备端的分布式孪生卷积神经网络行人重识别方法。本发明中，利用了一种分布式结构，使得在解决ReID问题时并非将所有输入数据上传至云端进行处理，尽量让ReID问题在本地端和边缘端解决。具体是通过在三端上设置退出点，进行联合训练从而得到一个满足本发明要求的优秀神经网络模型，本发明所提出的方法不仅在ReID的识别精度上有所提高，而且在数据通信代价上，有了很大改善，本发明可以适当改进拓展到多区域摄像机网络中，利用分布式实现ReID在现实中的应用，特别在城市安防和打击犯罪方面前景广阔。
一种基于云端边缘设备分布式孪生卷积神经网络行人识别方法

[发明专利]一种适用于深度神经网络的通道剪枝方法-CN202011002072.1在审
发明人：陈彦明;闻翔;施巍松 -专利权人：安徽大学
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及卷积神经网络压缩技术领域，尤其为一种适用于深度神经网络的通道剪枝方法。本发明，能够在不降低模型性能的情况下，大幅度的减少模型的存储空间和计算量，从而得到轻量化的神经网络模型，而轻量化的神经网络模型在边缘设备，车载系统中都具有一定的应用前景。
一种适用于深度神经网络通道剪枝方法

[发明专利]一种面向Key-Value系统的协同优化方法及系统-CN201710413186.7有效
发明人：孙辉;刘伟;施巍松 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-06-05 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向Key‑Value系统的协同优化方法及系统，所述方法包括：当主机端接收的读写请求需要调度compaction线程时，主机端向存储端发送compaction调度请求；存储端将compaction调度请求分割为主机端子任务和存储端子任务；主机端和存储端分别对主机端子任务和存储端子任务信息进行合并排序操作，得出第一结果和第二结果；存储端对第一结果和第二结果进行合并优化操作。本发明在靠近数据源的存储设备端进行计算操作，充分利用了主机端和存储设备端的计算能力，同时上述操作方法实现了compaction任务的动态分割并与主机端CPU协同的计算模式，对compaction任务的系统级并行性进行了挖掘并充分利用了存储设备端的计算能力、降低了compaction操作的延时，增加写入吞吐量，提高了系统性能。
一种面向 key value 系统协同优化方法

[发明专利]一种面向大规模非易失性存储介质的缓存方法和系统-CN201710141173.9有效
发明人：孙辉;陈国栋;施巍松 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F12/0802 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向大规模非易失性存储介质的缓存方法和系统，包括：获取命令请求，当命令请求为写命令请求时，将目标映射项根据逻辑地址前缀存入H‑Cache，当H‑Cache内剩余空间小于A时，将H‑Cache中最长时间没被访问的映射项迁移到C‑Cache，当C‑Cache内剩余空间小于B时，将C‑Cache中Block按照访问次数排序，检查访问次数最少Block中映射项标志位，若为0，将映射项写到Mapping中，将映射项标志位置为1，若为1，删除映射项；当命令请求为读命令请求时，获取目标映射项逻辑地址并在H‑Cache中检索逻辑地址对应的目标映射项，若有，输出目标映射项的物理地址；若无，在C‑Cache中搜索逻辑地址对应的目标映射项，若有，输出目标映射项的物理地址，若无，在Mapping区中检索并输出逻辑地址的对应的物理地址。
一种面向大规模非易失性存储介质缓存方法系统

[发明专利]面向Key-Value系统的compaction粗粒度进程级并行优化方法及系统-CN201710486056.6有效
发明人：孙辉;刘伟;施巍松 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了面向Key‑Value系统的compaction粗粒度进程级并行优化方法及系统，所述方法包括：主进程接收到读写请求后判断是否需要调度compaction线程，若是，主进程将compaction线程中的任务信息分割为主进程子任务和从进程子任务；主进程和从进程分别对主进程子任务和从进程子任务进行compaction操作；主进程在主进程完成主进程子任务compaction操作且从进程完成从进程子任务compaction操作后对Key‑Value系统的文件进行优化。本发明利用主进程完成Key‑Value系统中compaction任务的动态分割，并实现了与从进程协同compaction处理的新模式，挖掘了compaction任务的进程级并行性，充分利用了CPU的计算资源，提高了CPU资源的利用率，且优化了compaction消耗的时间，不仅提高了数据处理的实时性，而且提高了系统性能以及吞吐量。
面向 key value 系统 compaction 粒度进程并行优化方法

[发明专利]一种面向车载视频的基于边缘计算的目标检测方法及系统-CN201710725194.5在审
发明人：孙辉;刘伟;韩亚辉;施巍松;仲红 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-08-22 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向车载视频的基于边缘计算的目标检测方法，包括获取车辆车牌信息，并基于上述车牌信息构建数据元组；根据数据元组中的车牌信息判断是否对数据元组进行存储，若是，将数据元组存储至本地边缘存储系统；接收向本地边缘存储系统发出的查询请求是否具有查询权限，若是，基于查询关键字查询已存储的数据元组并返回查询到的目标信息。本发明利用车载边缘计算能力对本车辆监控区域内的目标车辆的特征信息进行计算和信息处理并存储至本地边缘存储系统中，减少了将所有视频数据传输到云端执行检测操作所造成的网络通信开销和运中心计算负载，方便了目标信息的随时查询和记录，也方便了目标信息的事后处理。
一种面向车载视频基于边缘计算目标检测方法系统

[发明专利]一种基于边缘计算模型的人脸侦测方法及装置-CN201710560648.8在审
发明人：孙辉;梁旭;施巍松;仲红 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-07-11 - 公布日： 2017-12-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于边缘计算模型的人脸侦测方法及装置，其中，人脸侦测方法包括如下步骤图像获取步骤从视频监控终端中采集获取人脸图像；预处理步骤对采集的人脸图像进行预处理；边缘端对比查找步骤针对预处理后的人脸图像，在边缘端预存的特定人员图像对比库中进行比对和查找近似图像，若查找成功，则向用户端发出警告。本发明能够准确判断视频监控画面中的人脸是否与数据库中的人脸图像相同，从根本上解决人工查找识别费时费力且不准确的技术缺陷。
一种基于边缘计算模型侦测方法装置

[发明专利]一种基于云边计算模型的视频监控系统可靠性监测方法-CN201710534479.0在审
发明人：孙辉;梁旭;施巍松;仲红 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-07-03 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：一种基于云边计算模型的视频监控系统可靠性监测方法，包括预设图片步骤、视频获取步骤、背景图片提取步骤、背景图片上传步骤、图片对比步骤、阈值对比步骤。本发明提供的基于云边计算模型的视频监控系统可靠性监测方法，能够实时、主动监测视频监控系统终端是否发生故障或出错；视频监控系统终端发生故障或出错后，能够自动识别并快速锁定故障终端位置，方便及时排障和检修，节省大量的人力和时间成本。
一种基于计算模型视频监控系统可靠性监测方法

[发明专利]基于边缘计算模型的监控视频数据质量评测方法及装置-CN201710486709.0在审
发明人：孙辉;梁旭;施巍松;仲红 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于边缘计算模型的监控视频数据质量评测方法，其特征在于，包括如下步骤视频获取步骤，数据处理步骤以及质量检测步骤。质量检测步骤包括模糊检测步骤和/或颜色检测步骤；其中，模糊检测步骤对提取的监控视频背景图片进行分析计算，获得对应的模糊度值；并根据预设的模糊阈值判断图像是否清晰；颜色检测步骤依据颜色直方图算法对提取的背景图片进行分析计算，获得颜色占比值；并根据预设的颜色阈值判断图像颜色是否正常。本发明能够准确判断视频监控画面的质量，从根本上解决人工判断视频监控画面质量费时费力且主观标准不统一的技术缺陷，本发明还能够进一步智能识别网络离线故障，提高故障检测效率。
基于边缘计算模型监控视频数据质量评测方法装置

[发明专利]一种个人化多阈值跌倒检测方法及系统-CN201410135670.4有效
发明人：任领美;施巍松;余志峰 -专利权人：余志峰
申请日： 2014-04-04 - 公布日： 2014-07-16 - 主分类号： G08B21/04 文献下载
摘要：本发明提供一种个人化多阈值跌倒检测方法，包括：提取指定动作下不同分组群体的第一加速度数据阈值集和实验用户个人的第二加速度数据阈值，获取个人化加速度跌倒检测阈值；实时采集实验用户个人的加速度数据，计算加速度变化参数和人体与地面所呈实时夹角；判断预跌倒行为是否发生，若否，则重新执行该步骤；若是，则跟踪检测人体行为，并在预设时间段内检测人体是否处于稳定状态；若否，继续检测人体是否处于稳定状态，若是，根据人体与地面所呈实时夹角判断人体姿态是否处于躺状态；若是，表示跌倒，输出跌倒报警。本发明解决了由于用户个体差异引起的阈值偏差，减少了误报、漏报现象，提高跌倒检测的精确度，满足人体跌倒检测的高精度要求。
一种个人化阈值跌倒检测方法系统

[发明专利]一种数字资产的更新系统及其方法-CN201310416671.1有效
发明人：吴冠权;肖翱;施巍松;徐志伟;岳强 -专利权人：广东电子工业研究院有限公司
申请日： 2013-09-12 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，尤其是一种数字资产的更新系统及其方法。包括客户端、服务端、时间服务器和数据库；所述的客户端可以为多个，每个客户端有唯一的标识符，维护一份属于自己的索引列表，列表中记录从上次更新到目前为止发生变化的数据索引以及由时间服务器提供的最后更新时间；所述的服务器，提供数字资源的数据库；数据库中保存有系统的索引列表；所述的时间服务器，提供一个准确、可靠的最后更新时间；所有客户端的“最后更新时间”都由时间服务器统一提供，防止由于时间误差而导致的数据异常问题。本发明提供了一套可靠、有效的多终端数据一致性维护的系统和方法；可以用于多终端数据维护。
一种数字资产更新系统及其方法

[发明专利]一种快速记录选中信息的方法-CN201310416664.1有效
发明人：何宏卿;肖翱;施巍松;徐志伟;季统凯 -专利权人：广东电子工业研究院有限公司
申请日： 2013-09-12 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明计算机信息处理技术领域，尤其是一种用于计算机上快速记录选中信息的方法。本发明的图标组分为主图标和副图标，若单击图标组的主图标，则保存选中内容到记事软件中;若单击图标组的副图标，则弹出记事软件编辑信息的窗口，并将选中信息传递到该窗口的编辑框中，如此可对该信息进一步加工，如编辑、添加批注等。本发明在信息记录过程中工作焦点始终没有离开当前窗口，而且减少了操作步骤;可以用于计算机上选中信息的快速记录。
一种快速记录选中信息方法

[发明专利]一种基于索引的本地资源快速检索系统及其检索方法-CN201210445382.X有效
发明人： 施巍松;肖翱;徐志伟;郭毅可 -专利权人：广东电子工业研究院有限公司
申请日： 2012-11-08 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及数据索引和数据缓存技术领域，尤其是涉及一种基于索引的本地资源快速检索系统及其检索方法。本发明由资源监控单元对指定资源数据进行监控，判断资源的操作类型；针对资源的变更，索引部分对该资源做增量索引处理，分级更新本地索引数据，同时资源存取接口对变更的资源进行存储处理；针对查询操作，索引部分根据查询条件计算资源的本地索引ID，若有符合结果的资源存在，由资源存取单元根据运算结果的索引直接返回资源。本发明有效解决了传统情况下大量小文件查找速度慢的问题，提升了响应时间，改善了用户的使用体验；可以用于本地资源的检索。
一种基于索引本地资源快速检索系统及其检索方法

[发明专利]显示器节能方法-CN201110122000.5有效
发明人： 施巍松;林志樱;任领美 -专利权人：同济大学
申请日： 2011-05-12 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： G09G5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种显示器节能方法，主要是预先生成训练样本，并通过图像采集设备实时采集显示器前方的图像信息，并对此图像进行扫描，使用人脸检测，判断是否存在人脸，如果没有人脸，则产生用户空闲信号，并予以输出而对显示器进行节能控制；否则，进一步使用人眼检测技术，截取人眼所在的区域，提取特征生成测试样本，将其与训练样本进行比较，以产生用户忙信号或用户空闲信号的控制信号，并予以输出控制显示器的工作方式，由此解决了由于显示器闲置时所造成的能源的浪费，克服了现有方法的高错误率和较差的体验感的缺点。
显示器节能方法

[发明专利]数字化智能尼古丁依赖性测评方法-CN201110427828.1有效
发明人：陈心广;施巍松;任领美 -专利权人：陈心广;施巍松;任领美
申请日： 2011-12-19 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种数字化智能尼古丁依赖性测评方法。其包括以下步骤：（1）在被测试者的手腕处设置加速度传感器用于连续采集手臂在抽烟时动态的加速度数据；（2）对采集的数据进行处理并判断是不是抽烟动作，记录所有的抽烟动作相对应的时刻，并计算瞬时抽烟速度；（3）根据记录的时刻以及瞬时抽烟速度，应用预设阈值的折迭突变模型进行拟合分析，并拟合判断以产生相应的尼古丁依赖程度信号；（4）数字化结果输出。该方法利用固定在被测试者的手腕处的加速度传感器，获取所需的关于吸烟动态的数据。然后，自动对所获得的数据进行识别、处理、折迭突变模型分析、结果判断。依据本测评方法，本发明的特点为无创、快速、准确、数字化和智能化。
数字化智能尼古丁依赖性测评方法

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