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[发明专利]参数标定方法、装置、车辆及存储介质-CN202210266313.6在审
发明人：冯谢星;许凌云;舒雷志 -专利权人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种参数标定方法、装置、车辆以及存储介质。所述方法包括：通过所述摄像头获取目标图像，所述目标图像为包括方形标靶和圆形标靶的图像；从所述目标图像中确定所述方形标靶的角点的像素坐标；基于所述角点的像素坐标，确定所述圆形标靶的圆心的像素坐标；基于所述圆心的像素坐标和车体坐标，以及所述角点的像素坐标和车体坐标，对所述摄像头的外部参数进行标定。通过上述方法，由于圆形标靶在标定中是采用圆心坐标进行标定，即使在畸变很严重的场景下变成椭圆，其圆心位置也非常精确，因此，基于圆形标靶的像素坐标和车体坐标对摄像头的外部参数进行标定，可以提高对参数标定的精度。
参数标定方法装置车辆存储介质

[发明专利]基于DCE和LSS的红外图像和可见光图像配准方法-CN201710182729.9有效
发明人：江天;彭元喜;彭学锋;张松松;宋明辉;舒雷志;周士杰;李俊;赵健宏 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2017-03-24 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开一种基于DCE和LSS的红外图像和可见光图像配准方法，步骤包括：S1.采用DCE分别描述待配准的红外图像、可见光图像的目标轮廓，并提取对应目标轮廓中顶点的各DCE特征点，得到分别对应待配准的红外图像、可见光图像的DCE特征点集合；S2.采用LSS方法分别描述各DCE特征点集合中各个DCE特征点；S3.根据步骤S2的描述结果，计算待配准的红外图像、可见光图像之间各个DCE特征点之间的匹配度，得到各个DCE特征点之间的对应关系；S4.根据步骤S3得到的所述对应关系，经过图像变换后得到配准后图像输出。本发明具有配准的实现复杂度低，且配准精度及效率高等优点。
基于 dce lss 红外图像可见光方法

[发明专利]基于预测的三维片上网络动态频率调整方法-CN201610993055.6有效
发明人：彭元喜;海月;雷元武;郭阳;鲁建壮;李勇;田甜;王建之;贾宝东;舒雷志;张松松;朱保周;张榜 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测的三维片上网络动态频率调整方法，其步骤为：S1：对三维片上网络进行系统分区；将整个系统分成若干区域，每一个区域称为频率调整区；S2：对三维片上网络的系统温度进行预测；在系统运行过程中，采集每个分区的每个处理节点的输入功率和实时温度的数据信息，对下一时刻节点的温度进行预测计算，并根据预测结果是否超过阈值温度而产生温度过高信号或者是复位信号；S3：对三维片上网络的频率进行调整；接收温度预测信号之后，对不同分区进行相应的频率调整措施。本发明具有原理简单、灵活高效、能够保证系统整体性能等优点。
基于预测三维网络动态频率调整方法

[发明专利]一种基于温度等级的超前阶梯式缓冲区调节方法-CN201610993057.5有效
发明人：彭元喜;王建之;雷元武;刘宗林;李勇;田甜;海月;贾宝东;舒雷志;张松松;朱保周;张榜 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于温度等级的超前阶梯式缓冲区调节方法，其步骤为：S1：计算温度等级；获得当前节点的温度，预测得到下一时刻的温度值，并得到当前温度的变化速度，进一步得到经过t时间的温度值；将温度分为若干个等级，当t时间后的温度值达到某等级时，给定温度等级指示值；S2：将温度等级指示值作为分级指示信号送入与当前节点相连的周边路由节点，根据分级指示信号对缓冲区大小进行调节。本发明具有原理简单、易实现、功耗较低、准确度和灵活性高等优点。
一种基于温度等级超前阶梯缓冲区调节方法

[发明专利]基于CUDA图像融合并行计算的方法-CN201710182686.4有效
发明人：江天;彭元喜;彭学锋;宋明辉;舒雷志;张松松;周士杰;李俊;赵健宏 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2017-03-24 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于CUDA图像融合并行计算的方法，该方法步骤包括：S1.图像分割：获取待融合的源图像并分别进行分割，得到分割后的多个子图像；S2.并行融合：将各源图像的子图像分别一一对应构成多组待融合子图像，各组待融合子图像分别通过不同CUDA核心并行进行图像融合处理，得到多组融合后子图像；S3.图像拼接：将步骤S2得到的各组融合后子图像进行拼接，得到最终的融合后图像。本发明基于CUDA实现图像融合的并行，具有实现方法简单、融合效率高且融合效果好等优点。
基于 cuda 图像融合并行计算方法

[发明专利]基于具有RoI池化的双CNN网络的目标识别方法-CN201710244790.1有效
发明人：江天;彭元喜;彭学锋;舒雷志;张松松;宋明辉;周士杰;肖震;赵健宏 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2017-04-14 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开一种基于具有RoI池化的双CNN网络的目标识别方法，步骤包括：S1.将待识别图像通过第一级CNN获取目标区域窗口，以及通过具有RoI池化层的第二级CNN获取待识别图像的全局特征图；S2.将获取到的全局特征图、目标区域窗口输入第二级CNN的RoI池化层中，提取出目标区域窗口指定维数的特征向量；S3.将步骤S2提取到的特征向量训练分类器，根据训练得到的分类器检测待识别图像中的目标，输出识别结果。本发明具有实现方法简单、兼具目标识别效率高以及识别精度高，且易于调节网络参数等优点。
基于具有 roi cnn 网络目标识别方法

[发明专利]一种基于RPCA的NSST图像融合方法-CN201710182647.4有效
发明人：彭元喜;李俊;江天;彭学锋;舒雷志;宋明辉;张松松;周士杰;赵健宏 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2017-03-24 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于RPCA的NSST图像融合方法，步骤包括：S1.分别将待融合图像使用非下采样冗余提升不可分离小波RLNSW进行多尺度分解，完成方向局部化后得到待融合图像的低通子带分量和带通子带分量；S2.采用基于鲁棒主成分分析RPCA的第一融合规则对待融合图像中所述低通子带分量进行融合，以及采用基于鲁棒主成分分析RPCA的第二融合规则对待融合图像中带通子带分量进行融合；S3.将步骤S2融合后的低通子带分量、带通子带分量进行逆NSST变换，得到融合后图像输出。本发明具有实现方法简单、图像融合效果好、耗时短且实用性好等优点。
一种基于 rpca nsst 图像融合方法

[发明专利]一种基于热传导理论的芯片温度预测方法-CN201610507640.0有效
发明人：彭元喜;海月;田甜;雷元武;李勇;万江华;王建之;贾宝东;舒雷志;张松松;张榜 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种基于热传导理论的芯片温度预测方法，其步骤为：S1：构建处理器的散热模型；采用一维稳态热传导的传热模型，将处理器于t时刻的温度变化率与t时刻的输入功率P(t)、t时刻的温度T(t)、处理器的热电阻R和热电容C关联，即形成温度变化的RC模型；S2：在散热模型中进行RC数值抽取，得到热电阻R和热电容C的数值；S3：利用热电阻R和热电容C的数值，构建温度预测表达式；S4：进行温度预测；输入处理器某时刻的输入功率P(t)以及该时刻的温度T(t)，利用步骤S3中的温度预测表达式计算出处理器下一时刻的温度。本发明具有原理简单、操作简便、硬件开销小、处理速度快等优点。
一种基于热传导理论芯片温度预测方法

[发明专利]基于NMF的图像分解方法-CN201810687759.X在审
发明人：江天;彭元喜;彭学锋;宋明辉;舒雷志;张松松;周士杰;李俊;赵健宏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2018-06-28 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于NMF的图像分解方法，步骤包括：S1：获取待分解的原始数据矩阵，并对获取的原始数据矩阵进行SVD分解，得到奇异值矩阵以及奇异向量矩阵；S2：使用奇异值矩阵、奇异向量矩阵分别对NMF分解中的基矩阵、系数矩阵进行初始化；S3：对初始化后的基矩阵、系数矩阵进行迭代更新，以将原始数据矩阵进行NMF分解，得到基图像与系数矩阵的乘积。本发明具有实现原理简单、分解效率高且分解效果好等优点。
原始数据矩阵分解系数矩阵矩阵奇异值矩阵奇异向量图像分解初始化基矩阵迭代更新基图像

[发明专利]融合颜色与局部三进制相似模式特征的图像背景去除方法-CN201710552141.8在审
发明人：江天;彭元喜;彭学锋;张松松;宋明辉;李俊;舒雷志;周士杰;赵健宏 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2017-07-07 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开一种融合颜色与局部三进制相似模式特征的图像背景去除方法，步骤包括S1.获取指定帧目标图像，分别计算获取的图像中每个像素的颜色特征，以及基于LTSP特征将当前图像内每个像素与邻域像素进行三进制划分后，计算得到对应各像素的intra‑LTSP特征，基于颜色特征、intra‑LTSP特征为目标图像进行背景建模，建立得到背景模型；S2.使用建立的背景模型对目标图像进行前景分割以去除背景图像，并根据各个像素的颜色特征、intra‑LTSP特征对背景模型进行模型更新。本发明具有实现方法简单、所需成本低、对背景中光照变化的适应性强，同时背景去除效率高、效果好且漏检及误检率低等优点。
融合颜色局部三进制相似模式特征图像背景去除方法

[发明专利]基于机动性的高层次综合调度方法-CN201610996769.2在审
发明人：李勇;贾宝东;彭元喜;雷元武;陈书明;万江华;田甜;海月;王建之;舒雷志;张松松;宋明辉;朱保周;张榜 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机动性的高层次综合调度方法，其步骤为S1确定算子的机动性；S2确定算子的调度顺序从机动性最小的算子开始调度；S3调度算子在确定算子的调度顺序之后，开始将算子安排到确定的控制步。本发明具有原理简单、易于实现、能够提高综合后电路的资源利用率、最终减小硬件电路面积等优点。
基于机动性高层次综合调度方法

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