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[发明专利]立体图像匹配方法及其设备-CN201010502584.4无效
发明人：梅星;崔超;王海涛;孙迅;马赓宇;周明才;金智渊 -专利权人：三星电子株式会社;北京三星通信技术研究有限公司
申请日： 2010-10-08 - 公布日： 2012-05-09 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：提供一种立体图像匹配方法及其设备，其中，所述设备包括：代价计算单元，用于计算参考图像的像素与目标图像的像素之间的匹配代价，其中，代价计算单元分别计算参考图像的像素与目标图像的像素之间的非参数统计代价函数和彩色平均绝对差值函数，并将所述非参数统计代价函数与彩色平均绝对差值函数进行线性组合，以将组合的结果作为参考图像的像素与目标图像的像素之间的匹配代价；代价聚集单元，用于将由代价计算单元计算出的参考图像的像素与目标图像的像素之间的匹配代价进行聚集；以及视差确定单元，用于基于代价聚集单元对匹配代价进行聚集的结果来确定参考图像的像素到目标图像的视差，以实现立体图像匹配。
立体图像匹配方法及其设备

[发明专利]FPGA芯片的局部布局的优化方法-CN201310646372.7在审
发明人：蒋中华;虞健;吴鑫;刘明 -专利权人：京微雅格（北京）科技有限公司
申请日： 2013-12-04 - 公布日： 2015-06-10 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种FPGA芯片的局部布局的优化方法，所述方法包括：根据所述第一布局下的FPGA芯片的线网长度代价函数、逻辑单元密度代价函数和时间余量代价函数进行加权计算，得到第一布局下的综合代价；将所述第一布局下的综合代价设定为基准综合代价；对所述第一布局下的一个基本单元的位置进行调整，得到第二布局；根据所述第二布局下的FPGA芯片的线网长度代价函数、逻辑单元密度代价函数和时间余量代价函数进行加权计算，得到第二布局下的综合代价；当所述第二布局下的综合代价小于基准综合代价时，接受对所述一个基本单元位置的调整；将所述第二布局下的综合代价设为基准综合代价；对所述第一布局下的下一个基本单元的位置进行调整。
fpga 芯片局部布局优化方法

[发明专利]用于基站集中控制的两跳蜂窝中继网络的切换方法-CN200710064925.2无效
发明人：王莹;张平;束超;吴彤;俞欣旻;黄晶 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2007-03-29 - 公布日： 2007-11-14 - 主分类号： H04Q7/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于基站集中控制的两跳蜂窝中继网络的切换触发方法，包括步骤：(1)针对不同的具体应用场景，综合移动站测量结果、切换类型、切换失败信息、移动站的移动性以及当前业务类型中的一个或多个，构建相应的代价函数；(2)根据所述构建的代价函数计算各个备选用户链路的最小代价函数值，并且计算当前用户链路的代价函数值；(3)在所述备选用户链路的最小代价函数值小于所述当前用户链路的代价函数值时，请求将移动站切换到与代价函数值最小的用户链路相对应的目标接入站
用于基站集中控制蜂窝中继网络切换方法

[发明专利]一种去权重系数的多电平逆变器预测控制方法及系统-CN202210395935.9在审
发明人：向超群;范子寅;于天剑;尹雪瑶;李佳怡 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H02M7/483 文献下载
摘要：本发明公开了一种去权重系数的多电平逆变器预测控制方法及系统，方法包括获取多电平逆变器的所有电平组合，计算每种电平组合的电压矢量，将电压矢量相同的电平组合划分为一组，得到N个冗余组；计算每个冗余组的第一代价函数，获取第一代价函数满足预设条件的M个冗余组，第一代价函数为电流预测偏差函数；计算M个冗余组中每一个电平组合的第二代价函数，将第二代价函数最小的电平组合作为输出电平，第二代价函数为电容电压偏差函数。本发明的去权重系数的多电平逆变器预测控制方法及系统，计算量小，计算速度快，精确度高且无需更改即可应用于不同的工况，适用范围广。
一种权重系数电平逆变器预测控制方法系统

[发明专利]帧间预测编码的模式快速选择方法-CN200710063819.2无效
发明人：戴琼海;施一平;尔桂花;肖红江 -专利权人：清华大学
申请日： 2007-02-12 - 公布日： 2007-08-22 - 主分类号： H04N7/32 文献下载
摘要：本发明涉及帧间预测编码的模式快速选择方法，属于数字视频编解码技术领域，该方法包括：计算跳过模式下的代价函数J_skip，计算该宏块的代价函数J_16×16，采用全采样计算该宏块的4个8×8子宏块的SAD值，对该宏块进行16×8，8×8块的运动搜索得到该宏块相应的代价函数，对该宏块进行8×16，8×8块的运动搜索得到该宏块相应的代价函数，对SAD值大于T₃的8×8子宏块得到该宏块的代价函数J_8×8，从各步骤中得到的该宏块相应代价函数，选取代价函数J最小的帧间预测编码模式进行下阶段的运动补偿。本发明通过优化的模式选择方法，降低计算复杂度，得到较低的码率和较小的失真度。
预测编码模式快速选择方法

[发明专利]一种基于均匀五元圆阵的测向方法、装置与设备-CN201910841305.8有效
发明人：尤明懿;陆安南 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十六研究所
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：所述方法包括：计算均匀五元圆阵基于初始位置的第一代价函数，并提取所述第一代价函数目标值集合；计算均匀五元圆阵相对初始位置旋转预设角度后的第二代价函数，并提取所述第二代价函数的目标值集合；根据所述第一代价函数的目标值集合和所述第二代价函数的目标值集合，计算利用所述均匀五元圆阵测向得到的测向结果。
一种基于均匀五元圆阵测向方法装置设备

[发明专利]一种边缘计算任务的卸载方法及装置-CN202211029664.1在审
发明人：钟春彬;魏薇郦;宋宇诚;姚冕 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供一种边缘计算任务的卸载方法及装置，涉及物联网技术领域。所述方法包括：获取N个计算任务以及每个计算任务的数据量和计算量；根据每个计算任务的数据量和计算量以及时延模型，获得每个计算任务的时延代价函数，根据每个计算任务的数据量以及能耗模型，获得每个计算任务的能耗代价函数；根据各个计算任务的时延代价函数、各个计算任务的能耗代价函数以及用户端激励模型，建立用户端效用函数，根据N个计算任务的计算量以及服务端激励模型，建立服务端效用函数；根据用户端效用函数和服务端效用函数，获得N个计算任务的任务卸载结果。本发明实施例提供的边缘计算任务的卸载方法及装置，提高了资源利用率。
一种边缘计算任务卸载方法装置

[发明专利]一种逆变器模型预测控制方法-CN202210634289.7有效
发明人：戴瑜兴;彭子舜;赵振兴;廖石波;朱勇 -专利权人：深圳市京泉华科技股份有限公司;温州大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H02M7/5387 文献下载
摘要：本发明公开了一种逆变器模型预测控制方法，包括开关状态选择单元和模型预测控制建模单元及代价函数寻优单元；本发明在滚动优化过程中只计算选择后的开关状态对应的代价函数，并且代价函数结合了逆变器开关损耗和特定阶次输出电流含量等多个方面，相较于传统模型预测控制采用遍历寻优的方法得到最优的开关状态和代价函数只包含电流控制相比，本发明可以降低代价函数计算量，降低输出电流谐波含量和降低逆变器开关损耗等优点。
一种逆变器模型预测控制方法

[发明专利]应用于双目立体视觉中的像素点视差值计算方法及装置-CN201710596399.8有效
发明人：王智慧;田国会 -专利权人：海信集团有限公司
申请日： 2017-07-20 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明提供一种应用于双目立体视觉中的像素点视差值计算方法及装置，该方法包括：获取两台深度相机拍摄的同一场景的深度图，包括基准图和匹配图；基于基准图和匹配图确定基准图中像素点的代价函数的置信度值；当代价函数的置信度值大于预设的置信度阈值时，确定第一代价函数值的惩罚因子，其中，第一代价函数值为视差值小于预设的视差阈值时像素点的代价函数值，惩罚因子的大小与像素点的代价函数的置信度值的大小呈正相关关系；基于惩罚因子和第一代价函数值，确定小于第一代价函数值的第二代价函数值；利用第二代价函数值进行能量传播得到像素点的视差值。通过本发明可大幅降低计算出来的视差图中的噪点数量。
应用于双目立体视觉中的像素视差计算方法装置

[发明专利]用于优化眼镜架的测量轮廓的方法-CN201480033339.X有效
发明人： F·穆拉道尔 -专利权人：埃西勒国际通用光学公司
申请日： 2014-06-13 - 公布日： 2017-08-22 - 主分类号： G02C7/02 文献下载
摘要：一种由计算机装置实施的用于优化眼镜架的开口的测量轮廓的方法，该方法包括‑轮廓数据提供步骤，‑工作轮廓定义步骤，在该步骤过程中，定义眼镜架的工作轮廓，‑第一轮廓代价函数提供步骤，在该步骤过程中，提供第一轮廓代价函数，该第一轮廓代价函数是该轮廓的曲线的m阶导数的函数，‑轮廓代价函数集提供步骤，在该步骤过程中，提供轮廓代价函数集，‑全局轮廓代价函数求值步骤，在该步骤过程中，对全局轮廓代价函数进行求值，‑轮廓修改步骤，在该步骤过程中，修改该工作轮廓，其中，重复该全局轮廓代价函数求值步骤和该轮廓修改步骤以便使该全局轮廓代价函数最小化。
用于优化眼镜架测量轮廓方法

[发明专利]分数阶非线性系统的模型参数估计方法、设备及介质-CN202310080927.X在审
发明人：周永强;杨仁桓;康家杰 -专利权人：五邑大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种分数阶非线性系统的模型参数估计方法、设备及介质，方法包括：根据分数阶非线性系统建立系统模型；定义系统模型的代价函数，代价函数用于表征系统模型的当前的模型参数与预估的模型参数之间的关系；通过新型樽海鞘群算法计算代价函数的最优解；将最优解代入系统模型计算并输出预估的模型参数。本发明通过代价函数评估系统模型的对分数阶非线性系统的拟合程度，并且根据新型樽海鞘群算法对代价函数的最优解进行计算，能够有效提高模型参数预测的准确度和收敛速度，从而提高对分数阶非线性系统进行模拟的可靠性。
分数非线性系统模型参数估计方法设备介质

[发明专利]一种自动驾驶路径规划方法、装置、设备及介质-CN202310466128.6在审
发明人：孙秋;谯睿智;孙正海;黎万洪;肖开兴 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明提供一种自动驾驶路径规划方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取环境信息，环境信息包括目标车辆运动参数和目标车辆位置信息；建立代价函数，代价函数包括质量代价、参考线代价、平滑代价和中央代价；为代价函数建立约束，根据代价函数和约束计算目标车辆对应的目标行驶路径。本发明能够对主动换道的路径规划问题增加考虑目标车辆质量的代价，提出路径优化问题的代价函数与约束的定义，针对总的代价函数进行精确建模，利用非线性优化求解精确解，并通过约束的实时校验得到优化路径，提高了在道路入弯场景中
一种自动驾驶路径规划方法装置设备介质

[发明专利]基于改进匈牙利算法的软件开发资源自动调度方法及系统-CN201710104538.0在审
发明人：马传香;刘烨;伍蔓;张建升 -专利权人：湖北大学
申请日： 2017-02-24 - 公布日： 2017-07-04 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进匈牙利算法的软件开发资源自动调度方法及系统，包括输入用于参考的各项指标的取值，输入各项指标所占比重，计算综合的代价矩阵，缩减代价矩阵，分割代价矩阵；对每次分割结果分别处理，包括对所得子矩阵分别使用匈牙利算法进行处理，得到各子矩阵的分配方案以及相应代价函数值；合并子矩阵分配结果，并将各个子矩阵的函数代价值进行相加得到整个代价矩阵的函数代价值；比较代价函数值，输出代价函数值最优的分配方案以及相应代价函数值。
基于改进匈牙利算法软件开发资源自动调度方法系统

[发明专利]用于确定光学设备的方法-CN201480032347.2有效
发明人： C·雷戈;O·鲁塞尔;B·格兰格尔;L·凯雷;C·比高恩 -专利权人：埃西勒国际通用光学公司
申请日： 2014-06-06 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G02C5/00 文献下载
摘要：由计算机装置实施用于确定包括至少一个光学镜片和眼镜架的光学设备的方法，该光学镜片被适配成安装在该眼镜架中，该方法包括·‑佩戴者数据提供步骤(S1)，在该步骤过程中，提供至少与该佩戴者的光学要求相关的佩戴者数据，·‑光学代价函数提供步骤(S2)，在该步骤过程中，提供光学代价函数，光学表面代价函数与该至少一个光学镜片的光学功能相关，·‑舒适度代价函数提供步骤(S3)，在该步骤过程中，提供一个舒适度代价函数，该舒适度代价函数至少与该光学设备的重量相关，·‑光学设备确定步骤(S4)，在该步骤过程中，确定使全局代价函数与该全局代价函数的目标值之间的差最小化的光学设备，该全局代价函数是该光学代价函数与该舒适度代价函数的加权总和。
用于确定光学设备方法

[发明专利]基于Similarity-Pictorial结构模型的计算机视觉图像特征提取和匹配方法-CN200910101609.7有效
发明人：刘盛;杜小艳;陈胜勇;张剑华;管秋 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2009-08-14 - 公布日： 2010-02-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于Similarity-Pictorial结构模型的计算机视觉图像特征提取和匹配方法，包括以下步骤：1)将待提取的计算机视觉图像建立PS模型，PS模型的代价函数包appearance代价函数和结构代价函数；2)在待提取的计算机视觉图像中，用顶点的绝对坐标lⁱ来表示顶点，并随机的选择其中的一个点作为原点，其他所有点和原点之间的相对关系是确定的；一旦m和D确定下来，PS模型中的结构代价函数t_ij(v_i，v_j)也就随之确定；3)将基于自相似描述子的模板匹配算法引入PS模型，4)找出代价函数L^*的最小值，即确定计算机视觉图像的匹配点。
基于 similarity pictorial 结构模型计算机视觉图像特征提取匹配

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