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[发明专利]一种多云场景下的集群编排系统-CN202110192828.1有效
发明人：吕冬兵;李英俊;李志伟;杜晋秀;张业达;符敦威;张兴峻;阿尔曼;阳万里;肖志华 -专利权人：麒麟软件有限公司
申请日： 2021-02-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种多云场景下的集群编排系统，包括编排入口、编排引擎模块、告警模块及云代理模块，编排入口用于接收用户请求，并将用户请求发送给编排引擎模块；告警模块，接收消息队列上的用户请求，管理集群告警，并根据告警策略，定期获取各个云上的所有的集群节点的监控信息，通知编排引擎模块执行相应的操作；编排引擎模块，接收编排入口和告警模块的请求，执行具体的集群操作；云代理模块，接收告警模块或者编排引擎模块的请求，调用各个云的接口，获取各集群节点的监控数据及健康状态。本发明实现了应用集群的跨云管理，比如集群的编排、生命周期管理、高可用、自动伸缩、负载均衡等功能。
一种多云场景集群编排系统

[发明专利]图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN201911048250.1有效
发明人： 张业达 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取原始图像，若确定所述原始图像包括反光内容，则将所述原始图像输入预先训练的第一模型，得到仅包含反光内容的目标反光预测图像，将所述原始图像和所述目标反光预测图像输入预先训练的第二模型，得到消除所述反光内容的目标图像。在上述方法中，利用第二反卷积器通过反卷积重建，从融合图像中分离出反光内容，进而得到消除反光内容的目标图像，本方案不需要购置额外的拍摄器材，也不需要用户具备专业的拍摄技巧，且整个图像处理过程由软件自动完成，不需要用户参与，处理效率高，可实现对原始图像的批量处理。
图像处理方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于显著性检测的内容感知图像缩略图生成方法-CN201710964547.7有效
发明人：周圆;毛爱玲;霍树伟;张业达;李孜孜 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性检测的内容感知图像缩略图生成算法，步骤(1)、用显著性检测技术得到输入图像的显著图，对输入图像和显著图同步进行列取样分析，然后计算显著图上每个取样区域的显著性密度值ρj；步骤(2)、得到各个取样区域的采样规则函数；步骤(3)、得到横向缩略图Rs；步骤(4)、将横向缩略图Rs与步骤(1)得到的显著图为作为输入，同步列取样变换为同步行取样，并将取样区域做转置，重复上述类似操作步骤,得到纵向压缩的缩略图Rs'，Rs'转置操作得到最终的图像缩略图。本发明能够在保证图像尺寸得到有效压缩的同时，十分有效地保留图像的显著区域，充分压缩无关紧要的信息，且不发生图像的尺寸变形。
基于显著检测内容感知图像缩略图生成方法

[发明专利]一种云硬盘备份系统-CN202011278006.7在审
发明人：符敦威;吕冬兵;李英俊;李志伟;阿尔曼;杜晋秀;肖志华;阳万里;张兴峻;张业达 -专利权人：麒麟软件有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种云硬盘备份系统，包括：任务调度器、多个工作节点及存储节点，其中，任务调度器与各工作节点连接，用于接收上层管理平台的API请求，并根据内部管理任务列表，进行数据拆分及统一的任务调度，将子任务发配至各工作节点；工作节点与任务调度器与存储节点连接，用于接收子任务并执行备份动作，并将生成的备份数据输出写入存储节点；存储节点通过集中式存储统一管理备份数据。本发明采用多节点并行、节点内并发的方式备份数据，不仅可以大幅提升备份效率，同时还可以平衡每个节点的资源消耗情况，起一定程度上的负载均衡。
一种硬盘备份系统

[发明专利]基于改进虚拟视点合成的多视点视频超分辨率重建算法-CN201711002368.1有效
发明人：周圆;张业达;杨鸿宇;冯丽洋;杨晶 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： H04N13/106 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进虚拟视点合成的多视点视频超分辨率重建算法，步骤(1)、基于DIBR的虚拟视点合成，在参考视点的深度图的辅助下，建立虚拟视点图像和参考视点图像之间的映射关系；步骤(2)、基于双向DIBR的投影一致性检查，步骤(3)、高频信息提取与超分辨率重建，得到最终的超分辨率重建结果。与现有技术相比，本发明可以有效的去除小裂痕，消除背景与前景之间的像素渗透现象；对空洞部分，通过提取插值图像的对应像素点进行填充，取得了较好的视点合成效果，在此基础上通过高频提取与插值视图相融合取得了良好的超分辨率重建结果。
基于改进虚拟视点合成视频分辨率重建算法

[发明专利]基于边界先验和迭代优化的显著目标检测算法-CN201810008543.6在审
发明人：周圆;李绰;霍树伟;张业达;毛爱玲;杨晶 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界先验和迭代优化的显著目标检测算法，步骤一、提取特征图像信息，并将图像信息表示为特征矩阵的形式；步骤二、建立一种基于边界先验的区域背景似然度估计模型，通过该模型可准确检测出显著目标的位置和轮廓；步骤三、生成基于迭代优化的显著图增强模型，即迭代地执行前景/背景种子选取和显著值全局优化两个处理。与现有技术相比，本发明的基于边界先验和迭代优化的显著目标检测算法融合了多种显著性特征和线索，可以大幅度提升任何准确度的显著图质量。
先验迭代优化目标检测算法显著图图像信息表示显著性特征准确度估计模型区域背景全局优化特征矩阵提取特征图像信息种子选取准确检测似然度迭代线索融合

[发明专利]基于DCCAE网络的多时相跨传感器遥感图像相对光谱对齐算法-CN201711146227.7在审
发明人：周圆;杨晶;冯丽洋;李绰;张天昊;张业达 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-11-17 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DCCAE网络的多时相跨传感器遥感图像相对光谱对齐算法，步骤(1)、选取训练样本；步骤(2)、确定DCCAE网络参数，得到能够使得关联性最大并且重构误差最小的网络参数，构建训练好的DCCAE网络；步骤(3)、将两幅多时相完整图像输入到训练好的DCCAE网络中，使得两幅图像在潜在空间相对光谱对齐，得到其在潜在空间的表示。与现有技术相比，本发明首次将深度神经网络应用到多时相跨传感器遥感图像相对光谱对齐算法中，有效提高了光谱对齐的准确率。
对齐光谱遥感图像传感器算法潜在空间网络参数网络神经网络应用两幅图像完整图像训练样本关联性准确率构建重构

[发明专利]一种HEVC帧内预测编码单元快速选择方法-CN201611027060.8在审
发明人：陈洁;周圆;张业达;毛爱玲;侯春萍 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-15 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： H04N19/105 文献下载
摘要：本发明公开了一种HEVC帧内预测编码单元快速选择方法，所述方法包括以下步骤首先从图像纹理复杂度的特点出发，获取图像纹理复杂度与CU块尺寸之间的关系；将图像纹理复杂度作为K‑means聚类算法的输入向量；将HEVC原有的帧内算法与k‑means聚类方法相结合，最终实现CU块的划分。本方法在现有的K‑means聚类算法的基础上，结合帧内预测算法，提出更好的帧内编码单元划分的方法，在视频质量几乎不降低的情况下，实现视频编码复杂度的降低，满足了实际应用中的需要。
一种 hevc 预测编码单元快速选择方法

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