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公开(公告)号：CN105760422A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610040257.9
申请日：2016-01-18
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06F9/545 , G06F16/24568
Abstract: 本发明提出了一种面向迭代式海量实时流计算方法，属于[在线，批处理/流处理，Iterative]类型的大数据编程模型，包括以下步骤：步骤一、搭建集群环境；步骤二、开发拓扑结构，上传拓扑任务到大数据集群环境；步骤三、打开监控页面；步骤四、启动监控器，感知拓扑结构的运行状态。本发明提出了一种面向迭代式海量实时流计算方法，能够为特定算法或应用提供数据迭代计算的编程基础；具有低延迟、迭代计算、内存计算、高度并行等优点；在充分利用现有的大数据底层通信技术的前提下，实时读取海量流数据，迭代计算并行化的数据流，达到满足特定业务下数据迭代计算的需求。
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公开(公告)号：CN105700947A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610084894.6
申请日：2016-02-02
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/5083
Abstract: 本发明提出了一种针对实时云环境Storm的提高网络资源利用率计算方法，在一个Tuple数据从一个Spout或者Bolt发送之前，结合拓扑动态结构，首先进行第一个判断过程，判断即将接受Tuple数据的Bolt是否与发射Tuple数据的Spout或者Bolt在同一个Worker里面；如果是，那么直接将数据的引用或指针发送给接受Bolt；如果不是，那么接下来进行第二个判断过程，判断即将接受Tuple数据的Bolt是否与发射Tuple数据的Spout或者Bolt在同一个物理节点上。本发明旨在确定Tuple的发送者与接收者之间的部署关系，来减少网络开销。
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公开(公告)号：CN105678214A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201510995736.1
申请日：2015-12-21
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06K9/00825 , G06K9/6268
Abstract: 本发明提出了一种云环境下基于卷积神经网络车型识别的车流量统计方法，包括以下步骤：构建车型数据库；设计用于车型识别的卷积神经网络；进行卷积神经网络的训练；利用实时云平台进行车型识别；利用卡尔曼滤波器跟踪车辆，统计相应车型的车流量。本发明的云环境下基于卷积神经网络车型识别的车流量统计方法，将基于卷积神经网络的图像识别技术与云计算相结合，把基于车型识别的车流量统计利用云计算技术并行化，提高车流量统计的速率；在充分利用计算资源的前提下，找到最优的网络，对车型进行识别，统计出车流量，达到实时的目的。
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公开(公告)号：CN105630652A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610084893.1
申请日：2016-02-02
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06F11/3006 , G06F9/45508 , G06F11/323 , G06F2201/805
Abstract: 本发明提出了一种面向实时大数据平台Storm的运行时三维可视化系统，周期性地与Storm云环境主节点交互，感知集群节点个数和资源消耗、worker与任务线程到Storm云的物理映射、每个任务资源消耗、拓扑结构的静态结构和动态属性的状态，实现对Storm云环境内部运行状态的监控；同时，利用OpenGL在Java虚拟机上实现的JOGL开源库来实现对所获得的状态的实时可视化。本发明的面向实时大数据平台Storm的运行时三维可视化系统具有资源消耗少的特点，不会与Storm集群运行的任务争抢资源。
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公开(公告)号：CN105068663A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510598691.4
申请日：2015-09-18
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开一种基于脑电信号的对象选择方法，所述方法包括：首先利用脑电波采集设备采集脑电信号后，对所述脑电信号进行去噪处理，以提取所述脑电信号中的诱发脑电信号。其次，提取所述诱发脑电信号中，与预先确定的脑电信号特征对应的静态特征，所述脑电信号特征用于描述对象选择激发的脑电信号。再次，利用预先建立的动态模型，将所述静态特征采用动态特征表示，得到所述诱发脑电信号的动态特征。最后，将所述动态特征输入到预先训练的对象选择分类器中，以便进行对象选择。本发明旨在利用脑电信号处理技术实现现实生活中人对智能终端设备，如电脑、电视、手机中的对象选择，以达到人机之间更加自然地交互的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106845415B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710050765.X
申请日：2017-01-23
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06K9/46 , G06N3/08 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的行人精细化识别方法及装置，该方法包括：构建行人图像数据库，利用行人图像数据库制作包含行人特征的训练数据集，将训练数据集输入到SSD网络进行训练；根据训练结果构建行人精细化图像数据库，制作包含行人各个部位特征的训练数据集，将训练数据集输入到卷积神经网络进行训练；利用训练好的SSD网络提取来自流媒体服务器的实时视频流中的行人特征，根据提取到的行人特征，利用训练好的卷积神经网络提取行人各个部位的特征；将提取到的行人各个部位的特征与行人精细化图像数据库的每个行人相应部位的特征进行匹配，将匹配结果进行组合得到行人精细化识别结果。本发明有效地提高了行人精细化识别的准确率。
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公开(公告)号：CN104732585B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201510127448.4
申请日：2015-03-23
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种人体体型重构的方法，用于实现用户的虚拟形象定制，该方法包括：接收体感传感器采集得到的用户深度图像信息，将所述用户深度图像信息转换为三维人体模型；获取虚拟形象的三维模板模型；将所述三维模板模型进行拉伸转换，所述拉伸转换的目标为与所述三维人体模型具有相同的体型，将转换后的三维模板模型作为用户的虚拟形象。本发明还公开一种人体体型重构的装置。
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公开(公告)号：CN106909886B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201710041906.1
申请日：2017-01-20
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高精度交通标志检测方法及系统。其中，该方法将深度学习技术与高精度交通标志检测技术相结合，通过对SSD网络和卷积神经网络进行训练，利用训练好的SSD网络提取来自视频流中按比例进行重叠切割后的交通标志特征，根据SSD网络提取到的交通标志特征，利用训练好的卷积神经网络提取交通标志特征的特征，将提取到的交通标志特征的特征与交通标志图像检测数据库的正负两类交通标志的特征进行匹配，保留正类交通标志特征，得到高精度交通标志匹配筛选结果，有效地提高了高精度交通标志检测的准确率。
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公开(公告)号：CN105049485B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201510330962.8
申请日：2015-06-09
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种面向实时视频处理的负载感知云计算系统，包括：Storm集群，提供基础设施服务；视频流产生器，用于视频流的产生，接受和发送；流服务器，缓存视频数据并提供统一的消息接口，降低组件之间的耦合；负载检查器，其绑定负载感知算法以感知任务的计算负载，通过对任务所在节点的CPU、GPU和内存使用情况的分析，通知Storm集群应该选择处理器类型；参数控制器，用于集群的性能的分析和评估；视频处理器，其分别提供基于CPU和GPU处理的接口；协议供应者，提供各种协议，通过协议供应者，所述参数控制器与Storm集群进行交互，实现不同协议下的消息交换，同时解除模块间的耦合。
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公开(公告)号：CN107024073A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710283190.6
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: F25D29/003 , F25D2500/06 , G06K9/00664 , G06K9/66
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的多传感器智能冰箱控制方法和智能冰箱，冰箱具有冰箱本体和多个门，冰箱本体和每个门均形成冰箱储藏室，控制方法包括：获取向冰箱储藏室内放置食材前的第一图像与放置食材后的第二图像，基于所述第一图像和第二图像采用视觉检测方法获取待测食材图像，采用预训练好的第一卷积神经网络模型对上述待测食材图像进行识别，得到冰箱储藏室内的待测食材种类；获取向冰箱储藏室内放置食材前储藏室的第一压力与放置食材后储藏室的第二压力，基于所述第一压力和第二压力，得到待测食材重量；获取语音开门或闭门指令，采用预训练好的第二卷积神经网络模型对上述待语音开门或闭门指令进行识别，用于控制冰箱门开启与关闭。
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