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公开(公告)号：CN110825624A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911003230.2
申请日：2019-10-22
Applicant: 厦门亿联网络技术股份有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种嵌入式设备的模块测试系统及方法，属于嵌入式设备的模块测试领域。本发明的系统包括控制程序模块，用例程序模块和测试程序模块，控制程序模块与用例程序模块连接；且控制程序模块通过服务程序模块与测试程序模块连接。本发明方法为先控制程序模块对行为用例进行处理并发送至服务程序模块，服务程序模块对测试用例进行处理并发送至测试程序模块，测试程序模块执行相应的操作并将测试结果传送至服务程序模块，控制程序模块读取服务程序模块的测试结果并进行匹配判断。本发明的目的在于克服现有技术中，嵌入式设备的模块测试的测试成本大及测试结果不准确的不足，本发明可提高嵌入式设备的模块测试的可靠性以及测试结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110677611A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910756119.4
申请日：2019-08-16
Applicant: 厦门亿联网络技术股份有限公司
IPC: H04N7/15 , G10L21/0208 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种多设备录音同步方法、系统及会议系统，属于录音标记领域。针对现有技术中存在的支持录音标记功能的设备只支持在单设备上生成及使用的问题，本发明提供了一种多设备录音同步系统，包括一个主机和多个从机，主机与多个从机连接，从机向主机发送指令，主机根据从机发送的指令进行操作并全局广播状态信息。通过主机和从机的网络连接，主机将从机发送的录音和标记数据保存在主机端，并在设备间进行同步，实现多设备的同步录音以及多设备的同步播放，将多设备录音标记同步系统应用在会议系统中，实现多设备在同一会议下进行录音及标记，使用非常方便，运行逻辑简单，系统成本低。
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公开(公告)号：CN110418336A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910626867.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 厦门亿联网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种WiFi设备批量自动配网方法、终端设备及存储介质，所述方法包括：部署用于配置下发的配网AP热点并释放配网信号；待配置设备进入配网状态后搜索所述配网信号，并采用密钥转换算法计算当前搜索的AP热点是否为所述配网AP热点；若是，则待配置设备连接所述配网AP热点；在成功连接所述配网AP热点后，通过文件传输协议下载所述配网AP热点中的配网数据，解密并校验所述配网数据，更新配网设置，完成配网。本发明能够一次性快速高效地自动化配置多台WiFi设备，提高自动配网的安全性和稳定性，降低自动配网成本。
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公开(公告)号：CN110048958A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201810039627.6
申请日：2018-01-16
Applicant: 厦门亿联网络技术股份有限公司
IPC: H04L12/835
Abstract: 本发明公开的一种系统间消息流传输的缓冲区控制方法，包括步骤：设置TARGET的缓冲区为最大消息长度的2倍以上；消息通道建立的时候，TARGET将其当前缓冲区大小的信息发送HOST；计算得到TARGET剩余缓冲区大小；HOST每次发送消息之前，检查发送的消息长度是否小于TARGET剩余缓冲区大小；TARGET接收消息到缓冲区，并从缓冲区取消息进行处理，处理完之后更新已处理消息长度为TARGET剩余缓冲区大小加此消息长度，当TARGET剩余缓冲区大小大于缓冲区总长度的1/4时，TARGET发送消息通知HOST其缓冲区大小发生变化；HOST收到缓冲区大小发生变化的消息后，修正其记录的TARGET剩余缓冲区大小。本发明可实现消息传输和消息处理大部分时间并发，提高了消息传输效率，同时避免了消息丢失。
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公开(公告)号：CN109814885A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910025827.0
申请日：2019-01-11
Applicant: 厦门亿联网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于XMODEM的裸片烧录方法，在UBOOT异常时，使UBL进入命令解析模式，通过命令接收XMODEM数据并将将接收的XMODEM数据写入到指定flash地址完成烧录/更新，从而实现对UBOOT更新；然后将UBL退出命令解析模式并进行充气，UBL即按正常方式引导UBOOT和系统，最后通过系统本身进行烧录。本发明不需要更改、操作硬件，即可完成对原有异常UBOOT的软件更新，进而完成裸片烧录，使裸片烧录以及软件调试更加方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN207675910U
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201721602795.9
申请日：2017-11-27
Applicant: 厦门亿联网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/40
Abstract: 一种纹波检测装置，其包括用于采集待测信号的交流分量并对交流分量进行滤波放大以得到待测纹波信号的滤波放大电路、用于检测待测纹波信号的峰峰值以形成峰值信号的峰值检波器、用于对待测信号进行分压和滤波以提取待测信号的直流分量分压后的分压信号的分压滤波电路、用于隔离微处理器和分压滤波电路并对分压信号进行阻抗变换以形成转换信号的电压跟随器、用于对峰值信号和转换信号进行处理以得到待测信号的纹波电压值和直流电压值的微处理器以及用于显示待测信号的纹波电压值和直流电压值的显示器。本实用新型能实现对直流稳压电源的纹波电压和直流电压的检测，方便对直流稳压电源进行性能检测。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN117014610B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311280429.6
申请日：2023-10-07
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/103 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的H.266VVC屏幕内容帧内CU快速划分方法及装置，涉及视频编码领域，该方法包括：获取屏幕内容视频，将128×128大小的CTU直接划分为64×64大小的CU；构建多任务学习网络模型，多任务学习网络模型包括主干网络、第一子网络和第二子网络，主干网络用于提取CU特征，将CU特征输入第一子网络和第二子网络，得到CU划分类型和编码模式，可结合编码模式及其预测概率和临近CU的划分类型综合确定预测结果；将64×64大小的CU输入经训练的多任务学习网络模型，得到第一预测结果；若第一预测结果为划分，则进一步划分为4个32×32大小的CU，并输入经训练的多任
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公开(公告)号：CN117014610A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311280429.6
申请日：2023-10-07
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/103 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的H.266VVC屏幕内容帧内CU快速划分方法及装置，涉及视频编码领域，该方法包括：获取屏幕内容视频，将128×128大小的CTU直接划分为64×64大小的CU；构建多任务学习网络模型，多任务学习网络模型包括主干网络、第一子网络和第二子网络，主干网络用于提取CU特征，将CU特征输入第一子网络和第二子网络，得到CU划分类型和编码模式，可结合编码模式及其预测概率和临近CU的划分类型综合确定预测结果；将64×64大小的CU输入经训练的多任务学习网络模型，得到第一预测结果；若第一预测结果为划分，则进一步划分为4个32×32大小的CU，并输入经训练的多任务学习网络模型，得到第二预测结果，解决H.266VVC屏幕内容帧内编码复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN110399886B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910635863.9
申请日：2019-07-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种屏幕图像JND模型构建方法。首先利用文本分割技术得到屏幕图像的文本区域；其次提取文本区域的边缘像素，将屏幕图像分为文本边缘区域和非文本边缘区域；然后利用边缘宽度和边缘对比度计算出边缘结构失真敏感度和边缘对比度掩蔽，得到文本边缘区域视觉掩蔽模型；接着计算出非文本边缘区域的亮度自适应和对比度掩蔽效应，得到非文本边缘区域视觉掩蔽模型；最后结合文本边缘区域和非文本边缘区域的视觉掩蔽模型得到屏幕图像JND模型。本发明充分考虑屏幕图像特点以及人眼对屏幕图像不同区域具有不同的视觉感知特性等因素，对屏幕图像的视觉冗余信息有较为准确的估计，可广泛地应用到屏幕图像技术领域。
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公开(公告)号：CN110390308A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910682423.9
申请日：2019-07-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空对抗生成网络的视频行为识别方法，包括：基于空域对抗生成网络提取输入的包含人类行为的视频的空间特征，基于时域对抗生成网络提取输入的包含人类行为的视频的时间特征，将空间对抗生成网络和时间对抗生成网络提取的两个维度特征进行拼接，得到时空融合特征，通过SVM支持向量机对融合后的特征向量进行分类，从而识别出视频行为。本发明基于时空生成对抗网络，充分考虑其学习特性、视频特点和人类动作特征，有效地结合人类行为特征提取视频中所包含的主要时空特征信息进行融合，基于时空特征信息之间的互补性获得更有表征能力的时空特征，从而对输入视频做出准确的行为识别。
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