一种光传输网络的同步方法

    公开(公告)号:CN110752889B

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN201911012020.X

    申请日:2019-10-23

    Abstract: 本发明提供了一种光传输网络的同步方法,该方法包括:S1.上述光网络中转节点产生标准同步脉冲,并根据上述标准同步脉冲光网络中转节点分别向每一个网络节点发送检测指令;S2.N个网络节点分别接受到上述检测指令数据信息并识别触发码后,分别立即向光网络中转节点反馈一个反馈指令;S3.光网络中转节点接收每个网络节点分别反馈的反馈指令并识别相应地标记码,计算光网络中转节点到每个网络节点之间的光传输延时;S4.光网络中转节点向每个网络节点发送调整时钟信号,并计算变频时间;S5.在变频时间结束时激发每一个网络节点的同步脉冲,实现信号同步。

    基于显著语境稀疏表示的目标追踪方法

    公开(公告)号:CN109087334B

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN201810635733.0

    申请日:2018-06-20

    Abstract: 本发明提供了基于显著语境稀疏表示的目标追踪方法,属于图像处理领域,包括提取样本图像的特征映射,分别对中心区域和边缘区域的特征映射,将得到的特征映射进行融合处理;对融合后的图像进行稀疏处理,基于处理后的图像进行遮挡求解,对待测视频中的两个连续帧进行建模,基于已建立的模型进行遮挡判断,当判断出现遮挡时,使用前述内容计算当前帧的可视显著性映射,在得到的显著性图中与每个目标模板进行比较,选取权重最高的目标模板作为追踪结果。通过将目标对象被提取为一个显著特征映射,用稀疏表示和显著的语境校正部分遮挡和突然运动的目标,本方法计算简单,提升了目标追踪的有效性和准确性,抗干扰能力也大大提高。

    利用预训练网络的感知相似性进行混合图像超分辨方法

    公开(公告)号:CN109146777A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201810621592.7

    申请日:2018-06-15

    Abstract: 本发明提供了利用预训练网络的感知相似性进行混合图像超分辨方法,包括:将已知图像进行分解得到低分辨率图像,基于低分辨率图像建立对比词典,基于对比词典得到与已知图像对应的高分辨率图像块;获取已知图像,基于卷积神经网络对已知图像进行差值运算,得到高分辨率图像;构建基于感知相似度的损失函数,基于损失函数的运算结果选取如步骤一所示的内部重构方法或是如步骤二所示的外部重构方法对待处理图像进行超分辨率重构处理。通过对预先训练的VGG网络的特征代表来计算感知相似度,重构每个补丁并最小化超分辨错误,最终达到重构基于最优质性能的HR图像的结果,避免了内部和外部SR算法的缺点,大大提升了有效性、实用性和稳定性。

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