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公开(公告)号：CN118174925A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410294465.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 代荡荡 , 薛楠楠 , 彭凯 , 金波 , 余铮 , 查志勇 , 李晶 , 侯梁博 , 胡梦兰 , 徐焕 , 夏凡 , 龙霏 , 胡峻国 , 陈琛 , 郭佳璐 , 李颖 , 汪效锐 , 何建文 , 余明阳 , 梁航函 , 胡毅 , 王良源 , 廖彤昕
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483
Abstract: 本发明涉及一种基于LRU(Least Recently Used，最近最少使用)超时流表的黑白名单快速匹配方法，包括：构建超时链表，基于流的最后生存时间定义超时链表指针，超时链表指针用于指示当前流在超时链表中的位置，最后生存时间最近的流位于超时链表的最头部；收到数据包后，基于数据包的信息去流表中查找或创建流，并更新或创建流的最后生存时间，再判断该查找或创建的流的超时链表指针是否需要移动到超时链表头部；判断流表容量达到上限或者流信息超时时，从超时链表的尾部往前检查删除超时流；对当前流依次进行黑名单匹配和白名单匹配，基于匹配结果将流的行为权限信息记录在流表中，有效的提高了黑白名单匹配算法的效率。
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公开(公告)号：CN102243763A
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN201110134064.7
申请日：2011-05-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种红外成像谱段优化选择方法，包括（1）获取超光谱图像数据；（2）获取地/海面背景辐射强度，大气辐射强度，高速流场辐射强度以及地/海面目标辐射强度；（3）根据获取的各辐射强度数据，计算得到成像目标辐射强度及成像背景辐射强度；（4）设定代价函数；（5）将超光谱图像及其目标/背景辐射强度代入代价函数，计算得到相应的代价；（6）设定优化选择的谱段数目，将代价按照从小到大的顺序进行排序得到代价数列，取其前个元素即代价最小的个谱段的成像数据，即为进行优化选择后所得到的谱段及该谱段下的成像数据。利用本发明的方法进行谱段优化选择后，超光谱图像数据成像效果佳，图像的目标/背景对比度和信杂比大。
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公开(公告)号：CN102081737B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201010614054.9
申请日：2010-12-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种气动热辐射图像多尺度建模方法，包括：（1）分别对各气动热辐射退化图像进行配准，并求各退化图像与基准图像之差值；（2）对各差值图像在全图区域即第一尺度下进行拟合，得到该第一尺度下的拟合曲面；（3）对上一次的拟合尺度进行细化，对差值图像dk进行多尺度的曲面逼近拟合，得到各尺度下拟合的曲面多项式，即构成气动热辐射退化图像序列在相应气动热环境下的窗口热辐射指纹库。本发明还公开了一种应用上述方法进行图像校正的应用。本发明校正之后的目标区域对比度明显提升，并且随着尺度的细化，对比度提升更为明显，可广泛应用于图像校正中。
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公开(公告)号：CN102201110A
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：CN201110106299.5
申请日：2011-04-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种利用目标图像频谱特性的频域滤波去噪方法，步骤为：①将获取的含噪的图像f变换到频域，并将其中心化，得到图像f的中心化频谱F；②根据中心化频谱F，构造相应的滤波器函数H；③将图像f的中心化频谱F与滤波器函数H点乘，得到滤波后的图像频谱G，实现对图像f的频域滤波；④将滤波后的图像频谱G进行反傅立叶变换，并对反变换结果取模，即得到滤波后图像g。本发明对被噪声污染的图像的某些高频成分加以保留，而对其他高频成分也仅做部分抑制。总之，该方法根据目标图像的频谱特性，构造一个合适的滤波器函数，在一定程度上抑制图像的高频成分，能在有效去除噪声的同时，保留图像的边缘和细节，从而减小图像后续处理的难度。
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公开(公告)号：CN101587588B
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN200910062689.X
申请日：2009-06-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种气动光学退化图像序列自适应校正方法，步骤为：①将退化序列图像按相邻两帧成对分组；②规定点扩展函数支撑域总的变化范围，③确定当前组图像的点扩展函数的支撑域变化范围；④对当前组图像进行图像校正；⑤度量图象恢复效果的品质；⑥根据校正图像品质度量结果迭代递推估计最优点扩展函数支撑域及其点扩展函数；⑦选择相邻两组图像共有帧的最佳校正结果；⑧循环执行，完成对退化序列图像的校正。本发明能在点扩展函数支撑域未知的条件下，利用图像的品质度量准则，自适应得出最优的图像校正结果，并且利用序列图像中相邻帧的信息，缩小寻优范围，提高校正效率，对气动光学退化图像序列实现有效的快速的校正。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102081737A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201010614054.9
申请日：2010-12-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种气动热辐射图像多尺度建模方法，包括：（1）分别对各气动热辐射退化图像进行配准，并求各退化图像与基准图像之差值；（2）对各差值图像在全图区域即第一尺度下进行拟合，得到该第一尺度下的拟合曲面；（3）对上一次的拟合尺度进行细化，对差值图像dk进行多尺度的曲面逼近拟合，得到各尺度下拟合的曲面多项式，即构成气动热辐射退化图像序列在相应气动热环境下的窗口热辐射指纹库。本发明还公开了一种应用上述方法进行图像校正的应用。本发明校正之后的目标区域对比度明显提升，并且随着尺度的细化，对比度提升更为明显，可广泛应用于图像校正中。
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公开(公告)号：CN117573379B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410060896.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于对称放缩合并的微服务部署方法，针对云数据中心微服务部署与请求路由问题求解困难、复杂度高的难点，创造性地提出一种高效的对称放缩合并算法。该算法不同于单独求解微服务部署与请求路由两个问题的方法，而是将两个问题结合起来求解，通过对称合并、实例扩增、实例缩减子算法保证部署的对称性，从而保证了路由的对称性，使得两个问题的联合求解成为可能，最后通过迁移合并子算法进一步提高资源利用率。本发明提出的方法不再单独考虑路由问题，求解高效，同时联合求解微服务部署与请求路由问题，在全局范围内直接求解，以获取最佳方案，降低用户请求时延，最大化请求成功率，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN119759085A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411635423.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 一种多无人机与车辆协作的任务规划与路径优化方法及装置，方法包括：建立无人机和车辆协作模型；利用K‑means聚类算法选出停靠锚点以及每个停靠锚点对应的任务点集；针对停靠锚点内的任务点集，获取无人机飞行路线集；将无人机飞行路线集中的每一条路线分配给各架无人机，获得单个停靠锚点内的无人机飞行路线；根据所有停靠锚点获取车辆行驶路线，从而获得全局静态优化解；针对无人机速度的实时变化，通过禁忌搜索算法对单个锚点内的无人机飞行路线进行调整，并输出局部动态优化解。本发明充分考虑了无人机与车辆协同工作的优势，并且在约束条件及无人机速度变化下提升系统灵活性和任务响应效率，从而大幅度降低系统对用户请求的响应延迟。
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公开(公告)号：CN117640413B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410113493.3
申请日：2024-01-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 余铮 , 程航宇 , 彭凯 , 查志勇 , 徐焕 , 龙霏 , 陈铈 , 夏凡 , 刘旭东 , 廖荣涛 , 李志康 , 代荡荡 , 郭佳璐 , 罗弦 , 胡梦兰 , 张先飞 , 邓天平
Abstract: 本发明提供一种雾计算中基于强化学习的微服务和数据库联合部署方法，包括：S1，从雾计算网络模型中获取各个雾计算节点参数信息、微服务集合、微服务请求链集合和数据库集合，以创建微服务/数据库/路由路径联合部署策略；S2，采用贪心算法求解所述微服务/数据库/路由路径联合部署策略的决策变量初始解；S3，基于QTSWLA算法动态调整所述微服务/数据库/路由路径联合部署策略的全局微服务实例数；S4，基于MDJO‑PPO算法获取所述微服务/数据库/路由路径联合部署策略的决策变量近似最优解，得到优化的微服务/数据库/路由路径联合部署策略。本发明优化了雾计算网络中微服务、数据库和路由路径的联合部署效果，提升部署的准确性与效率。
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公开(公告)号：CN117573379A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410060896.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于对称放缩合并的微服务部署方法，针对云数据中心微服务部署与请求路由问题求解困难、复杂度高的难点，创造性地提出一种高效的对称放缩合并算法。该算法不同于单独求解微服务部署与请求路由两个问题的方法，而是将两个问题结合起来求解，通过对称合并、实例扩增、实例缩减子算法保证部署的对称性，从而保证了路由的对称性，使得两个问题的联合求解成为可能，最后通过迁移合并子算法进一步提高资源利用率。本发明提出的方法不再单独考虑路由问题，求解高效，同时联合求解微服务部署与请求路由问题，在全局范围内直接求解，以获取最佳方案，降低用户请求时延，最大化请求成功率，提升用户体验。
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