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公开(公告)号：CN104052824B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410317772.8
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种分布式缓存方法及系统，该分布式缓存方法包括HDFS数据获取步骤：通过HDFS的API把HDFS上存储的文件内容读取出来加载到共享内存当中；共享内存管理步骤：用于连接客户端动态缓存库和服务器端缓存服务单元；交互控制步骤：用于完成同一个主机的交互工作，用于与ZooKeeper服务器完成远程交互，用于计算想要获得的文件并且定位到缓存。本发明的有益效果是本发明的分布式缓存方法及系统通过对HDFS上的文件进行缓存，在进行文件读取的过程，直接读取缓存中的文件，这样就会极大的降低文件读取的时间，从而提高实时云服务的吞吐量和降低云服务的响应时间。
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公开(公告)号：CN103365729A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310306360.X
申请日：2013-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种基于任务类型的动态MapReduce调度方法及系统，该基于任务类型的动态MapReduce调度方法包括如下步骤：A.进入等待队列，B.工作任务分类，C.工作任务迁移,D.工作任务调度，CPU密集型队列和I/O密集型队列分别独立调度，将工作任务调度到工作结点集群，执行任务。本发明的有益效果是本发明基于任务类型的动态MapReduce调度方法，通过对工作任务类型预测，然后为不同类型任务分别设置队列，各队列独立调度。本发明基于任务类型的动态MapReduce调度方法，提高不同类型任务环境下集群的吞吐量。
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公开(公告)号：CN108805909B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810400252.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/262
Abstract: 本发明提供了一种在相关滤波框架下基于粒子滤波重检测的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、计算响应图，采用相关滤波框架进行初步的跟踪测试，通过相关滤波跟踪器给出目标区域的响应图；S2、决策函数判别，通过决策函数对相关滤波跟踪器给出的目标区域的响应图的可信程度进行判别，并给出响应图是否可信的结果；S3、目标跟踪定位。本发明的有益效果是：使用相关滤波跟踪框架给出响应图，结合决策函数判别响应图是否可信，如果响应图可信，则采用相关滤波跟踪器给出目标位置，反之采用粒子滤波重检测策略重新检测目标的位置信息，从而提升跟踪器的跟踪效率。
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公开(公告)号：CN108710834B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201810400230.5
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种滤波区域的相关滤波目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、训练阶段，将滤波区域图嵌入到标准相关滤波建模中，过滤训练样本中的干扰区域，从而学到滤波器；S2、预测阶段，将上一帧中学到的滤波器作用到当前帧的搜索区域，得到目标的位置。本发明的有益效果是：为了适应目标较大步长的运动，同时利用更多的训练样本，采用较大的搜索区域，经过过滤训练样本中的干扰区域后，跟踪算法在遮挡、目标形变、光照变化等条件下的跟踪效果有明显增强，提高了跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN108805909A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810400252.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/262
CPC classification number: G06T7/262 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明提供了一种在相关滤波框架下基于粒子滤波重检测的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、计算响应图，采用相关滤波框架进行初步的跟踪测试，通过相关滤波跟踪器给出目标区域的响应图；S2、决策函数判别，通过决策函数对相关滤波跟踪器给出的目标区域的响应图的可信程度进行判别，并给出响应图是否可信的结果；S3、目标跟踪定位。本发明的有益效果是：使用相关滤波跟踪框架给出响应图，结合决策函数判别响应图是否可信，如果响应图可信，则采用相关滤波跟踪器给出目标位置，反之采用粒子滤波重检测策略重新检测目标的位置信息，从而提升跟踪器的跟踪效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102509094A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110381974.5
申请日：2011-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种基于结构光的嵌入式3D指纹采集方法及系统，通过采集多幅指纹图像，然后对图像进行编码，根据编码图像及四步相移法得到指纹图像的相位值，然后根据参考平面的相位值得出指纹的高度信息，至此，得到指纹的三维图像。本发明基于结构光的嵌入式3D指纹采集方法及系统，指纹采集精度高、便于移动。
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公开(公告)号：CN108710834A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810400230.5
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供了一种滤波区域的相关滤波目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、训练阶段，将滤波区域图嵌入到标准相关滤波建模中，过滤训练样本中的干扰区域，从而学到滤波器；S2、预测阶段，将上一帧中学到的滤波器作用到当前帧的搜索区域，得到目标的位置。本发明的有益效果是：为了适应目标较大步长的运动，同时利用更多的训练样本，采用较大的搜索区域，经过过滤训练样本中的干扰区域后，跟踪算法在遮挡、目标形变、光照变化等条件下的跟踪效果有明显增强，提高了跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN104052824A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410317772.8
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种分布式缓存方法及系统，该分布式缓存方法包括HDFS数据获取步骤：通过HDFS的API把HDFS上存储的文件内容读取出来加载到共享内存当中；共享内存管理步骤：用于连接客户端动态缓存库和服务器端缓存服务单元；交互控制步骤：用于完成同一个主机的交互工作，用于与ZooKeeper服务器完成远程交互，用于计算想要获得的文件并且定位到缓存。本发明的有益效果是本发明的分布式缓存方法及系统通过对HDFS上的文件进行缓存，在进行文件读取的过程，直接读取缓存中的文件，这样就会极大的降低文件读取的时间，从而提高实时云服务的吞吐量和降低云服务的响应时间。
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公开(公告)号：CN103402119A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310306345.5
申请日：2013-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04N21/234 , H04N21/238 , H04N7/26
Abstract: 本发明提供了一种面向传输的SVC码流提取方法及系统，根据各个可伸缩增强层的效用函数曲线进行比较，选择增长最快的提取点进行提取，形成提取路径，以此来接近目标码率，当达到目标码率或其范围后则停止。本发明采用基于效用函数的方式，对各增强层进行效用函数转换，通过效用函数，比较各层对视频的影响。在此基础上，根据效用函数曲率的变化(曲线拐点)，按照一定规则选取最优的增强层进行提取，此过程持续进行直到当前码流的码率符合目标码率。实验表明，本发明提出的方法来确定三个增强层之间的提取路径比JSVM的基本提取方法更加有效，同时简化了提取过程。可以在充分利用当前可用带宽的情况下，提供尽可能好的视频质量。
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公开(公告)号：CN103297807A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310249964.5
申请日：2013-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04N21/234 , H04N7/26 , H04N21/845 , H04N21/8547
Abstract: 本发明提供了一种基于hadoop平台的提高视频转码效率的方法，一种基于hadoop平台提高视频自适应技术效率的技术，通过hadoop平台对视频文件进行存储分割处理，然后对分割产生的视频片段进行FFmpeg转码，再把转码结果交付给HDFS进行视频片段合并，至此高效率的完成大宗视频数据的转码任务。本发明基于hadoop平台的视频自适应技术之高效视频转码，视频转码速度快，网络带宽流量消耗低，负载平衡处理得当，转码耗时减少明显。
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