医学图像信息计算方法、装置、边缘计算设备和存储介质.pdf
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相关资料
医学图像信息计算方法、装置、边缘计算设备和存储介质.pdf
一种医学图像信息计算方法包括:获取待计算医学图像;获取与所述待计算医学图像对应的对象的目标信息;通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述待计算医学图像进行特征提取得到图像特征;通过预先训练的医学图像信息计算模型将所得到的图像特征和所述目标信息进行融合得到综合特征;通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述综合特征进行计算,得到所述待计算医学图像对应的图像指标,所述图像指标用于指示下一计算流程。本申请基于待计算医学图像及与待计算医学图像对应的对象的目标信息,具有更高的临床相关性和信息量,准确识别医学图像的风险
一种边缘计算方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明公开了一种边缘计算方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:根据第一监控设备的监控功能,为第一监控设备分配第一边缘服务器;控制第一监控设备向第一边缘服务器上报目标监控任务,使第一边缘服务器对目标监控任务进行处理;若监测到所述第一边缘服务器在处理目标监控任务过程中产生任务过载,则对所述目标监控任务进行迁移。通过上述方案,可以提高对监控图像的识别准确率和识别效率。
一种边缘计算方法、装置、边缘设备及存储介质.pdf
本公开提供了一种边缘计算方法、装置、边缘设备及存储介质,方法包括:获取目标场景的多路原始视频;对多路原始视频进行同步接入处理,得到多路同步视频,并基于多路同步视频获取多帧同步图像;对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析,得到协同处理结果;利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息,以及协同处理结果进行业务逻辑处理,得到业务处理结果。
基于边缘计算的图像识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及一种基于边缘计算的图像识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括以下步骤:步骤1),图像获取,通过现场部署摄像头来获取图像;步骤2),图像识别,根据识别对象的配置信息,并基于yolov5算法识别框架和定制化目标检测模型,识别各路视频流中的感兴趣目标;步骤3),识别结果发送,对于识别出感兴趣目标的识别结果,向上位机发送。与现有技术相比,本发明具有抗干扰性强、创新性高等优点。
计算方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种计算方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:接收并存储至少一个计算节点发送的分片文件以及对应的索引文件,其中,所述分片文件是所述至少一个计算节点执行映射map任务生成的,所述索引文件包括至少一个归约reduce任务的输入数据在所述分片文件中的位置信息;接收目标计算节点发送的输入数据获取请求,所述输入数据获取请求用于获取reduce任务的输入数据;根据所述输入数据获取请求和索引文件,将所述reduce任务对应的输入数据发送至所述目标计算节点。采用本申请,可以降低计算节点和存储设备之间