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公开(公告)号：CN107404706A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710707243.2
申请日：2017-08-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协同定位的蓝牙签到方法，目的是提供一种使用具有蓝牙通信功能的智能可穿戴设备的蓝牙通信功能来确定相对位置以实现协同签到的方法。技术方案是构建由在线签到子系统、离线签到子系统和签到服务器组成的多蓝牙设备相互协助签到系统，在线签到子系统进行基定位点设备的在线签到，离线设备进行离线签到，签到服务器进行数据整理、统计和显示；本发明通过智能可穿戴设备蓝牙模块间组网实现协同签到，无需在签到区域部署辅助签到的硬件设备，降低了对硬件的要求，打破了单个蓝牙模块信号覆盖范围的限制，扩大了签到的覆盖范围，且能够更加灵活地设定签到地点。
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公开(公告)号：CN107395634A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710743329.0
申请日：2017-08-25
Applicant: 中南大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04B1/3827
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴设备的无口令身份认证方法，技术方案是先构建由可穿戴设备、认证客户端和服务端组成的无口令身份认证系统；可穿戴设备上安装有设备认证模块和认证信息表；服务端上安装有认证模块和数据库；认证客户端上安装有包含登录模块和授权模块的认证app；设备认证模块读取和更新认证信息表，发送认证请求到服务端；认证模块对认证请求进行解析得到用户账号并将认证请求发送到认证客户端；登录模块认证客户端的登录，授权模块监控可穿戴设备的状态并处理认证请求，生成授权结果信息；设备认证模块接收并解析授权结果信息，生成确认信息；授权模块接收并显示确认信息。本发明安全防护强度高、操作便捷、硬件成本低。
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公开(公告)号：CN107038056A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710358605.1
申请日：2017-05-19
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04L67/2828 , H04L67/26 , H04L69/04 , H04M3/42161 , H04W24/02 , H04W24/10 , G06F9/445 , G06F9/4806 , H04L67/02 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于安卓平台的流式计算模式调度方法，目的是解决移动终端设备计算能力与存储能力有限、应用可扩充性较低的问题。技术方案是在基于安卓操作系统的移动终端设备上构建核心调度例程、App管理例程，在云服务器中构建云端管理服务子系统，构成基于安卓平台的流式计算模式调度系统，使移动终端设备能够根据应用的安全属性、用户行为习惯、网络状态与传输质量、当前的移动终端设备处理能力、定时任务对应用进行动态加载或卸载；同时在移动终端设备层面实现应用视图一致。采用本发明可以支持任何App的即走即用的流式计算模式，有效提升移动智能终端设备性能，保证设备运行的流畅性，提高移动终端设备部署的灵活性和移动性。
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公开(公告)号：CN114966600A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210905240.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/16 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达B‑scan图像杂波抑制方法及系统，该方法包括：获取地下目标区域的含杂波GPR B‑scan图像、无杂波GPR B‑scan图像和仅含杂波背景GPR B‑scan图像，构建训练数据集；构建解纠缠表示生成对抗网络；通过训练数据集对解纠缠表示生成对抗网络进行训练，并根据解纠缠表示生成对抗网络中训练好的目标特征编码器和杂波抑制生成器构建杂波抑制网络；通过杂波抑制网络对实测GPR B‑scan图像进行杂波抑制，获得杂波抑制GPR B‑scan图像。本发明通过不匹配的图像数据对解纠缠表示生成对抗网络进行无监督学习，可以有效抑制实测GPR B‑scan图像的不均匀杂波。
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公开(公告)号：CN113359101A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110914664.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种地下目标探测方法、系统及存储介质，该地下目标探测方法包括：获得由一维测线上每个扫描位置处的A‑Scan散射回波组合形成的B‑Scan回波数据，A‑Scan散射回波为探地雷达在该扫描位置处向地下发射电磁波后接收到的地下区域的散射回波；处理B‑Scan回波数据，使部分B‑Scan回波数据形成输入数据，并至少以用于表征与地下目标位置关系的特征数据形成输出数据；基于输入数据及输出数据训练网络模型，形成散射曲线特征识别模型；向散射曲线特征识别模型中输入待测B‑Scan回波数据，获得目标特征数据；基于目标特征数据辅助计算地下目标的横向位置与顶部埋深估算值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113032103A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110399468.2
申请日：2021-04-14
Abstract: 本发明公开了一种基于高速网卡SR‑IOV功能的VF资源动态调度方法。目的是解决具有SR‑IOV功能的高速网卡VF的扩展性不足，当虚拟机数量多于VF的数量时不能满足所有虚拟机的I/O需求的问题。技术方案是先构建由资源配置模块和动态调度模块组成的资源调度系统；运行资源调度系统，资源配置模块对VF硬件资源和VF软件资源进行配置，构建VF硬件资源对象和VF软件资源对象，VF软件资源对象的数量大于VF硬件资源数量；动态调度模块对VF硬件资源对象进行动态调度：采用本发明既增加了VF的数量，又解决了分配给虚拟机的VF与具有SR‑IOV功能的高速网卡的带宽需求不匹配的问题，提升高速网卡的利用率。
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公开(公告)号：CN119395143B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411983867.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 高速铁路建造技术国家工程研究中心 , 中国中铁股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于检测小车的无砟轨道层间伤损检测方法及装置，其中方法包括：构建列车‑轨道‑桥梁系统耦合随机动力学模型；将基于检测小车的检测装置、理想轨道结构、理想桥梁结构作为列车条件、轨道条件、桥梁条件输入列车‑轨道‑桥梁系统耦合随机动力学模型，求解得到理想状态下的基于检测小车的检测装置的动力数据作为基准数据；获取基于检测小车的检测装置在轨运行采集的实际动力数据；将实际动力数据与基准数据进行对比，根据偏离基准数据的大小判断层间损伤的程度。本发明极大地提高了无砟轨道层间损伤检测精度和效率，也不会对无砟轨道结构造成损伤。
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公开(公告)号：CN115496917A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211354900.7
申请日：2022-11-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种GPRB‑Scan图像中的多目标检测方法及装置，所述方法包括：获得GPRB‑Scan图像数据，对所述图像数据中的目标数据用矩形框进行框定作为真实边界框；对所述图像数据进行预处理，所述预处理包括对所述图像数据整体进行缩放、填充以形成目标尺寸的图像数据；对所述真实边界框进行聚类，并基于聚类结果计算得到多个对应所述图像数据的矩形的边界框；将所述边界框作为用于对所述图像数据进行目标检测的目标网络的锚框，使所述目标网络能够基于所述锚框及提取的图像特征生成候选框，所述候选框框选有所述图像数据中的目标数据。
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公开(公告)号：CN114966600B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210905240.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/16 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达B‑scan图像杂波抑制方法及系统，该方法包括：获取地下目标区域的含杂波GPR B‑scan图像、无杂波GPR B‑scan图像和仅含杂波背景GPR B‑scan图像，构建训练数据集；构建解纠缠表示生成对抗网络；通过训练数据集对解纠缠表示生成对抗网络进行训练，并根据解纠缠表示生成对抗网络中训练好的目标特征编码器和杂波抑制生成器构建杂波抑制网络；通过杂波抑制网络对实测GPR B‑scan图像进行杂波抑制，获得杂波抑制GPR B‑scan图像。本发明通过不匹配的图像数据对解纠缠表示生成对抗网络进行无监督学习，可以有效抑制实测GPR B‑scan图像的不均匀杂波。
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公开(公告)号：CN114331890A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111616020.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 中南大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Inventor： 雷文太 , 毛凌青 , 隋浩 , 辛常乐 , 罗诗光 , 张硕 , 王义为 , 李若楠 , 王睿卿 , 罗佳斌 , 徐龙 , 宋千 , 任强 , 王春和 , 彭正辉 , 王君超 , 王成浩 , 李少龙 , 刘闯 , 张其道 , 张友源 , 冯温雅 , 程丹丹 , 程星
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的探地雷达B‑scan图像特征增强方法及系统，该方法包括：通过探地雷达对地下探测区域进行B扫描，获取GPR B‑scan图像构建无噪高分辨率GPR标签数据集；对无噪高分辨率GPR标签数据集进行行与列等间隔下采样，得到无噪低分辨率GPR标签数据集，再加入高斯白噪声，得到有噪低分辨率GPR图像数据集；利用GPR图像数据集和对应的标签数据集训练构建的双重生成对抗网络；将实测的含噪低分辨率GPR B‑scan图像输入至训练好的网络，得到清晰的高分辨率GPR B‑scan图像。本发明有效解决了GPR B‑scan图像中因噪声和分辨率低所造成的图像中目标特征模糊的问题，能够有效抑制有噪低分辨率GPR B‑scan图像中的噪声，并提高GPR B‑scan图像中目标的分辨率，实现GPR B‑scan图像特征增强。
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