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公开(公告)号：CN117604332A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311619296.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种抗高温蠕变的Al‑Ce‑Si铸造合金、制备方法及应用，Al‑Ce‑Si铸造合金的组成为：Ce 10～13%，Si 0.5～2.5%，Ta 0.1～0.35%，余量为Al和不可避免的杂质元素。本发明通过添加Si有利于强化薄弱的共晶团边界和阻碍裂纹沿边界快速扩展，最终提高了Al‑Ce铸造合金的力学性能。并且，通过添加微量的Ta元素，有利于减少合金的应力集中和裂纹萌生，且在蠕变过程中不易在相界处产生蠕变孔洞。本发明的Al‑Ce‑Si铸造合金在室温下的屈服强度为115～140 MPa，抗拉强度为213～230 MPa，在高温300℃下的屈服强度为80～97MPa，抗拉强度为128～136 MPa，在300℃且拉伸应力15 MPa下蠕变100h后的稳态蠕变速率低于7.45×10‑9 s‑1，具有优良的力学性能和抗高温蠕变性能。
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公开(公告)号：CN117491243A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311452841.1
申请日：2023-11-03
Applicant: 中南大学
IPC: G01N15/08
Abstract: 本发明提供了一种用于研究不同渗流方向下盾构泡沫改良粗粒土渗透破坏的试验装置和方法，试验装置包括主体结构、供水系统、孔隙压力监测系统和旋转基座。主体结构包括试验筒、水流控制部件和土样约束部件；供水系统包括水位调节部件和水循环系统；孔隙压力监测系统包括高精度孔隙压力传感器和数据自动采集仪，孔隙压力采用非侵入式监测，并设计特制的过滤螺栓阻止气泡和土颗粒进入传感器；主体结构固定在旋转基座上，通过旋转基座可以调整渗流方向。本发明可以开展不同渗流方向下泡沫改良粗粒土渗透破坏的模拟，可以全面掌握渗透过程中泡沫和细颗粒迁移情况以及土样不同部位的孔隙压力时变曲线，为深入了解盾构螺旋排土器喷涌问题提供参考。
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公开(公告)号：CN116580563A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310835672.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔可夫链的区域拥堵车源预测方法、装置及设备，方法包括：获取拥堵路段所在区域的公路路网情况和历史公路OD数据；对历史公路OD数据进行交通流分配，得到车辆行驶路径和各路段交通量；筛选途经拥堵路段的车辆行驶路径，并将路径起点确定为拥堵路段的车源；统计各车源对拥堵路段贡献量，根据贡献量占比时间序列，对各车源进行马尔可夫性的检验；对具有马尔可夫性的每个车源，利用其对待研究拥堵路段的贡献量占比时间序列，构建一步状态转移概率矩阵，进而建立马尔可夫车源预测模型；基于马尔可夫车源预测模型，预测待研究拥堵路段在目标时段的主要车源。本发明能够便捷、快速、客观地对拥堵路段主要车源进行精准预测。
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公开(公告)号：CN114973140A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210658001.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 广西北投公路建设投资集团有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的危险区域人员闯入监测方法及系统，通过获取目标施工区域的监控图像，并将目标施工区域的监控图像输入到预设的危险目标检测模型中，判断目标施工区域内是否存在危险目标：若判断所述目标施工区域内存在危险目标，获取危险目标的坐标，并根据危险目标的坐标确定危险区域的坐标；识别监控图像中的人员坐标，将所述人员坐标与所述危险区域的坐标进行比较，判断是否存在人员在所述危险区域内，若判断存在人员在所述危险区域内，发送报警信号给用户。本发明能自动识别危险区域，并判断危险区域内是否有人，能减少安全监管的人力成本，提高监测效率。
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公开(公告)号：CN114168790A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111138288.5
申请日：2021-09-27
Applicant: 中南大学 , 湖南兴盛优选电子商务有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/74 , G06F16/783 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征自动组合的个性化视频推荐方法及系统，该方法包括：根据用户唯一标识，通过基于深度神经网络的相似召回子模块，得到用户和视频的嵌入表示向量；将所述用户和视频的嵌入表示向量输入到向量相似性检索工具中，搜索得到用户感兴趣的多个初始推荐视频；将所述多个初始推荐视频，与通过热门召回子模块获取的多个热门视频，以及通过人工召回子模块获取的多个人工选定视频，进行组合形成视频推荐候选列表；通过用户唯一标识和对应的视频推荐候选列表，输入精准排序模块进行排序得到有序的视频推荐列表。本发明能自动进行用户特征和视频特征的组合，为用户提供个性化视频推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113836024A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111136187.4
申请日：2021-09-27
Applicant: 中南大学 , 湖南兴盛优选电子商务有限公司
IPC: G06F11/36 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2455 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于配置驱动的流量复用AB测试方法及系统，该方法包括：业务人员根据业务需求在AB测试系统配置或更新实验相关信息，实验相关信息包括：实验基本信息、实验层信息、实验参数信息、实验分桶信息和实验指标信息；根据实验相关信息生成或更新策略配置信息；将策略配置信息同时传递或者更新至策略缓存模块和消息中间件；业务系统通过实验ID作为唯一标识，监听消息中间件，获取并解析监听得到的策略配置信息；业务系统通过对流量请求中携带的用户ID进行哈希取模处理获得哈希ID，根据哈希ID得到对应流量用户的实验策略。本发明能够更加轻量和灵活地满足业界多业务复杂系统的AB测试需求。
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公开(公告)号：CN108614932B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810367988.3
申请日：2018-04-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及大数据挖掘技术领域，公开了一种基于边图的线性流重叠社区发现方法、系统及存储介质，以提高效率并取得更好的社区划分结果。本发明方法包括：S1、将原始网络转换为边图网络；S2、将得到的边图网络中的边打乱顺序进行随机的选取处理，对每条边处理时，还原边图网络到原始网络，由原始网络中边聚类系数与当前更新后的节点度计算得到当前边的权重和所关联两节点各自的权重；S3、将当前边的权重与第一阈值进行比较，如果当前边的权重大于第一阈值，将当前边所对应的权重小的节点加入到权重大的节点所在的社区；否则，不对当前边进行社区划分；S4、重复上述S2及S3，依次对边图网络各边处理后得到整个网络的第一重叠社区划分图。
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公开(公告)号：CN109934172B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910194392.2
申请日：2019-03-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 高速列车受电弓免GPS全运行线故障视觉检测定位方法，包括如下步骤：步骤1：采集受电弓视频，生成Faster RCNN训练样本集；步骤2：建立Faster RCNN卷积神经网络；步骤3：训练得到受电弓检测模型；步骤4：标记已出现受电弓故障的视频帧图；步骤5：得到与标记的已出现受电弓故障的视频帧图相对应的故障点在高速列车实际运行线路中的实际地理位置。本发明能够单纯地只依靠安装在受电弓前的在线拍照系统自动对受电弓状态进行实时监测，可以在不使用GPS的情况下精确定位受电弓故障发生的地理位置，受电弓检测精度高达99%，本发明不需要其他价格昂贵的设备作为辅助，可以大大节约检测成本。
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公开(公告)号：CN113393679A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110646987.4
申请日：2021-06-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了基于交通路口车流识别与统计的区域交通诱导方法及系统，通过获取目标区域的交通道路线图，根据目标区域内各个路口对目标区域的交通影响大小确定目标区域的关键路口集，获取关键路口集中各个关键路口的监控视频数据流，识别并统计各个关键路口各个相位的车流数据；对于任意关键路口O：将关键路口O的各个车道的车流数据分别与其对应的车流阈值进行比较，当判断出关键路口O的任意车道的车流数据大于与其对应的车流阈值时，以缓解关键路口O的车流拥堵为目标，对关键路口O的交通灯信号进行调整，通过优先调整目标区域内的对目标区域的交通影响大的关键路口的拥堵，从而快速、有效调整区域内的拥堵。
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公开(公告)号：CN113223305A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110324649.9
申请日：2021-03-26
Applicant: 中南大学 , 禾麦科技开发(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的多路口交通灯控制方法、系统及存储介质，通过构建并训练以MADDPG为框架，以多路口交通灯系统控制的多个路口的车流数据作为输入状态，以输入状态对应的信号灯的时序调控动作为输出动作，以t时刻的历史输入状态、历史输入状态对应的历史输出动作、历史输出动作对应的奖赏值、t+1时刻的历史输入状态以及t时刻的历史输入状态对应的历史输出动作平均值作为训练样本的多智能体强化模型，并基于多智能体强化模型获取多路口交通灯系统的最优控制动作，相比现有技术，该方法在训练时将智能体之间的相互影响简化为动作平均值，极大地简化了智能体数量带来的模型空间的增大，能有效缩短解算时间。
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