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公开(公告)号：CN113393679B
公开(公告)日：2022-09-06
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：CN113160585A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110312268.9
申请日：2021-03-24
Applicant: 中南大学 , 禾麦科技开发(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了交通灯配时优化方法、系统及存储介质，通过将路口的历史车辆数据输入交通灯配时优化模型中，得到历史车辆数据对应的初步调控动作；计算并根据交通灯各个相位对应方向的车道压力确定历史车辆数据对应的辅助调控动作；再根据初步调控动作和辅助调控动作确定历史车辆数据对应的最优调控动作，使用最优调控动作对历史车辆数据进行标记，使用标记后的历史车辆数据对交通灯配时优化模型进行再次训练，获取交通灯各个相位对应方向的实时车辆数据，将实时车辆数据输入再次训练好的交通灯配时优化模型中，得到交通灯实时最优控制动作。通过路口的车道压力对交通灯配时优化模型进行辅助训练，使得该模型制定动作能有效缓解路口拥堵车道压力。
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公开(公告)号：CN113111265A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201911352161.6
申请日：2019-12-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 复杂网络的研究是许多领域的热点问题，其中社区发现是一个复杂而有意义的过程，在研究复杂网络的特征方面起着重要的作用。划分社区结构是复杂网络中的常见问题，由于难以设置特定的参数，高度的随机性和缺乏真实的信息，实现稳定、准确的社区划分仍然是一项艰巨的任务。在本发明中，我们探索了一种通过现实生活中的交流进行决策的新方法，并提出了一种基于动态关系的优先决策模型。我们将此模型应用于标签传播算法，该模型旨在揭示网络之间的拓扑结构和层次结构。通过分析复杂网络的结构特征并挖掘节点之间的紧密度，选择邻居节点的优先级来执行优先决策，最终系统中的信息达到稳定状态。
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公开(公告)号：CN107480072B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710723425.9
申请日：2017-08-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F12/0842 , G06F12/0862
Abstract: 本发明涉及透明计算技术大数据挖掘领域，公开了一种基于关联模式的透明计算服务端缓存优化方法及系统，以减少磁盘I/O开销、提高缓存的命中率及提升透明计算服务质量。本发明方法包括：引入支持度对各批次的数据流进行筛选以构建FP‑tree；在挖掘各批次数据流的频繁模式和支持度计数信息时，如果任一条件模式基出现单一前缀路径，且路径上的节点元素的频次相等，则停止对该频次相等的各节点元素所组合的频繁模式子集的挖掘；根据各批次数据流的频繁模式和支持度计数信息创建及更新FP‑Stream结构；当将任一数据块读入缓存时，将该数据块在FP‑Stream结构模式中相关频繁模式所关联的其它频繁项所对应的数据块一并读入。
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公开(公告)号：CN109858157A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910101082.1
申请日：2019-01-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及环形燃料组件分析领域，公开了一种环形燃料组件的计算方法及系统，以提高计算效率，有效减少计算过程，降低计算错误率，减少总计算时间，实施简单方便；本发明的方法包括：将环形燃料组件以环形燃料棒为单位进行划分，并对环形燃料棒的各部件进行区分，为环形燃料棒的部件分配对应的计算模块；各计算模块之间的计算关系，若存在两个计算模块的计算结果彼此影响，则认为该两个计算模块为相关联的计算模块，反之，为互相独立的计算模块；将彼此关联的计算模块进行串行计算，将彼此独立的计算模块进行并行计算，直至计算完环形燃料棒的各部件的性能，并将所有燃料棒进行并行计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108170681A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810035601.4
申请日：2018-01-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种文本情感分析方法、系统及计算机可读存储介质，以提高文本情感分析的准确度。本发明方法包括：将任一句子对应的词向量输入至预设的LSTM网络模型，得到各词的隐藏层向量；对所获取的文本单词集进行词性标注，对携带词性标注信息的文本单词集训练，并对训练生成的词性向量矩阵以词为单位进行拆分，得到各词所对应的词性向量；以句子为单位，根据句子内各词所对应的隐藏层向量和词性向量进行词嵌入加权求和注意力分析，得到各句子携带注意力信息的句子向量，并以该携带注意力信息的句子向量作为情感分类模型的输入，进而得到各句子的情感分类结果和/或所述原始文本的分类结果。
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公开(公告)号：CN117593689A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311374064.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的矿山人员危险行为识别方法，包括以下步骤：S1、采集包含危险行为的危险行为视频数据，将危险行为视频数据上传至数据构建子系统进行预处理和危险行为预标注，得到危险行为数据集；数据构建子系统将危险行为数据集发送至行为识别子系统；S2、行为识别子系统根据危险行为数据集，对行为识别模块中的行为识别算法进行训练，得到危险行为识别模型；S3、通过目标检测模块对矿山视频数据进行目标检测，得到第一信息；通过危险行为识别模型对第一信息进行危险行为识别。本发明还公开了一种基于计算机视觉的矿山人员危险行为识别系统。
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公开(公告)号：CN109858157B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910101082.1
申请日：2019-01-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及环形燃料组件分析领域，公开了一种环形燃料组件的计算方法及系统，以提高计算效率，有效减少计算过程，降低计算错误率，减少总计算时间，实施简单方便；本发明的方法包括：将环形燃料组件以环形燃料棒为单位进行划分，并对环形燃料棒的各部件进行区分，为环形燃料棒的部件分配对应的计算模块；各计算模块之间的计算关系，若存在两个计算模块的计算结果彼此影响，则认为该两个计算模块为相关联的计算模块，反之，为互相独立的计算模块；将彼此关联的计算模块进行串行计算，将彼此独立的计算模块进行并行计算，直至计算完环形燃料棒的各部件的性能，并将所有燃料棒进行并行计算。
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公开(公告)号：CN113223305B
公开(公告)日：2022-09-06
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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公开(公告)号：CN108108854B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810021953.4
申请日：2018-01-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及城市交通技术领域，公开了一种城市路网链路预测方法、系统及存储介质，以提高路网的链路预测精确度并提高数据的处理效率。本发明方法包括：构建路网的邻接矩阵；根据所述邻接矩阵得到Katz相似度矩阵；将所述Katz相似度矩阵进行归一化后使用多层非线性自动编码器对其进行网络表征学习，得到网络表征向量；根据所述网络表征向量解码重建邻接矩阵，并根据所述重建邻接矩阵进行链路预测。
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