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公开(公告)号：CN115373384B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210894584.6
申请日：2022-07-28
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于改进RRT的车辆动态路径规划方法及系统，属于路径规划的技术领域。所述基于改进RRT的车辆动态路径规划方法包括：建立栅格地图模型，确定起点和终点；利用改进的RRT算法获取初始路径，其中，所述初始路径被配置为基于邻接关系的结点扩展策略并融合传统RRT算法在所述栅格地图模型的自由空间中进行搜索而得到；基于迪杰斯特拉算法和重复序列优化算法进行优化后获得第一路径；在存在动态障碍物时，结合动态窗口法和深度强化学习模型进行路径优化以更新所述第一路径得到第二路径作为最终路径。本发明能降低采样随机性、提高路径规划效率，应用于存在动态障碍物复杂环境中的车辆动态路径规划。
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公开(公告)号：CN118520416A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410673289.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征信息聚合的过采样，包括首先对特征进行划分，通过计算划分区间内的多数类和少数类的特征密度，来确定合适的生成特征的区间，区间的大小由该特征的标准差和特征重要性共同决定，然后在选定的区间内生成服从高斯分布的特征值，对数据集中的每个特征都重复以上操作，最后随机组合不同维度的新生成的特征合成少数类数据。该方法充分利用特征自身携带的信息合成有利于分类的少数类数据。在合成新的少数类数据的过程中，充分考虑特征重要性等信息，有效的提升了生成数据的质量，提高了后续的分类性能；基于不同的基准数据集和一些经典的以及最先进的数据级参考算法，对所提出的方法进行了彻底的实验评估，验证了所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN118470405A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410588667.1
申请日：2024-05-13
Applicant: 安徽师范大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于自适应融合与注意力的联邦乳腺癌图像分类分级方法，所述方法包括：S1、通过跨医联体的多源病理图像索引目录获取各参与医联体成员病理乳腺癌图像数据；S2、将得到的医联体的病理乳腺癌图像数据输入训练好的乳腺癌分类分级模型中，获取乳腺癌分类分级模型输出的结果作为分类分级结果；其中，乳腺癌分类分级模型为引入了通道注意力机制的模型，并基于跨医联体自适应融合的联邦学习框架进行训练。该方法分类和分级更加准确，解决了全局模型泛化性能差的问题，实现了更精确的全局联邦模型、医联体间协作以及安全的医疗数据共享。
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公开(公告)号：CN116155476A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310130494.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于同态加密的群智感知安全真值发现方法，包括如下步骤：CSA生成公私钥对(pk,sk)，将公钥pk发送给CSB；每个参与者将扰动数据发送给CSA，CSA对扰动数据取反并加密，再将密文发送给CSB；数据上传：每个参与者将扰动后的感知数据发送给CSB，CSB利用Paillier加同态加密算法得到感知数据密文；权值更新：在CSA的协助下，CSB利用Paillier加同态加密算法得到参与者权值密文；真值更新：在CSB的协助下，CSA利用Paillier加同态加密算法得到观测对象的真值；迭代执行权值更新和真值更新，直至真值满足收敛条件。参与者不参与数据的加解密操作过程，将真值发现操作在两个非共谋的云服务器之间执行，减少参与者计算量的同时降低了参与者端的计算开销。
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公开(公告)号：CN113184647B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110460628.X
申请日：2021-04-27
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于RFID的无接触电梯系统，包括：RFID电子标签、阅读器及与阅读器通讯连接的识别单元；RFID电子标签设于电梯按钮上，形成垂直的标签阵列，通过天线发射无线射频信号；阅读器读取各RFID电子标签发射的射频信号，并发送至识别单元，识别单元基于射频信号的信号强度值及相位值识别触发按键，控制电梯运行至触发按键对应的楼层；本发明利用RSSI数据判断按键动作的起始(按键动作分割)，且识别时同时考虑RSSI值和相位值，利用更灵敏的相位值特性实现不同按键动作的细粒度识别，实现细粒度识别，在识别准确度上有了大幅度提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109214205B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201810862486.8
申请日：2018-08-01
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开了一种群智感知中基于k‑匿名的位置及数据隐私保护方法，(1)构造等价类：等价类是由N个用户构成的一个组，每个用户都有感知数据和将数据直接上传给服务器的功能，在等价类中所有的用户都独立，互相不信任；(2)进行数据迭代：在等价类中随机选着一个用户作为第一个，用户以抛硬币的形式判断自己是否上传感知数据，如果上传则连同自己感知的数据和传过来的数据一起传给随机的下一个用户，如果不上传则仅仅把传过来的数据传给下一个随机选着的用户。以此类推，直到等价类中的用户全部参加活动，所有数据上传到服务器。本发明能够有效地保护感知用户个人位置隐私以及数据隐私免遭泄露。
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公开(公告)号：CN111081338A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911359235.9
申请日：2019-12-25
Abstract: 本发明公开了安全型人体健康参数采集方法和系统，其中，所述方法包括：获取用户信息和设备信息；读取用户密钥和用户信息，使用用户密钥以选取的加密算法系统参数对采集的用户生理参数数据一次加密以产生一次加密密文；读取所述设备的存储服务器公钥，使用所述设备的存储服务器公钥对所述用户信息和所述设备信息进行二次加密以产生二次加密密文；将所述一次加密密文和所述二次加密密文拼接上传至服务器端；对设备进行验证；对用户身份进行验证。该方法克服现有技术中在对人体健康参数采集时，数据的安全性还是有所欠缺，存在数据在网络传输过程中被攻击结点解密，或者非法设备伪造用户数据的问题。
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公开(公告)号：CN106714088B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710026199.9
申请日：2017-01-13
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络中面向隐私保护的连续数据聚集方法。现有的隐私保护的数据聚集算法主要聚焦于快照聚集，而快照聚集算法的通信量和能耗不适合直接应用于连续的数据聚集。本发明利用感知数据的时间相关性，通过设置阈值来确定节点是否传输当前感知数据，从而有效地减少数据通信量。针对过多加解密计算造成节点计算能耗较大的问题，该发明通过在传输的感知数据上添加随机数来保证数据的隐私性，避免节点之间在数据传输过程中需要对感知数据进行加解密操，节约了节点的计算能耗，很好地延长了网络寿命.本发明在保证感知数据隐私性的情况下，有效地降低了通信和计算能耗，并具有良好的网络扩展性。
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公开(公告)号：CN106937327A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710174012.X
申请日：2017-03-22
Applicant: 安徽师范大学
CPC classification number: Y02D70/32 , H04W28/021 , H04W40/04 , H04W40/32 , H04W52/0212 , H04W84/18
Abstract: 本发明揭示了一种基于备份节点的WSN的组网方法，包括传感器节点位置定位，传感器节点感知范围内两节点之间的通信距离、通过广播命令层层传递生成树形拓扑结构，在广播过程中除Sink节点外的每个节点都判断距离最近的子节点是否具有成为备份节点的资格来设置备份节点；通过备份节点在最终在树形拓扑结构上减少在网节点数目来有效的延长WSN的使用寿命。本发明优点在于减少WSN在网节点数量，使得整个网络寿命得到延常，适用于随机部署传感器节点的WSN。
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