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公开(公告)号：CN111970715B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010684899.9
申请日：2020-07-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种水声传感网中基于虚拟骨干节点连接的流体边界提取方法，包括了流体覆盖区域搜索标定阶段、椭圆形包络确定阶段、环形区域划分阶段、骨干晶胞的选取和流体边界的提取阶段。本发明具有可以快速部署、快速展开监测任务，可以提供长时间、近距离、无缝隙、实时性的流体目标监测追踪服务等优势。
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公开(公告)号：CN111740965B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010518373.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于物理不可克隆方程的物联网设备认证方法，包括，设备注册阶段，服务器端给设备分配id和k，设备生成的随机地址序列，选定其bank k中的一个随机模块，将随机模块里的数据发送至服务器端数据库进行同步。更新地址选区阶段，服务器向设备发送新的k’，设备选中bank k’里的一个随机地址块，并将新的随机地址块里的数据加密发送至服务器端数据库进行同步。双向认证阶段，分别在设备和服务器端生成随机地址，从设备端和服务器端同步的存储模块中分别取出指定随机地址的对应存储数据进行比较认证。本发明具有保证设备的唯一性、设备和服务器进行双向认证的多重安全性，减少认证过程传输的数据量等优势。
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公开(公告)号：CN112307685A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011179448.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种水声传感网中基于高斯混合模型的流体运动边界预测方法，包括了对历史边界沿采样方向进行离散化、获取离散后各采样方向上的边界位移序列Sn、构建各采样方向上边界位移序列Sn的高斯混合模型Ω＝{π1,π2,..,πk；θ1,θ2,...,θk}、基于分模型θi(i＝1,2,...,k)进行位移预测、基于贝叶斯模型平均预测各采样方向的边界位移、拟合各采样方向上的位移点形成预测边界等步骤。本发明具有应用领域广、部署成本低、求解模型复杂度低、预测结果可靠性高等优势。
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公开(公告)号：CN112307685B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011179448.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种水声传感网中基于高斯混合模型的流体运动边界预测方法，包括了对历史边界沿采样方向进行离散化、获取离散后各采样方向上的边界位移序列Sn、构建各采样方向上边界位移序列Sn的高斯混合模型Ω＝{π1,π2,…,πk；θ1,θ2,…,θk}、基于分模型θi(i＝1,2,…,k)进行位移预测、基于贝叶斯模型平均预测各采样方向的边界位移、拟合各采样方向上的位移点形成预测边界等步骤。本发明具有应用领域广、部署成本低、求解模型复杂度低、预测结果可靠性高等优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111970715A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010684899.9
申请日：2020-07-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种水声传感网中基于虚拟骨干节点连接的流体边界提取方法，包括了流体覆盖区域搜索标定阶段、椭圆形包络确定阶段、环形区域划分阶段、骨干晶胞的选取和流体边界的提取阶段。本发明具有可以快速部署、快速展开监测任务，可以提供长时间、近距离、无缝隙、实时性的流体目标监测追踪服务等优势。
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公开(公告)号：CN111723710A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010522096.3
申请日：2020-06-10
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 一种基于神经网络的车牌识别方法，包括获取目标车牌的图像；对图像进行预处理，基于车牌颜色的粗筛选和基于车牌纹理的细筛选进行车牌定位，并裁剪出车牌图像；对裁剪出的车牌图像进行预处理，基于垂直像素统计进行车牌的字符分割；利用训练好的基于神经网络的字符识别模型对已分割的车牌字符进行逐个识别，记录每个字符对应的标签；将识别出的字符标签转为字符串进行输出等五个步骤。基于神经网络的车牌识别方法可以提高识别精度和识别效率等优势。
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公开(公告)号：CN111162914A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010086119.0
申请日：2020-02-11
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了计算机网络技术领域的一种基于PUF的物联网IPv4身份认证方法及系统，旨在解决现有技术中物联网IPv4终端身份认证安全性差，不利于防止非法终端对IPv4互联网安全造成损害的技术问题。所述方法包括如下步骤：响应于终端的访问请求，对终端的IPv4地址与预存的IPv4地址进行比对；基于比对结果判定是否通过终端的访问请求；所述IPv4地址的生成方法，包括：提取采用弱PUF生成的安全IPv4地址；基于安全IPv4地址生成IPv4地址。
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公开(公告)号：CN111162914B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010086119.0
申请日：2020-02-11
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了计算机网络技术领域的一种基于PUF的物联网IPv4身份认证方法及系统，旨在解决现有技术中物联网IPv4终端身份认证安全性差，不利于防止非法终端对IPv4互联网安全造成损害的技术问题。所述方法包括如下步骤：响应于终端的访问请求，对终端的IPv4地址与预存的IPv4地址进行比对；基于比对结果判定是否通过终端的访问请求；所述IPv4地址的生成方法，包括：提取采用弱PUF生成的安全IPv4地址；基于安全IPv4地址生成IPv4地址。
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公开(公告)号：CN111740965A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010518373.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于物理不可克隆方程的物联网设备认证方法，包括，设备注册阶段，服务器端给设备分配id和k，设备生成的随机地址序列，选定其bank k中的一个随机模块，将随机模块里的数据发送至服务器端数据库进行同步。更新地址选区阶段，服务器向设备发送新的k’，设备选中bank k’里的一个随机地址块，并将新的随机地址块里的数据加密发送至服务器端数据库进行同步。双向认证阶段，分别在设备和服务器端生成随机地址，从设备端和服务器端同步的存储模块中分别取出指定随机地址的对应存储数据进行比较认证。本发明具有保证设备的唯一性、设备和服务器进行双向认证的多重安全性，减少认证过程传输的数据量等优势。
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