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公开(公告)号：CN106972862B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201710185910.5
申请日：2017-03-21
Applicant: 南开大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明属于信号处理和稀疏表示技术领域，具体涉及一种应用于压缩感知的图像重构方法。本发明深入发掘图像的非局部自相似性，提出了一种基于截断核范数最小化的组稀疏压缩感知图像重构方法。该方法同时利用了自然图像的稀疏性与低秩性，结合截断核范数最小化和组稀疏表示模型，利用交替方向乘子法对压缩感知中图像的重构问题进行求解。截断核范数最小化模型与传统的核范数最小化模型相比，可以更有效地利用图像的低秩性。实验结果表明，本发明提出的基于截断核范数最小化的组稀疏压缩感知重构方法具有很好的收敛性，与现有方法相比，可以有效提升图像的重构效果。
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公开(公告)号：CN110022541A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910444396.1
申请日：2019-05-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于智慧农业并基于NB-IoT和FPGA的无线传感器网络(WSN)农作物生长环境信息稀疏采集与传输方法。该方法主要包括：利用Zigbee无线传感器节点以稀疏采样方式采集农作物生长环境信息；将采集的稀疏数据信息发送到FPGA核心控制端并在FPGA内执行矩阵填充算法对稀疏数据集矩阵进行填充；将恢复完整的数据以NB-IoT的方式发送到云平台端，并在云端进行显示，最终实现对农作物生长环境信息的采集、传输与监控功能。本发明将稀疏采样理论应用于无线传感器网络中，并以硬件实现矩阵填充算法，可以保证传感器节点较低的功耗和数据较快的恢复速度。
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公开(公告)号：CN106953640A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710195703.8
申请日：2017-03-24
Applicant: 南开大学
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/3062
Abstract: 本发明公开了基于压缩感知正交匹配追踪算法的一种融合改进方法，属于压缩感知技术领域。本发明基于正交匹配追踪算法，改进压缩感知重构算法，实现信号重构，突破现有算法信号重构成功率的瓶颈；提出以先验参数控制正交匹配追踪算法在融合过程中所占比重，通过可控融合实现算法改进；提出以正交匹配追踪算法得到的原子集和现有算法融合的方式进行算法改进，改进方式简单有效，显著提高信号重构成功率。本发明提高了现有算法的重构成功率，实现了低测量值下的高成功率重构，适用于多种压缩感知重构算法，对于压缩感知理论的进一步应用具有有效促进作用。
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公开(公告)号：CN104809620A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510245719.6
申请日：2015-05-12
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出了一种基于加密QR码的防伪标签及验证方法，属于防伪技术领域。本发明采用分段加密技术与QR码编译码技术相结合的方法，所述的分段加密技术是将QR码编码信息进行分区，包括明文区与密文区两部分。所述的验证方法为双码验证，加密防伪QR码涂层(1)既是加密防伪验证码A的载体，同时又是可刮开涂层，该验证方法主要是通过将加密防伪QR码涂层(1)内含的加密防伪验证码A以及涂层下防伪验证码B(4)双码上传至在线验证防伪系统进行验证，且验证次数为N，N为小于4的自然数。本发明的设计方案可防止防伪标签被复制，可有效提高防伪的可靠性，对防伪技术领域的发展与应用有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN104484906A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410814155.9
申请日：2014-12-22
Applicant: 南开大学
IPC: G07C1/10
CPC classification number: G07C1/10
Abstract: 一种基于AES加密QR码的智能签到系统及方法，本发明属于智能电子签到技术领域。一种基于AES加密QR码的智能签到系统包括：签到QR码显示屏1、签到系统服务器2、智能手机终端3以及WI-FI无线路由器4。签到系统服务器每日定时自动生成签到加密QR码，用户使用安装有专用扫描软件的智能手机终端3扫描签到QR码显示屏1上的签到加密QR码获得签到信息，然后，通过WI-FI无线路由器4将信息发送至签到系统眼务器2，签到系统服务器2对信息进行比对，确认后登记签到时间完成签到。本发明主要利用加密QR码的保密性高、识别速度快等特点，可极大节省签到时间，快速完成签到工作；同时，还可以防止他人代签的情况发生；且实现成本低，无需购买专用硬件扫描设备，对智能签到技术领域的发展与应用具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109714814A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910125261.9
申请日：2019-02-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络数据传输和恢复的方法，针对实时性要求不高的无线传感器网络，周期进行采集和传输数据，包括传感器节点传输数据方法和对应的基站接收到数据后恢复数据方法两个方面。传感器节点每周期随机选取确定数量的少量时序，感知信息得到数据，基于无线传感器网络数据随时间变化小的特点，传感器节点去除未感知的时序，得到新的不含零的数据集，根据压缩感知方法进行数据编码压缩并传输；基站接收到数据后先用重构方法重构出少量时序的数据集，再用矩阵填充方法恢复出完整数据。本发明能够在低采样率和高压缩率下实现数据的传输和恢复，大幅度减少数据采集和传输量，从而减少能耗，延长网络生命周期。
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公开(公告)号：CN106953641A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710195704.2
申请日：2017-03-24
Applicant: 南开大学
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/3062
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的多算法融合自适应信号重构方法，属于压缩感知技术领域。本发明能将多个不同类型的压缩感知重构算法进行不均等融合，实现信号重构，突破参与融合的重构算法信号重构成功率的瓶颈；通过在参与融合的算法中设定主算法，实现算法的不均等融合，提高算法融合有效性；通过多个算法支撑集的多次交、并集获取，获得大小自适应的原子集，再通过原子集与主算法融合，实现自适应信号重构，显著提高信号重构成功率，一定程度上降低了融合重构时间。本发明突破了单一算法重构成功率的瓶颈，适用于多种压缩感知重构算法，相比于均等融合方法重构效果优越。
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公开(公告)号：CN104504427A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410711864.4
申请日：2014-11-26
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于一维条码与AES加密QR码的新型快递单，属于智能物流技术领域。本发明采用一维条码与AES加密QR码技术相结合的方法。保留原有快递单号一维查询条码，同时将寄件人所填写的信息进行敏感度区分，将敏感信息经加密处理后转化为加密QR码，可极大提高个人信息的安全性。而将非敏感信息采用明文打印方式，这样便于快件在运输过程中的分发与中转。快件派送末端，快递员只需使用安装有专用扫描软件的智能手机，扫描收件人加密QR码便可准确提取到联系方式，通知收件人完成签收。本发明可有效保护个人敏感信息，且无需购买专用硬件扫描设备，实现成本低，对智能物流领域的发展具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN106972862A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710185910.5
申请日：2017-03-21
Applicant: 南开大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明属于信号处理和稀疏表示技术领域，具体涉及一种应用于压缩感知的图像重构方法。本发明深入发掘图像的非局部自相似性，提出了一种基于截断核范数最小化的组稀疏压缩感知图像重构方法。该方法同时利用了自然图像的稀疏性与低秩性，结合截断核范数最小化和组稀疏表示模型，利用交替方向乘子法对压缩感知中图像的重构问题进行求解。截断核范数最小化模型与传统的核范数最小化模型相比，可以更有效地利用图像的低秩性。实验结果表明，本发明提出的基于截断核范数最小化的组稀疏压缩感知重构方法具有很好的收敛性，与现有方法相比，可以有效提升图像的重构效果。
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公开(公告)号：CN106780399A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710017078.8
申请日：2017-01-10
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于信号处理和稀疏表示技术领域，具体涉及一种应用于压缩感知的图像重构方法。本发明引入图像的多尺度结构性组稀疏特性，提出了一种基于多尺度组稀疏模型的压缩感知图像重构方法。该方法同时利用了自然图像的稀疏性与多尺度自相似性，从图像的多尺度组稀疏域中构建结构性自相似组，然后对每个组训练自适应字典，并采用硬阈值算子计算稀疏系数，进而应用基于迭代收缩阈值的方法对提出的模型进行高效求解。多尺度组稀疏方法大大提高了图像在稀疏域内的稀疏程度。实验结果表明，本发明提出的压缩感知重构方法与现有方法相比，可以有效提升图像的重构效果。
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