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公开(公告)号：CN103841378B
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201410087776.1
申请日：2014-03-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种双层异构的视频感知传感器节点，至少包括视频采集单元、无线通信单元和控制单元，还包括人体走动感应单元，并且控制单元具体为ARM11处理器控制单元。其中，人体走动感应单元由微波感应模块和人体热释红外检测模块组成，能够精确检测移动人体目标；ARM11处理器控制单元采用移植了OpenCV图像库的S3C6410芯片，用于节点控制和视频图像智能分析；无线通信单元由ZigBee CC2530模块和WIFI232‑G模块组成，分别传输目标特征数据和背景图像数据。本发明采用双层异构触发式的图像采集，具有功耗小、反应快的特点，能够实现多节点间的协同感知和目标的连续不间断跟踪。
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公开(公告)号：CN105451019A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510827165.0
申请日：2015-11-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04N19/167 , H04N19/63 , H04N19/42
Abstract: 本发明提供一种面向无线视频传感器网络的图像压缩传输方法，从视频传感器节点采集图像，对每帧图像采用基于分块压缩感知的运动检测算法将其获取的图像分成感兴趣区域与背景区域；感兴趣区域被分成16×16的子块，通过Haar小波分解得到每个子块的稀疏矩阵，进一步将其转化为256×1的列向量；背景区域做相同操作，被处理的频率远低于感兴趣区域；压缩采样被用于每个稀疏块所对应的列向量，根据节点剩余能量自适应调整压缩采样率；每个稀疏块的测量值按特定的数据包格式打包，无线发送至接收端。本方法能根据节点剩余能量自适应地调整图像质量，平衡节点能量消耗，对无线传输过程中的数据包丢失具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104486011A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410763086.3
申请日：2014-12-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04B17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的多路无线信道监听装置，包括FPGA核心控制单元、与其连接的2路以上无线RF接收器，以及PC机。FPGA核心控制单元包括依次连接的USB2.0通信模块、数据传输控制模块、2路以上路缓存模块、以及SPI通信接口模块。SPI通信接口模块包括2路以上SPI数据接收单元和SPI命令输出单元。所述2路以上无线RF接收器分别与FPGA核心控制单元的2路以上SPI通信接口单元连接；所述PC机通过USB2.0通信接口与FPGA核心控制单元的USB2.0通信模块连接。本发明能同时监听多路无线信道，且传输效率高，通信效果稳定。
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公开(公告)号：CN104459072A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410765296.6
申请日：2014-12-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18
Abstract: 本发明提供了一种基于WSN的多参数水质监测节点装置，包括传感单元、核心控制单元以及用于供电的电源模块，传感单元由信号调理电路和与之连接的2种以上水质传感器组成，所述信号调理电路由矩形波产生电路、I/V变换电路、精密整流及滤波电路、PT100信号调理电路和/或电压抬升放大电路组成，传感单元的各个传感器通过信号调理电路与核心控制单元连接；核心控制单元与GPS模块和ZigBee模块分别双向连接，电源模块与传感器单元、核心控制单元以及ZigBee模块连接。本发明的整体硬件电路简单、成本低廉，能够同时对多种水质参数进行监测。
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公开(公告)号：CN104410596A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410796017.2
申请日：2014-12-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: H04L27/20 , H04L1/0056 , H04L27/22
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种增强型六维32PSK的调制与解调方法。该方法将三维的8PSK星座图和4PSK星座图通过线性分组码技术扩充到六维信号空间，在相同平均功率下，该增强型六维32PSK的调制方法能够增大信号空间中信号点间的最小欧氏距离，从而获得一定的解调增益。实验验证了该方法相比传统的调制技术具有更低的误码率，从而为未来的无线通信技术提供了更加高速和可靠的编码调制方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104063713A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410317479.1
申请日：2014-07-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供基于随机蕨分类器的半自主在线学习方法，包括以下步骤：1)准备初始训练分类器的样本集；2)随机蕨分类器初始训练；3)获得在线学习样本；4)随机蕨分类器的在线训练。本发明提出了随机蕨分类器的在线学习算法使目标检测系统能够逐步提高其性能，最终达到检测精度要求；此外，通过人工判断获取在线学习样本的方法保证了在线学习样本类别标注的正确性；相对于传统的分类器训练方法，本发明不需要事先准备大量的正负训练样本，减轻了人工标注的工作量，并可验证随机蕨分类器的分类性能。
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公开(公告)号：CN103714145A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310729418.1
申请日：2013-12-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30333
Abstract: 本发明涉及一种同时适用于关系型和Key-Value型数据库的空间矢量数据的索引方法。空间数据按分类组织成图层，根据图层数据的坐标范围划分出索引层和索引网格，每个网格赋予唯一的二维行列编码和一维编码；遍历图层的每个要素，根据要素的图形计算其与索引网格之间的覆盖关系，从而获得要素所属的索引层和覆盖的网格；将要素所属的网格的行列编码作为要素的空间索引编码存储在关系数据库的图层索引表中，网格的一维编码经复合设计后作为Key-Value型数据库中的图层索引表的行键。本发明统一了关系型和Key-Value型数据库中矢量空间数据的索引方式，当空间数据在它们之间迁移时，不需要重建空间索引。
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公开(公告)号：CN118395964A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410402397.0
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/205 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了基于冷启动的语句相似度的度量方法、设备及存储介质，涉及自然语言处理领域，其方法包括：输入待度量语句与目标语句集、基于冷启动的相似度度量方法处理待度量语句，获取度量结果、基于度量结果采集标签数据集、利用标签数据集训练有监督相似度度量方法模型、输入待度量语句，根据度量结果选择处理对策，获取度量结果；设备及存储介质用于实现方法。本发明的有益效果是：解决语句相似性判别过程中冷启动问题以及判别模型训练样本数据量少的问题。
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公开(公告)号：CN110398574B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201910404038.8
申请日：2019-05-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18 , G01N27/06 , G01D21/02 , B63B35/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种基于树莓派的水面可移动水质监测节点装置，包括：节点装置主体、中央控制模块、电源管理模块、移动管理模块、数据采集模块和局域网远程终端；装置主体由单体船壳模型构造；电源管理模块固定于装置主体的前部，为其它模块稳定供电；移动管理模块固定于装置主体的尾端，驱动装置主体向目标水质监测点灵活高速移动；数据采集模块固定于装置主体中部的外侧，用于对目标水质监测点的水质数据进行采集；中央控制模块固定于装置主体中部，用于对目标水质监测点的水质数据获取及处理分析，并与局域网远程终端进行通信。本发明的有益效果是：节点装置成本低，可灵活移动，能胜任高负荷的复杂运算，利于长时间大规模部署使用。
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公开(公告)号：CN117555974A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311573567.3
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/28 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种面向异构属性的词元级实体匹配方法，包括：S1：获取实体对集合，将实体对集合分为训练集和测试集；S2：通过训练集构建跨词元匹配矩阵，通过跨词元匹配矩阵重构词元的向量，获得词元级匹配向量；S3：通过词元级匹配向量对匹配模型进行训练，获得训练好的匹配模型；S4：通过训练好的匹配模型对测试集进行匹配，获得实体匹配结果。本发明通过将属性中的词元转化为向量，利用向量与待匹配实体的每个词元的向量进行比较构建跨词元匹配矩阵，跨词元匹配矩阵包含了整个实体的向量信息，可以自适应地为每个属性获取合适的匹配对象，对数据间实体匹配具有高准确性与健壮性强的优点，能够有效处理实体匹配出现的脏数据问题。
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