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公开(公告)号：CN109729579A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910038013.0
申请日：2019-01-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下基于Mesh的桥梁健康状态传感关键技术。该技术包含以下两步：第一步，建立了基于Mesh及4G的桥梁健康传感网络，将实时采集的传感数据传输并存储于云端；第二步，结合Mesh传感网络时钟同步算法，实现了单一ARM所属传感器及传感网络中所有传感节点数据采集同步控制。
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公开(公告)号：CN108696352A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810512409.X
申请日：2018-05-25
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04L9/0858 , H04B10/70 , H04L9/002 , H04L9/0852
Abstract: 本发明公开了一种连续变量测量设备无关的量子密钥分发系统及其实现方法，量子密钥发送端先向量子密钥接收端发送相位参考信号用于替代本振光，量子密钥接收端对接收到的相位参考信号进行零差检测，根据测量结果，量子密钥接收端对量子信号进行相位补偿，随后量子密钥发送端和量子密钥接收端向量子密钥检测端发送量子信号，量子密钥测量端对接收到的量子信号进行零差检测，其零差检测所需的本振光由本地产生，检测结果通过经典信道发送给量子密钥发送端和量子密钥测量端。本发明解决了本振光信号在信道传输中容易被攻击的安全漏洞，此外检测过程放到第三方能防止针对探测器的攻击，从而提高了连续变量量子密钥分发系统的实际安全性。
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公开(公告)号：CN106872587A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710074347.4
申请日：2017-02-10
Applicant: 中南大学
IPC: G01N29/46
Abstract: 本发明公开了一种基于平移不变GHM多小波变换的轨检仪数据去噪方法，包括以下步骤：步骤1：输入一维含噪声数据，并进行预滤波处理；步骤2：对预处理后的数据进行平移不变GHM多小波分解，得到各层子带系数，包括低频系数和高频系数；步骤3：选取合适的阈值和阈值函数对高频系数进行阈值处理；步骤4：对步骤2得到的低频系数和步骤3得到的高频系数进行平移不变GHM多小波重构，得到输出信号；步骤5：对步骤4得到的所有输出进行后滤波处理，并求平均。采用本发明的方法，能够改善对数据去噪性能的同时更好的保留数据的特征信息。本发明能够保留轨检仪数据信号中的特征信息，提高去噪性能。
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公开(公告)号：CN106600592A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611155320.X
申请日：2016-12-14
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T3/4038 , G06T5/002 , G06T5/006 , G06T7/0004 , G06T2207/10016 , G06T2207/20212
Abstract: 本发明公开了一种基于连续帧图像拼接的轨道长弦测量方法，首先对图像进行预处理，采用基于直线特征的方法结合最小二乘平差法消除相机镜头影响最大的径向畸变，CCD相机的偏心畸变及薄透畸变影响可以忽略不计；然后采用基于灭点的理论对图像进行校正最后，对校正后的图片进行特征点提取，图像仿射变换，图像融合，提取拼接后长图的轨道内边缘，结合其坐标计算任意弦长轨道轨向。该方法可以高效，准确，稳定的测量轨道轨向，所投资人力物力少，成本低，有效的解决了目前常用方法测量长弦轨向中的误差积累问题，大幅度提高长距离轨向测量精度，随着相机和数字图像处理技术的不断完善，测量精度可以不断的得到提高。
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公开(公告)号：CN103684027B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310594581.1
申请日：2013-11-22
Applicant: 中南大学
IPC: H02M7/5387 , H02J3/38
CPC classification number: Y02E10/563
Abstract: 本发明公开了一种基于纹波功率转移的单相光伏并网逆变器及调制控制方法，基于“能量转移”的思想，通过在逆变器中增加一个控制自由度，将直流侧电容的二次功率转移至电感元件，构造基于纹波功率转移电路的新型逆变器拓扑结构。结合并网电流控制环节，给出了该新型拓扑的调制方法及系统控制策略。分析证明，该新型单相单级逆变器不仅能有效控制二次功率扰动，抑制直流电压的二次纹波分量，提高光伏系统效率和并网电流质量，而且保证储能电感中为交流电流，避免了电感直流偏置电流对系统可靠性和效率的影响。仿真和实验结果验证了该新型逆变器及调制控制策略的合理性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105574593A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510957499.X
申请日：2015-12-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算和大数据的轨道状态静态检控系统及方法，系统包括轨道状态静态检测设备、数据信息管理中心以及显示系统，这三大部分都通过互联网相互连结。本发明采用大数据技术，实时传输检测数据，科学存储管理海量数据；整个系统容易操作管理，完全改变传统单机式轨道状态静态检控设备的工作模式；可以多角度全面查看、分析轨道各类特征以及设计参数。通过轨道状态静态检测数据的实时传输，经过数据信息对比分析，线路维护人员采取相应维护措施，保证轨道正常状态和线路相对平顺性。
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公开(公告)号：CN103541304B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310563859.9
申请日：2013-11-14
Applicant: 长沙铁信交通科技有限公司 , 中南大学
IPC: E01D19/10
Abstract: 一种导梁走行式的桥梁检测及救援作业车，由导梁、动力车、检测车和救援车四个部分组成，该车在桥下作业。检测车和救援车的结构为多级桁架式，在液压油缸的作用下能够收缩和旋转折叠，救援车的桁架内部安装有起重装置。导梁上的检测车和救援车在过桥墩时，两车完全收缩折叠，其最大横截面尺寸在1.1m×1.1m内。桥梁检测工况下，救援车完全收缩折叠，检测车部分展开，提供用于桥梁检测的作业平台；救援工况下，检测车和救援车完全展开，在桥墩两侧搭接出门架结构，此时，救援车上的卷扬机位于门架中间，能够进行起重救援作业。本装置具有载人载物、桥梁检测和起重救援的功能，自行提供动力，具有通过桥墩的能力，检测作业范围广，可便捷有效地应用到桥梁的日常维护工作中去，还可作为铁路事故应急救援的设备。
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公开(公告)号：CN104691582A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510127905.X
申请日：2015-03-23
Applicant: 中南大学 , 长沙铁信交通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手环的铁路工务防护系统及方法，系统包括由施工人员佩戴的智能手环、由施工负责人佩戴的手持终端、3G传输网络、Internet和后台服务器；所述智能手环和手持终端依次通过3G传输网络和Internet与后台服务器通信连接。施工人员将其编号通过智能手环发送至后台服务器，后台服务器根据编号搜索该次施工的施工人员信息，并发送至施工负责人的手持终端；后台服务器将预警信息依次经过Internet和3G网络发送至对应的施工负责人和施工人员的手持终端和智能手环上，通过声音信号、震动信号和电刺激信号提醒施工人员及时撤离危险施工路段。本发明可以有效提高铁路工务防护系统的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN102110990B
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201110047597.1
申请日：2011-02-28
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02E10/763 , Y02E40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于逆疏松矩阵变换器的风力发电系统及其方法，基于逆疏松矩阵变换器的风力发电系统的结构为：整流级的交流侧与电网相接，整流级的直流侧与逆变级的直流侧对接，逆变级的交流侧与永磁同步发电机的输出端相接，永磁同步发电机与风机相接；主动保护电路的输入侧接逆变器的直流侧，主动保护电路的输出侧与整流级的交流侧相接；所述的整流级为由六个功率器件组件组成的三相整流桥，每一个功率器件组件由一个可控半导体功率开关和功率二极管串接而成；逆变级是由6个IGBT组成的三相桥式逆变器。该基于逆疏松矩阵变换器的风力发电系统能够绿色、高效、可靠地变换与传输能量，同时保证系统结构简单紧凑，成本低廉。
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公开(公告)号：CN117706514B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410155231.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/88 , G01S13/89 , G01S7/16 , G01S7/292 , G01S7/35 , G06V10/30 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的杂波消除方法、系统及设备，其方法包括：获取模拟无杂波图像、实测背景图像以及模拟有噪B扫描图像；基于模拟无杂波图像以及第三代风格生成对抗网络，得到合成无噪B扫描图像；基于合成无噪B扫描图像以及实测背景图像，得到合成有噪B扫描图像；基于模拟无杂波图像、合成有噪B扫描图像、模拟有噪B扫描图像以及合成无噪B扫描图像，得到成对训练数据集；获取去噪模型；基于成对训练数据集以及去噪模型，得到图像损失；基于图像损失调整去噪模型，得到优化训练模型；基于优化训练模型以及输入图像，得到无杂波图像。本申请具有扩大训练数据集以及提高图像处理质量的效果。
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