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公开(公告)号：CN107154945A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710401812.0
申请日：2017-05-31
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04L9/0643 , G06F21/6218 , H03M13/373 , H04L63/0435 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于纠删码的多云碎片化安全存储方法及系统，其中包括多云数据中心的数据存储步骤和多云数据中心的数据读取步骤的方法，以及包括数据碎片层、数据调度层和云服务层的系统，本发明的技术效果在于，数据经加密算法和纠删码算法处理后，存储在多个云数据中心，既节省数据中心硬件建设成本，又避免单云数据中心所导致的数据可用可靠性问题，文件块根据响应时间来选择相应的云数据中心，能提高文件块分发效率，提升用户与云存储系统之间交互的服务质量。文件块分散存储在多个云数据中心，元数据存储在元数据服务器上，能避免云数据中心垄断窃取用户数据，同时避免系统开发者获取用户数据，提升数据中心数据的存储安全性。
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公开(公告)号：CN102024065B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201110021002.5
申请日：2011-01-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SIMD优化的网页去重并行方法，包括以下步骤：步骤1：网页文本信息提取步骤：该过程用于将网页有效信息提取出来；步骤2：Shingle提取步骤：该过程用于提取网页特征，并生成Shingles集合；步骤3：聚类步骤：该过程用于降低比对次数，减小时间和空间复杂度；步骤4：指纹比对步骤：该过程用于寻找出相似网页，将相似的网页剔除。该基于SIMD优化的网页去重并行方法能在保证查准率和查全率的同时，有效地提高网页相似度检测的速率。
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公开(公告)号：CN118568309B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411038164.3
申请日：2024-07-31
Applicant: 中南大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F40/186 , G06F16/904 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于日志审计的企业内部数据流通全流程追溯方法，包括：获取内部日志数据；对日志消息的时间戳、等级和组件信息进行提取并删除，完成预处理；基于树状框架构建不定长日志解析树，对日志数据进行解析，实现日志模板和日志参数的初步识别；设置组内相似度阈值，若初步识别的日志模板对应的组内相似度低于阈值，则将对应的日志组采用层次聚类重新解析；设置组间相似度阈值，若两个日志组之间的相似度高于阈值，则将两个日志组进行融合；提取关于数据流向的日志消息和日志消息对应的时间戳，根据数据传输流向形成有向溯源图。在保证正确率的基础上，实现了全自动非定长日志解析；通过生成有向溯源图确保了数据的流通过程清晰可见。
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公开(公告)号：CN117314892B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311584711.3
申请日：2023-11-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于增量学习的太阳能电池缺陷检测持续优化方法，其构建缺陷检测模型，对缺陷检测模型持续优化更新，具体是：持续输入缺陷数据，更新特征提取器、辅助分类器、特征融合器和分类器，利用梯度下降法进行增量训练，构建未知缺陷类别范例集并调整已知缺陷类别范例集，基于特征提取器的几何中心对特征提取器进行剪枝，实现大幅减轻灾难性遗忘、新旧任务检测持续优化兼顾的缺陷检测。优点是，少量类别数据集即可启动缺陷检测过程，并只需在各阶段存储旧数据集极小规模范例集和输入训练集，保证对缺陷检测模型持续优化更新，同时降低了存储与(56)对比文件Binyi Su 等.Deep Learning-BasedSolar-Cell Manufacturing Defect DetectionWith Complementary AttentionNetwork.IEEE.2021,全文.谢昭 等.独立子空间中的场景特征增量学习方法.计算机研究与发展.2013,(第11期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117372759A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311317872.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种面向太阳能电池生产缺陷的细粒度检测方法，包括步骤S1、得到中值滤波处理后的图像IMF(x)；步骤S2、采用Swin Transformer对图像IMF(x)进行特征提取，输出N层特征图Fl；步骤S3、构建分层双线性池化金字塔，将提取的多层特征图Fl转化为高阶的双线性特征金字塔；构建路径聚合注意力金字塔，对双线性特征金字塔中的每一层特征添加SCC注意力机制，得到突出的不同尺度下缺陷的细粒度特征；步骤S4、采用检测层对缺陷的细粒度特征进行准确定位和分类。本发明能够解决现有技术中对太阳能电池片缺陷的细粒度检测方面存在的问题。
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公开(公告)号：CN117314898A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311595744.8
申请日：2023-11-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多阶段列车轨边零部件检测方法，首先对列车轨边图像进行粗目标检测，检测出原图中存在的大尺度零部件以及高置信度存在小尺度零部件的区域，然后从原始图像中裁剪出小尺度零部件区域，然后将裁剪出的小尺度零部件区域图像生成一系列需要进行精细检测的切片，将切片中存在的小尺度零部件进行精细检测，得到小尺度零部件的检测结果，再与之前的大尺度零部件的检测结果进行融合，得到最终的检测结果。本发明包括由粗到精的两个检测阶段，提高了各类尺度的零部件的检测精度，同时，仅对高置信度存在小尺度零部件的区域进行二次精细检测，保证了检测效率，为后续零部件异常自动化检测奠定了基础。
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公开(公告)号：CN117314892A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311584711.3
申请日：2023-11-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于增量学习的太阳能电池缺陷检测持续优化方法，其构建缺陷检测模型，对缺陷检测模型持续优化更新，具体是：持续输入缺陷数据，更新特征提取器、辅助分类器、特征融合器和分类器，利用梯度下降法进行增量训练，构建未知缺陷类别范例集并调整已知缺陷类别范例集，基于特征提取器的几何中心对特征提取器进行剪枝，实现大幅减轻灾难性遗忘、新旧任务检测持续优化兼顾的缺陷检测。优点是，少量类别数据集即可启动缺陷检测过程，并只需在各阶段存储旧数据集极小规模范例集和输入训练集，保证对缺陷检测模型持续优化更新，同时降低了存储与计算负荷。
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公开(公告)号：CN102682104A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210135339.3
申请日：2012-05-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种查找相似文本的方法，包括以下几个步骤：步骤1：文本特征提取步骤：该步骤用于提取文本特征集合Sshgs；步骤2：连接位指纹生成步骤：该步骤用于将Sshgs生成连接位指纹，记为Sdn；步骤3：连接位相似性度量步骤：该步骤用于比较两个文档的连接位指纹相似度；步骤4：利用连接位相似度结果，获得需要的文本。本发明相应的还公开了连接位相似性量度算法，并结合实验数据证明了此算法在略微牺牲很小的精度的情况下，却能成倍地减少比对的次数，提升算法的性能。
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公开(公告)号：CN102024065A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201110021002.5
申请日：2011-01-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SIMD优化的网页去重并行方法，包括以下步骤：步骤1：网页文本信息提取步骤：该过程用于将网页有效信息提取出来；步骤2：Shingle提取步骤：该过程用于提取网页特征，并生成Shingles集合；步骤3：聚类步骤：该过程用于降低比对次数，减小时间和空间复杂度；步骤4：指纹比对步骤：该过程用于寻找出相似网页，将相似的网页剔除。该基于SIMD优化的网页去重并行方法能在保证查准率和查全率的同时，有效地提高网页相似度检测的速率。
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