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公开(公告)号：CN107329982A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710402942.6
申请日：2017-06-01
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06F9/5088 , G06F16/2219 , G06F16/24532
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式列式存储的大数据并行计算方法及系统，主要是利用基于内存的NoSQL列式存储存放最近最常访问的数据，达到缓存优化的功能，实现数据的快速查询；采用分布式集群的架构，满足海量数据存储需求，实现数据存储容量动态伸缩；结合基于Spark的并行计算框架，实现业务层数据分析并行化作业，提高计算速度；运用图形图表引擎实现大屏滚动分析的实时数据可视化体验。本发明充分发挥了分布式云服务器的内存处理性能和并行计算的优势，克服了单一服务器和串行计算的性能瓶颈，避免了数据节点之间多余的数据传输，提高了系统实时响应速度，实现了快速的大数据分析。
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公开(公告)号：CN103428211B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310341499.8
申请日：2013-08-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交换机的网络认证系统，包括安全接入控制交换机、安全管理服务器、地址分配服务器、Web接入认证服务器和用户终端；本发明还公开了一种应用于基于交换机的网络认证系统的认证方法，包括以下步骤：步骤1：安全管理服务器进行安全策略配置；步骤2：用户终端接入网络，安全接入交换机学习用户终端相关信息；步骤3：机根据用户终端相关信息和安全策略，安全接入交换确定用户终端是否需要Web认证上网；步骤4：如需Web认证，Web认证服务器对用户进行认证；步骤5：如通过认证，安全接入交换机允许用户终端上网。具有可实现网络接入用户的多元素绑定的Web认证，提升了网络认证安全性，提高了网络可信度等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103428211A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310341499.8
申请日：2013-08-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交换机的网络认证系统，包括安全接入控制交换机、安全管理服务器、地址分配服务器、Web接入认证服务器和用户终端；本发明还公开了一种应用于基于交换机的网络认证系统的认证方法，包括以下步骤：步骤1：安全管理服务器进行安全策略配置；步骤2：用户终端接入网络，安全接入交换机学习用户终端相关信息；步骤3：机根据用户终端相关信息和安全策略，安全接入交换确定用户终端是否需要Web认证上网；步骤4：如需Web认证，Web认证服务器对用户进行认证；步骤5：如通过认证，安全接入交换机允许用户终端上网。具有可实现网络接入用户的多元素绑定的Web认证，提升了网络认证安全性，提高了网络可信度等优点。
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公开(公告)号：CN118196683A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410291163.3
申请日：2024-03-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性前景匹配的高速公路抛洒物检测方法，首先进行前景提取得到前景二值图fbinary和视频中运动的前景框集合；然后，基于道路分割去除不在路面上的前景框、基于YOLO检测并去除人和车前景框以及基于IOU静止判断去除非静止的前景框，得到抛洒物候选框。接着，将候选框b对应的当前帧局部图像输入到改进的PoolNet网络模型中得到显著性前景二值图像X1，将X1和b对应的局部图像X2∈fbinary进行相似性匹配，若匹配，则标示该候选框为抛洒物目标框。本发明提取前景框后既去除了噪声框，又基于显著性前景匹配对抛洒物进行确认，综合考虑了抛洒物的运动特性和图像特征。
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公开(公告)号：CN116452853A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310274459.X
申请日：2023-03-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/20 , G06T5/00 , G06T7/12
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测和卷积神经网络的车辆颜色识别方法，该方法步骤如下：对车辆图像进行去雾预处理；对去雾后的车辆图像进行边缘检测和形态学操作，得到车辆有效颜色区域的二值掩码图像；构建并训练颜色识别卷积神经网络；输入去雾后的车辆图像和对应的二值掩码图像，输出图像对应的颜色类别。本发明通过边缘检测的方法提取车辆图像中有效颜色区域，综合了整体图像的全局特征和有效颜色区域的局部特征，提高了车辆颜色识别的效果，并在实际的交通卡口场景中验证了本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN116403414A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310291254.2
申请日：2023-03-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标跟踪的交通视频逆行事件检测方法，该方法步骤如下：S1、对交通视频中道路区域进行划分，得到道路区域划分图；S2、利用目标跟踪，计算道路区域内所有车辆的平均行驶速度，以该速度方向作为道路区域的正确行驶方向，得到正确行驶方向字典；S3、针对交通视频中的所有车辆进行目标跟踪，使用光流法计算车辆当前速度方向并与正确行驶方向比较判断车辆当前帧是否逆行，得到所有车辆行驶情况记录；S4、如果一辆车在1s内半数以上的视频帧中被判为逆行车辆，则该车辆为逆行车辆，在交通视频中进行标示。本发明公开的全自动高速公路逆行检测方法在实际场景应用中验证了检测方法的有效性。
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公开(公告)号：CN108921604A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810647829.9
申请日：2018-06-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于代价敏感分类器集成的广告点击率预测方法，包括步骤：在特征提取上，采用人工定义的规则进行特征提取，对用户行为历史记录进行特征提取和采样；在广告点击率预测中采用改进B-SMOTE+方法进行数据过采样；经过数据预处理后的数据集在交由分类器学习时采用代价敏感算法，将误分“点击广告”这一错误加大惩罚力度；采用了遗传算法进行了优化调参；采用两层Stacking方式对进行集成。本发明解决了目前一些点击率预测算法由于特征维度较少、数据预处理不到位等问题导致的准确率较低等问题，采用该方法能够较好地提升广告点击率预测的准确率。
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