-
公开(公告)号：CN106022694B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610370069.2
申请日：2016-05-30
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于点云数据处理技术的散杂货场堆取料机定位方法及实现所述方法的系统，所述方法包括获取散杂货场的点云数据，对点云数据进行网格化处理，以灰度值表示网格的高程值得到高程图，对高程图进行数学形态学运算，计算膨胀运算与腐蚀运算的差值得到数学形态学梯度数据；二值化后再进行数学形态学开运算和闭运算，得出位置信息，实现对散杂货场内堆取料机进行定位的目的。本发明的方法能够准确、快速对散杂货场中堆取料机的位置信息进行提取，实现自动化对散杂货场中堆取料机进行定位的目的，无需人工观察，精确度良好。
-
公开(公告)号：CN119064876A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410955902.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 秦皇岛港股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种基于窄带信号的移动目标检测系统及方法，通过信号发送设备发送窄带信号，信号接收设备接收窄带信号，并传递给信号处理设备；信号预处理模块对窄带信号进行预处理，得到可以分析的接收信号，同步检测模块利用接收信号做同步，得到对应帧的起始位置；天线信道相位匹配模块进行信道估计，计算多个天线信道相位差的方差，目标检测模块差判决有无移动物体；交互模块的警报显示单元显示检测结果，若有移动物体经过，摄像头自动录像保存。本发明利用已经部署的基站进行移动目标检测，从而解决传统检测系统中要求发送端与接收端在近距离范围内进行检测的问题。与此同时，无需设置大量的发送端节点，有效减少了资源的开销。
-
公开(公告)号：CN113609977B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110892189.X
申请日：2021-08-04
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F21/32 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明设计身份识别技术领域，基于信道状态信息商距离的行人步态识别方法，其中数据采集：利用一个WiFi发射端以及两个WiFi接收端对感知区域内的人行走的CSI数据进行采集；信号预处理：对采集得到的CSI数据进行相关去噪处理，对CSI数据中包含的与人行走的无关噪声信息进行消除；CSID提取：利用信道状态信息商在复平面的变化信息包含了人行走的步态特征，提出CSID来表征信道状态信息商在复平面的变化；身份识别：结合深度学习在特征提取方面的优势，使用LSTM网络模型进行特征提取进而实现身份识别。该方法仅仅使用商业WiFi设备可以实现室内环境中人的身份被动感知，利用了人类行走的独有步态特征并结合深度学习模型实现了一个用户身份识别系统。
-
公开(公告)号：CN113609880A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110763648.4
申请日：2021-07-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种离群错置RFID标签的识别方法及实现所述方法的系统，在RFID阅读器读取RFID标签时使阅读器天线随机晃动，在天线晃动过程中收集所有标签的原始信号，对原始测量相位进行去噪等处理，并计算相位梯度以消除硬件影响，利用正交多项式回归分析模型降低时序序列相位梯度的数据维度，从而提高下一步数据特征相似度度量的效率，最后在离群错置标签识别时，根据标签特征相似度度量的结果构造了一个标签相对位置关系图，基于关系图利用社区发现算法识别并输出离群错置标签的数量和ID。本发明的识别方法能够高效识别标签群中的离群错置标签，极大的提高了识别效率和部署难度。
-
公开(公告)号：CN111148099B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202010001682.3
申请日：2020-01-02
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W12/04 , H04W12/041
Abstract: 本发明适用于通讯技术领域，提供了一种侧信道密钥生成方法、装置及通讯系统，该侧信道密钥生成方法可应用于进行加密通讯的信息发送端，其包括以下步骤：在发送通讯开始信号后，采集信道状态相位信息；对所述采集的信道状态相位信息进行相位校正，生成相位校正后的信道状态相位信息；对所述相位校正后的信道状态相位信息进行量化处理，生成预设长度的二进制位；对所述预设长度的二进制位进行校验，生成校验码，并发送给与所述信息发送端进行加密通讯的信息接收端；在所述预设长度的二进制位中随机选取位数生成通讯密钥，并将所述选取位数的索引发送给所述信息接收端。本发明提供的侧信道密钥生成方法，可以大大提高密钥生成的一致率、生成率、随机性和安全性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106022694A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610370069.2
申请日：2016-05-30
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
CPC classification number: G06Q10/08 , G06Q50/28 , G06T5/30 , G06T15/005 , G06T2207/10032 , G06T2207/20036
Abstract: 本发明提供一种基于点云数据处理技术的散杂货场堆取料机定位方法及实现所述方法的系统，所述方法包括获取散杂货场的点云数据，对点云数据进行网格化处理，以灰度值表示网格的高程值得到高程图，对高程图进行数学形态学运算，计算膨胀运算与腐蚀运算的差值得到数学形态学梯度数据；二值化后再进行数学形态学开运算和闭运算，得出位置信息，实现对散杂货场内堆取料机进行定位的目的。本发明的方法能够准确、快速对散杂货场中堆取料机的位置信息进行提取，实现自动化对散杂货场中堆取料机进行定位的目的，无需人工观察，精确度良好。
-
公开(公告)号：CN116094873B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211416473.0
申请日：2022-11-12
Applicant: 秦皇岛港股份有限公司 , 燕山大学
IPC: H04L25/02 , H04B13/02 , H04B7/0413 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种减缓频谱泄漏影响的轻量化MIMO‑OFDM水声信道估计方法，水下用户通过发送导频信号到UWA基站，UWA基站对接收到的信号进行转换，在角度‑时延域生成相应的稀疏图像；将稀疏图像二值化，并检测各亮斑中心点；由于频谱泄漏现象，图像中亮斑四周会存在点状拖尾现象，删除中心亮斑的拖尾杂点以保证信道及多径数量的估计准确性；根据信道参数与中心点坐标对应关系计算信道的角度、时延，并由此得出复衰落因子，之后通过信道模型重构出信道矩阵。本发明根据接收导频域转换后稀疏图像的特征，采用轻量化的检测方法，并减缓了频谱泄漏带来的路径数估计严重失误的问题，在低复杂度的前提下实现了较为准确的MIMO‑OFDM水声信道估计。
-
公开(公告)号：CN113609880B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110763648.4
申请日：2021-07-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K7/10 , G06F18/22 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种离群错置RFID标签的识别方法及实现所述方法的系统，在RFID阅读器读取RFID标签时使阅读器天线随机晃动，在天线晃动过程中收集所有标签的原始信号，对原始测量相位进行去噪等处理，并计算相位梯度以消除硬件影响，利用正交多项式回归分析模型降低时序序列相位梯度的数据维度，从而提高下一步数据特征相似度度量的效率，最后在离群错置标签识别时，根据标签特征相似度度量的结果构造了一个标签相对位置关系图，基于关系图利用社区发现算法识别并输出离群错置标签的数量和ID。本发明的识别方法能够高效识别标签群中的离群错置标签，极大的提高了识别效率和部署难度。
-
公开(公告)号：CN110414479A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910731674.1
申请日：2019-08-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法。本发明公开了一种饮水行为感知方法，涉及行为感知技术领域，其包括以下步骤：S1，数据预处理，对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；S2，动作分割与识别，将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；S3，饮水量估计，分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计，本发明的有益效果是：将CSI信号中包含的原始相位作为输入，来实现非侵入的零隐私泄露的饮水行为感知与饮水量估计的目的，能够在保护用户隐私的情况下非侵入的对其饮水行为进行感知。
-
公开(公告)号：CN106017320B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610370067.3
申请日：2016-05-30
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的散杂货堆体积测量方法及实现所述方法的系统，所述方法包括网格化地获取大型货场图像，然后获取大型货场的点云数据，通过滤波处理对点云数据进行区分，获得处于散杂货堆区域的点、处于地面区域的点和处于除散杂货堆外其它地物区域的点，得到大型货场内地面的拟合平面；对云数据中的每个点分别构建顶面和地面为正方形的立方柱体，借助积分计算各个立方柱体的体积并求和，得到散杂货堆的体积。本发明所的散杂货堆体积测量方法及系统无需引入人工主观因素，所获得到的自动化测量结果更客观、准确，在测量过程中引入的误差参量更少，具有更高的测量精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.017 seconds)
