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公开(公告)号：CN113099228A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110483437.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 中南大学 , 手拉手信息技术有限公司
IPC: H04N19/172 , H04N19/42 , H04N19/44 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种视频编解码方法及系统。首先，将2D特征与经处理的3D特征按时间序列叠加，实现静态和动态信息的深度融合。然后，引入注意力机制在每一时刻t对融合特征进行编码，通过softmax函数得到归一化权重，为融合特征分配不同的权重，得到新的融合特征，以学习以人为本的特征，从而促进与人类行为相关的最终语言描述。最后，将新的融合特征输入到长短期记忆（LSTM）网络中，随着时间的推移进行解码，得到视频描述句。本发明得到的视频描述更加逻辑流畅、语义连贯、清晰。
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公开(公告)号：CN109862612B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910237953.2
申请日：2019-03-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双功能小车移动路径规划的数据收集和无线充电方法，包括获取目标网络的数据参数；构建效用函数；选择目标网络中的锚点；为所有传感器节点分配唯一所属的锚点；构建DC‑WCV巡游路径；双功能小车按照构建的DC‑WCV巡游路径对网络进行巡游完成网络节点的数据收集和无线充电。本发明提供的这种基于双功能小车移动路径规划的数据收集和无线充电方法，通过构建与移动能耗相关的效用函数对小车路径进行限制，同时通过选取锚点并将传感器节点分配给锚点，从而构建DC‑WCV巡游路径，因此本发明方法能够能够有效减少DC‑WCV的移动能耗，延长系统网络的生命期，而且可靠性高。
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公开(公告)号：CN109151707B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201810057336.X
申请日：2018-01-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动状态下的视距/非视距路径识别方法，获取连续W个数据包的CSI数据；对每个CSI数据进行反傅里叶变换，获得对应的信道冲击响应；找出每个信道冲击响应的最高能量值及该最高能量值所对应的到达时间序列；对W个时间序列组成的时间序列集进行标准方差计算，得到方差值STD；根据计算得到的方差值STD，判断所述CSI数据属于LOS环境或NLOS环境；获取新的W1个CSI数据包，将新获取的数据包与原数据中的后面W‑W1个数据包合并组成新的数据集合，重复判断过程。本发明无需离线采集数据，并且可以避免因为环境的变化而重新进行数据采集所产生的人力代价。
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公开(公告)号：CN111382274A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010208815.4
申请日：2020-03-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种有标签高维数据的最优投影集合方法，包括获取需要投影的有标签高维数据的所有类别对；计算类别对之间的类别对可分离向量空间；对可分离高维空间范围求交集得到可分离向量空间的交空间；选取可分离向量空间的交空间中的轴组成二维投影集合并得到最终的最优投影集合。本发明还公开了包括所述有标签高维数据的最优投影集合方法的情感文本分类方法。本发明通过类别对可分离向量空间的交集选取交空间中的轴组成二维投影集合，来组成最终的有标签高维数据的最优投影集合，因此本发明方法能够有效帮助呈现有标签高维数据中的类别信息，而且可靠性高，实用性好。
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公开(公告)号：CN109872070A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910132418.0
申请日：2019-02-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于团划分的静态充电桩部署方法，包括针对SEB和SCP建立网络模型；将若干个SEB分布图划分为相对密集区域和相对稀疏区域，确定若干个SEB分布图中的相对密集区域的交集区域为SCP充电范围；构建满足能够覆盖所有目标区域内所有SEB的最少SCP数量优化函数；解决优化函数问题得到SCP的初步部署位置；对SCP的初步部署位置进行优化得到最终的SCP的部署位置。本发明通过构建优化模型、对优化模型进行求解并进行优化的过程，确定了静态充电桩的部署位置，因此本发明方法能够更好的适用于动态变化的SEB分布情况，能够尽可能的最小化SCP部署数量，而且本发明方法的可靠性高，SCP部署的效果较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107657374A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710871821.6
申请日：2017-09-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能耗和距离动态变化的按需充电调度方法，首先建立节点能量消耗率预测模型；基于传感器节点的能量消耗率以及到移动充电器MC的距离选择充电节点；通过该充电节点建立一个往返服务站的虚拟封闭路径，利用基于节点剩余能量以及能耗率的充电路径可行性判断封闭路径的可行性，如果路径可行而且充电节点剩余能量可以维持到MC对其充电则执行，否则重新选择充电节点；建立节点自适应充电阈值模型，当充电电量达到最大阈值时，MC离开；当建立的虚拟封闭路径不可行或网络中没有节点需要充电时，MC返回服务站补充能量；实时的充电路径更能适应能耗动态发生变化的网络，故本发明在存活节点数和充电效率方面能够取得更好的调度性能。
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公开(公告)号：CN107423763A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710619475.2
申请日：2017-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6232 , G06K9/6219
Abstract: 本发明公开了一种高维数据的二维投影方法，包括建立基于测地距离的数据点相关性度量；建立局部子空间差度量；建立局部子空间差-测地距离投影，完成高维数据的二维投影。本发明还提供了实现所述高维数据的二维投影方法的投影系统。本发明在对非线性数据降维的过程中保持了数据的内蕴结构，兼具子空间探索分析和直观方便的交互操作，能够帮助用户在探索和分析高维数据时能够快速发现数据的聚类结构，而且对子空间聚类和分析来说是可靠的技术基础，在高维数据处理中显著减少了试错次数和分析结果的冗余度，提高了数据探索的可靠性。
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公开(公告)号：CN114973126B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210540837.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种在线课程的学生参与度实时可视化分析方法，包括实时获取在线课程中学生的视频；对视频数据进行预处理提取得到学生的面部特征；从注意力、情感、疲劳程度和认知状态四个方面建立学生参与度分析模型；对学生参与度分析模型的分析结果进行可视化完成在线课程的学生参与度实时可视化分析。本发明使用计算机视觉方法提取学生面部特征，然后建立学生参与度分析模型，然后使用可视分析方法帮助教师从多角度分析学生参与度；相比于传统的线性查看学生视频方法，本发明方法可以自动提取学生参与度信息并进行可视化展示，可靠性高、准确性好、实时性高且方便快捷。
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公开(公告)号：CN118116604A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410235844.8
申请日：2024-03-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电子病历融合的ICU患者早期预测方法，包括获取现有的ICU患者的电子病历数据并分类预处理；构建ICU患者早期预测初始模型并训练得到训练后的ICU患者早期预测模型；采用ICU患者早期预测模型进行实际的ICU患者的早期预测。本发明还公开了一种实现所述基于电子病历融合的ICU患者早期预测方法的系统。本发明基于注意力机制构建预测模型，并实现对电子病历中的不规则性进行多模态融合，因此本发明不仅能够完成ICU患者的早期预测，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN117814907A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410196602.2
申请日：2024-02-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种深部脑刺激路径规划新方法，包括获取原始医疗数据，并划分训练数据集和测试数据集；针对划分的数据集进行数据处理；基于数据驱动模型，获取相关结构的定位结果，并通过定位结果完成关键脑组织定位；采用基于层次包围盒的符号距离场计算算法，确定大脑关键位置结构；构建电极“安全植入通道”坐标系；采用构建的坐标系，确定最优电极植入轨迹，完成深部脑刺激路径的规划；本发明通过引入一种基于深度学习的定位方法，实现了DBS手术中的关键脑区结构精准识别；通过采用nnDetection，同时实现对STN和红核的分割以及脑区危及组织的精准检测任务；本发明方法的定位精确性提高、消耗时间缩短、效果提升。
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