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公开(公告)号：CN116679280A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310595553.5
申请日：2023-05-25
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/48 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S7/4913 , G01S7/493 , G01S17/50 , G01S17/88
Abstract: 本发明提供一种基于FMCW雷达的人体姿态识别方法，所述方法通过FMCW雷达分别采集人体姿态数据和环境的原始数据，经过数据预处理算法分别对人体姿态数据和环境数据进行处理，初步消除部分干扰，再将经过数据预处理之后的人体姿态数据与均衡后的环境数据进行对消处理，进一步消除由环境带来的干扰，以适应不同环境下的人体姿态识别任务，然后将对消处理之后的数据及其对应标签送入神经网络进行训练学习，最终完成对无标签人体姿态的识别，具有识别准确率高、适用多种应用场景的优点。
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公开(公告)号：CN114879660B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210393482.6
申请日：2022-04-14
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于目标驱动的机器人环境感知方法，包括如下步骤：实时获取采集的环境信息；基于获取的环境信息更新现场地图和地图中的POI信息，并根据距离有限勘探评价方法从跟新后的POI信息中选择最佳路径点形成最优路径；将感知信息输入基于近端策略优化的深度神经网络中生成行为策略，并根据环境返回的奖赏值进行策略优化，所述感知信息包括环境信息、最优路径和机器人当前状态和动作；根据优化后的行为策略进行运动，直至到达预设的全局目标。本发明在实际中部署更容易，且在复杂的静态和动态环境下，不需要依赖地图或先验信息。
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公开(公告)号：CN115205011B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210678842.7
申请日：2022-06-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于LSF‑FC算法的银行用户画像模型生成方法，包括如下步骤：基于银行不同的业务类型对应生成不同的标签；为满足银行不同的业务需求的不同用户匹配对应的标签，形成银行客户样本集；基于特征相关性多标签学习算法对银行客户样本集进行机器学习，获得银行用户画像模型；将不带标签的待检测用户数据信息输入银行用户画像模型中，输出待检测用户的预测标签；根据待检测用户的预测标签执行对应的业务的相关步骤。本发明基于特征相关性多标签学习的银行用户画像模型构建及应用，将银行的各个业务标签综合到一个用户画像模型中，全面的描述用户偏好，从而更精准的对客户进行个性化服务。
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公开(公告)号：CN116542836A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310411516.4
申请日：2023-04-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于Vision Transformer的鲁棒水印方法，包括：构建Vision Transformer网络；将医学图像输入至Vision Transformer网络，利用最后一层Transformer编码器输出医学图像的特征向量；对医学图像的特征向量进行DCT变换，得到医学图像的特征序列；将医学图像的特征序列和加密水印逐位进行异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。这样通过Vision Transformer网络可以学习到医学图像中的复杂特征，再经过DCT变换后，可真实可靠地提取出医学图像的特征序列，在嵌入水印信息后，不仅可以保护医学图像本身，还能对病人的隐私信息进行保护。此方法具有较强的鲁棒性和不可见性，能够有效地抵御各种几何攻击和传统攻击，如旋转、高斯噪声等，保障医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN116489164A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310444336.6
申请日：2023-04-24
Applicant: 海南大学
IPC: H04L67/1042 , G06Q20/38 , G06Q20/40 , G06F16/27 , G06F16/23 , H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PBFT算法的数字资产交易方法，本发明通过采用CART决策树算法中加权杂质改变量，得到节点最佳分裂属性，以此为基础，通过节点评分分组机制对节点属性分类，减小共识过程对网络带宽消耗；通过分类后的节点积分排序，让信任度高的共识节点参与共识，极大提高了共识速度，降低了交易时延。引入共识节点投票机制对排序节点赋予不同积分，设置投票权值之和达到阈值的一半就进行交易，保证低时延性能，且具有更高的吞吐量，避免PBFT共识算法在进行消息广播时消耗大量资源，提高了交易时的准确度，避免了PBFT随机选取主节点造成频繁切换。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112782663B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110146314.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。
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公开(公告)号：CN116300912A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310198097.0
申请日：2023-03-03
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于无人驾驶技术领域，涉及一种无人驾驶车辆编队的双触发协议控制方法，包括：步骤一，基于正多智能体系统，采集编队行驶的无人驾驶车辆的行驶状态信息，建立无人驾驶车辆编队系统的状态空间模型；步骤二，预设并基于事件触发机制，通过线性规划结合Lyapunov函数方法，构建编队系统中的无人驾驶车辆的观测器和控制器的双触发协议模型，最后建立完成无人驾驶车辆编队行驶的闭环增广系统。本发明利用正多智能体系统对无人驾驶车辆编队系统建模，通过线性规划结合Lyapunov函数方法设计双触发观测协议，提高了系统计算效率，并能够及时地观测出无人驾驶车辆的状态，并进行有效的控制，以避免无人驾驶车辆编队行驶异常。
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公开(公告)号：CN116263932A
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111536841.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Patchwork和DCT的医学图像鲁棒水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先利用Logistic Map的性质在频域对水印进行置乱加密；然后通过对医学图像进行Patchwork‑DCT变换提取一个特征向量来进行水印的嵌入，将特征向量与二值水印相关联得到一个二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方；再通过对待测医学图像进行Patchwork‑DCT变换提取其特征向量，并与存于第三方的二值序列相关联来进行水印的提取。本发明是基于Patchwork和DCT的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、缩放、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印技术。
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公开(公告)号：CN115189730B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210723581.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明提供双智能可重构表面辅助双向方向调制的功率分配设计方法，其特征在于，包括下列步骤：S1、设定发射机Alice配有根天线，发射机Bob配备有根天线，被动窃听接收机Eve配有根天线，发射机Alice和发射机Bob工作于全双工模式，并设定RIS反射信号时无时延；S2、分别构建发射机Alice、发射机Bob、被动窃听接收机Eve的信号模型；S3、根据前述信号模型，进行最大化奇异值波束成型设计，基于波束成型设计结果，对最大化SSR的功率因子优化问题进行求解，生成用于表征最优功率因子的一元六次多项式；S4、对所述一元六次多项式进行降次求解，边界点[0，1]和六次多项式的全部根一起构成最优功率因子候选解的集合。
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公开(公告)号：CN116202567A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310054566.1
申请日：2023-02-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱重建的超高频响光纤光谱仪及实施方法，包括自发辐射光源、光环形器、待测光纤传感器接口、无热多通道阵列波导光栅、高速光电探测器阵列、驱动电路模组、数据处理模块和数据显示模块，所述光纤光谱仪的每次光谱扫描过程包括第一次扫描过程和第二次扫描过程，第一次扫描过程待测光纤传感器的反射光在无热多通道阵列波导光栅各通道中的透射强度，第二次扫描过程利用神经网络模型获得指定在特定波长范围内待测光纤传感器的各个采样点强度，以实现其反射光谱高速重建。本发明提供的基于光谱重建的超高频率响应的光纤光谱仪不依赖微机电系统且无调谐结构，具有频率响应高、体积小、集成度高、成本低和稳定性强的优势。
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