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公开(公告)号：CN104280726A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410469981.4
申请日：2014-09-16
Applicant: 中南大学
IPC: G01S11/02
CPC classification number: G01S11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于ZigBee的一维无线测速方法及装置，将已知节点作为测量节点，与测量节点位于同一直线上运动的速度未知物体作为待测节点，在两个节点上均安装能发射和接收信号的包含ZigBee芯片的测速装置，并由其中一个节点向另一节点发送两次信号，两次信号之间的间隔时间为预设间隔时间，然后利用节点分别接收到两次信号的时间、预设间隔时间和已知的信号传输速度来计算待测节点相对测量节点的速度。该测速方法通过将结构简单的测速装置，安装在测量节点和待测节点上，利用信号在测量节点和待测节点之间传输，通过记录信号的收发间隔时间，采用MCU进行简单的运算即可获得待测节点的速度，大大降低移动测速成本。
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公开(公告)号：CN104123557A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410299725.5
申请日：2014-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于公路监控设备的轿车安全带系挂状态的检测方法，步骤1：从公路监控设备中获取监控图像；步骤2：定位步骤1获得的原始监控图像中的车身区域；步骤3：利用hough变换从车身区域中定位车窗区域；步骤4：基于圆弧检测在车窗区域中定位方向盘位置；步骤5：依据方向盘位置提取安全带区域图像；步骤6：对安全带进行直线检测；检测安全带对应的直线斜率是否在0.75-1.2之间，则判断车窗区域中的驾驶员是否系安全带；利用车身、车窗区域及方向盘位置，定位安全带所在区域，逐步缩小检测范围，提高了安全带检测的准确率和效率，能够代替人眼，进行自动判别，提高了安全带系挂检测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN104112141A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410298811.4
申请日：2014-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于公路监控设备的货车安全带系挂状态的检测方法，步骤1：从公路监控设备中获取监控图像；步骤2：依据汽车与背景物特征对监控图像进行预处理后，采用积分投影定位原始监控图像中的车身区域；步骤3：利用hough变换从车身区域中定位车窗区域；步骤4：直线检测；利用直线检测方法，检测车窗区域中直线斜率是否在0.75-1.2之间，若直线斜率在0.75-1.2之间，则判断车窗区域中的驾驶员已系安全带；否则，判定车窗区域中的驾驶员未系安全带。利用车身及车窗区域，定位安全带所在区域，逐步缩小检测范围，提高了安全带检测的准确率和效率，能够代替人眼，进行自动判别，提高了安全带系挂检测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN103293538A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310238878.4
申请日：2013-06-17
Applicant: 中南大学
IPC: G01S19/30
Abstract: 本发明公开了一种基于码存储的北斗卫星信号捕获方法，在捕获启动的时候利用控制电路从其中读取所需的伪码，然后再与接收到的卫星信号的伪码实现粗同步，完成捕获。本发明利用码寄存器代替了原来的捕获电路的扩频码的产生单元，将所有北斗卫星的各频点的伪码以二进制的形式存入伪码寄存器中，启动捕获时，码寄存器的控制电路利用捕获参数从码寄存器中读取伪码与接收到的卫星信号中的伪码进行相关运算，然后进行捕获验证，若捕获未成功，伪码控制电路将码寄存器中的伪码进行移位操作，进入下一轮捕获。本方法不需要本地捕获单元时时的产生伪码，省电，没有误码并且节省时间，同时本地捕获单元不需要码的产生模块，节省了硬件资源。
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公开(公告)号：CN115630705B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211175431.2
申请日：2022-09-26
Applicant: 中南大学 , 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06N10/60 , G06F16/355
Abstract: 本发明公开了一种基于量子分类器的数据分类方法，包括获取现有的带有分类标签的分类数据集；构建量子角度编码并将分类数据集转换为量子态作为量子分类器的输入；构建原始量子分类器；采用量子态对原始量子分类器进行训练得到量子分类器；将实际待分类的目标数据集转换为量子态并输入到量子分类器输出最终的结果，完成实际数据的数据分类。本发明还公开了一种包括所述基于量子分类器的数据分类方法的数据安全风险评估方法。本发明提供的这种基于量子分类器的数据分类方法及数据安全风险评估方法，基于量子计算设计了一种量子分类器，并通过设计的量子分类器实现了大规模数据的快速分类，而且本发明的可靠性高，精确性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368920B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010146730.8
申请日：2020-03-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N10/60 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于量子孪生神经网络的二分类方法，包括设定分类模型的输入数据；构建量子神经网络模型、量子孪生神经网络模型和用于训练的损失函数模型；根据损失函数模型对量子孪生神经网络模型进行学习和训练并得到最终的量子孪生神经网络分类模型；采用量子孪生神经网络分类模型对待分类的数据进行二分类。本发明还公开了包括所述基于量子孪生神经网络的二分类方法的人脸识别方法。本发明提供的这种基于量子孪生神经网络的二分类方法及其人脸识别方法，通过采用量子孪生神经网络对数据进行二分类，实现了数据的快速二分类，而且本发明方法简单快捷，可靠性高，精确性好。
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公开(公告)号：CN116303082B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310351993.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种操作系统内核模糊测试种子调度与评估方法，属于数据处理技术领域，具体包括：读取初始语料库；随机选择语料库中的种子；生成测试用例；执行测试用例；判断操作系统在执行过程中是否产生了异常状态；判断测试用例在执行过程中是否在多层级覆盖率指标评估下出现新增覆盖的情况；判断模糊测试工具是否接收到测试结束指令；对输入种子池中的种子进行聚类分析并将输入种子池构建为一棵多层级树；将种子调度与评估过程建模为一个多臂老虎机模型，再根据改进的置信区间上界算法改进种子调度与评估策略；选择下一个种子并执行变异操作生成测试用例，然后重新循环执行上述过程。通过本公开的方案，提升了内核模糊测试的效率。
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公开(公告)号：CN116303082A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310351993.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种操作系统内核模糊测试种子调度与评估方法，属于数据处理技术领域，具体包括：读取初始语料库；随机选择语料库中的种子；生成测试用例；执行测试用例；判断操作系统在执行过程中是否产生了异常状态；判断测试用例在执行过程中是否在多层级覆盖率指标评估下出现新增覆盖的情况；判断模糊测试工具是否接收到测试结束指令；对输入种子池中的种子进行聚类分析并将输入种子池构建为一棵多层级树；将种子调度与评估过程建模为一个多臂老虎机模型，再根据改进的置信区间上界算法改进种子调度与评估策略；选择下一个种子并执行变异操作生成测试用例，然后重新循环执行上述过程。通过本公开的方案，提升了内核模糊测试的效率。
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公开(公告)号：CN114840437B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210572212.1
申请日：2022-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种操作系统内核模糊测试种子评估调度方法，包括首先模糊测试工具读取初始语料库获取用于内核模糊测试的测试用例；操作系统执行测试用例；判断测试用例在执行过程中是否发生崩溃现象；判断测试用例在执行过程中是否覆盖到就绪种子池中种子未曾覆盖到的内核位置；判断模糊测试工具是否接收到测试结束指令；根据优化后种子评估策略和能量分配策略选择下一个测试例种子并分配对应的能量进行变异操作；重复步骤并输出当前测试过程中维护更新的崩溃种子池。本发明优化了种子优先级评估策略以及能量分配策略，提高了种子访问低频率路径的概率，从而减少了低频率路径上漏洞暴露的时间，大大提升了内核模糊测试的效率。
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公开(公告)号：CN110825845B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201911012774.5
申请日：2019-10-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于字符与自注意力机制的层次文本分类方法，属于自然语言处理领域。首先通过构建字符表，然后对原始数据集进行预处理，对预处理后数据集中的字符进行编码，将编码后的字符特征使用自注意力机制得到字符自注意力机制特征，合并字符自注意力机制特征的上下文信息得到词特征。接着对词特征使用自注意力机制得到词自注意力机制特征，合并词自注意力机制特征的上下文得到句子特征。最后，使用softmax分类器预测文本类别。本发明能在自注意力机制的基础上构造层次自注意力机制网络，捕获文本结构的复合特征，提高分类精确度。
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