GMI磁传感器及GMI磁传感器的制备方法

    公开(公告)号:CN118191689A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410360422.3

    申请日:2024-03-27

    Abstract: 本申请涉及一种GM I磁传感器及GM I磁传感器的制备方法。其中,该GM I磁传感器包括:第一衬底、非晶丝、焊盘以及信号拾取线圈,其中,第一衬底的材质为玻璃或者硅,设置为固定非晶丝;非晶丝,设置为采用以下工艺实现与第一衬底连接:磁控溅射、光刻、电镀;焊盘,设置为包裹在非晶丝的两端;信号拾取线圈,设置为缠绕在固定有非晶丝的第一衬底上。本申请解决了采用传统工艺制造的非晶丝GM I传感器的接触电阻分布范围宽,导致传感器性能一致性较差的技术问题。

    一种智慧灯杆设备的认证方法及装置

    公开(公告)号:CN115085945B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202211003394.7

    申请日:2022-08-22

    Inventor: 张波 张超 万亚东

    Abstract: 本发明提供了一种智慧灯杆设备的认证方法及装置,涉及信息安全技术领域。包括:通过第三方安全中心TSC进行初始参数以及密钥设置;基于双线性对技术和签名,并且通过三因素认证来实现用户生物识别目的,用户设备UE以及网关节点分别通过TSC进行信息注册;用户设备UE进行访问时,依次通过网关设备GN、ILPSD发送认证信息,通过GN发送认证消息至UE,生成会话密钥,使UE和ILPSD通过会话密钥进行安全通信,完成智慧灯杆设备的安全有效认证。通过本发明提出的方法,外部用户通过移动设备和传感器设备协商的会话密钥直接安全地访问实时信息,而且可以抵抗常见的攻击,保证了通信的安全。

    一种基于区块链的智能电网的安全认证方法及系统

    公开(公告)号:CN115001721B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210942030.9

    申请日:2022-08-08

    Inventor: 张超 张波 万亚东

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的智能电网的安全认证方法及系统,涉及信息安全技术领域。包括:TTPC创建身份区块链以及认证区块链;SM基于身份区块链生成SM身份信息,并根据SM身份信息以及认证区块链生成SM认证信息;GCC基于身份区块链生成GCC身份信息,并根据GCC身份信息以及认证区块链生成GCC认证信息;SM以及GCC通过SM认证信息以及GCC认证信息进行通信。本发明的认证过程中,通信双方利用变色龙哈希函数的碰撞特性和区块链的抗篡改能力,通过混沌映射算法计算的值进行匿名身份认证,有效的避免了不合法的第三方和抵抗已知的安全攻击。

    一种基于位置的增强现实图像数据搜索方法及系统

    公开(公告)号:CN115062172A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210996531.5

    申请日:2022-08-19

    Inventor: 张波 张超 万亚东

    Abstract: 本发明提供一种基于位置的增强现实图像数据搜索方法及系统,属于计算机应用技术领域。所述方法包括:确定移动终端设备镜头的视域;为城市空间POI集合O中的所有POI构建基于方向和位置感知的索引结构,根据确定的视域和构建的索引结构,定位能在移动终端设备屏幕上最佳显示的POI o;获取该城市空间对应的图像集,对图像集中的图像进行FOV提取,得到图像集对应的FOV集合F;构建POI‑FOV字典列表;搜索POI‑FOV字典列表,定位能覆盖到最佳POI o的所有FOV的编号,在图像集中根据编号定位这些FOV对应的图像,构成包含o的图像结果集S;在移动终端设备的屏幕上显示相应的信息。采用本发明,能够在实现非结构图像数据的高效管理和搜索的同时提高用户的观感体验。

    一种基于YOLOX算法的违章停车检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114708560B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210626890.1

    申请日:2022-06-06

    Inventor: 张超 张波

    Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOX算法的违章停车检测方法及系统,涉及目标检测领域,该方法包括:对数据预处理后的停车监控图像数据集中停车监控图像进行数据增强;构建基于YOLOX算法的违章停车检测网络,检测网络包括改进后的Res2Net50网络、FPN网络和改进后的Prediction层,改进后的Res2Net50网络采用ALReLU激活函数,改进后的Prediction层的激活函数采用SAU激活函数;采用数据增强后的停车监控图像数据集训练违章停车检测网络,获得违章停车检测模型;采用违章停车检测模型对待检测停车监控图像进行违章检测。本发明提高了违章停车检测的准确性和效率。

    一种基于YOLOX算法的违章停车检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114708560A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210626890.1

    申请日:2022-06-06

    Inventor: 张超 张波

    Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOX算法的违章停车检测方法及系统,涉及目标检测领域,该方法包括:对数据预处理后的停车监控图像数据集中停车监控图像进行数据增强;构建基于YOLOX算法的违章停车检测网络,检测网络包括改进后的Res2Net50网络、FPN网络和改进后的Prediction层,改进后的Res2Net50网络采用ALReLU激活函数,改进后的Prediction层的激活函数采用SAU激活函数;采用数据增强后的停车监控图像数据集训练违章停车检测网络,获得违章停车检测模型;采用违章停车检测模型对待检测停车监控图像进行违章检测。本发明提高了违章停车检测的准确性和效率。

    一种基于深度学习的机动车违停智能识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114648748A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210559915.0

    申请日:2022-05-23

    Inventor: 张波 张超

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的机动车违停智能识别方法及系统,涉及智能识别技术领域,以解决现有技术中存在的基于计算机视觉的机动车违停识别不准确的技术问题,该方法包括采集用于训练的数据图像,人工标注数据图像中的所有机动车得到用于训练的数据集;基于目标检测领域State‑of‑the‑art的目标检测模型YOLOV5的预训练模型进行迁移学习训练;通过基于web的用户配置界面配置算法参数及违停区;将摄像头采集到的每一帧图像送入目标检测模型,得到机动车目标的检测结果;将机动车目标的检测结果送入SORT跟踪算法,对识别到的机动车目标进行跟踪;识别并判断跟踪的目标机动车是否违停,本发明用于准确高效地识别出违规停放的机动车。

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