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公开(公告)号：CN106127849B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610305637.0
申请日：2016-05-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种三维精细血管重建方法。所述三维精细血管重建方法包括以下步骤：步骤一、载入三维精细血管原始图像；步骤二、基于血管特性的图像预处理；步骤三、基于血管特性的特征匹配；步骤四、图像填充及边界处理。本发明同时还公开一种三维精细血管重建系统。采用本发明提供的三维精细血管重建方法及其系统，通过映射位置关系和计算整体匹配度获取修复缺失部位的填充区域，通过填充区域修复缺失部位获得完整的高精度图像，三维精细血管重建的精确性高。
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公开(公告)号：CN107451238A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710619472.9
申请日：2017-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种高维数据的内在低维结构的可视化分析方法，包括S1.选定需要分析的数据并调整分析参数；构建t-SNE视图；构建高维数据的二维投影视图；构建本真维度柱状图视图；构建点滚石图视图；构建低维结构滚石图视图；构建结构列表视图。本发明还提供了实现所述高维数据的内在低维结构的可视化分析方法的系统。本发明通过对高维数据进行投影，并建立相应的视图，能够对潜在的低维结构构造一组全局和局部的特征描述，从而能够帮助用户对潜在的低维结构构造一组全局和局部的特征描述和帮助用户探索潜在的低维结构。
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公开(公告)号：CN114970558B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210540851.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种课堂分组讨论的可视化分析方法，包括获取待分析的分组讨论对话数据并预处理；提取处理后的分组讨论对话数据中的对话回复关系；对分组讨论中学生间的互动随时间变化的关系进行可视化分析；计算发言与议题之间的关系并进行可视化分析；对学生参与讨论期间的表现进行分析和可视化展示并辅助教师进行分析。本发明提供的这种课堂分组讨论的可视化分析方法，通过创新的技术方案提取课程分组讨论数据中的有用信息，并将提取的信息进行可视化分析和展示，从事能够更好的辅助教师进行课堂分组讨论的可视化分析；而且本发明方法的可靠性高、准确性好且科学合理。
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公开(公告)号：CN114579865B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210234945.4
申请日：2022-03-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种无轨迹时空统计数据的运动提取方法，包括获取原始的无轨迹时空统计数据；建立数据的起始帧密度图和终止帧密度图；建立对运动提取过程进行约束的约束图；选择最优传输方法提取运动信息并可视化，得到密度图和矢量场形式，完成无轨迹时空统计数据的运动提取。本发明还提供了一种包括所述无轨迹时空统计数据的运动提取方法的野火运动提取方法。本发明基于创新的算法，能够提取出物理上可行、易于理解且考虑了环境因素和用户领域知识的运动信息；本发明方法能够对无轨迹时空统计数据运动信息进行提取，不仅考虑了环境因素，而且可靠性高、实用性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118967348A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411145069.3
申请日：2024-08-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q50/00 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F16/9536 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于聚合矩阵的多层社交网络可视化方法，包括以下步骤：获取社交信息数据集；根据得到的社交信息数据集，构建多层社交网络；根据得到的多层社交网络，计算获取向量颜色映射方案；根据得到的多层社交网络，随机生成节点初始排序，并使用启发式算法迭代优化求解，得到最终节点排序；根据得到的向量颜色映射方案与最终节点排序，构建聚合矩阵可视化图，完成多层社交网络可视化。本发明还公开了一种实现所述基于聚合矩阵的多层社交网络可视化方法的系统。本发明方法解决了现有方法不支持探索分析多层社交网络下不同维度组合下的矩阵可视化的问题，通过启发式算法优化节点排序，减少了信息损失，得到了更好的可视化效果。
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公开(公告)号：CN114756615B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210377483.1
申请日：2022-04-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于力引导的社交网络可视化方法、计算机装置，立足于切片式社交网络可视化，围绕多关系社交网络中无法有效兼顾网络布局和用户心理地图的问题，给出了基于力引导的多关系社交网络布局方法，提出了个体i位于第j类关系的副本对于位于第k类关系的副本的影响程度Iijk。本发明以影响因子Iijk来衡量节点副本附近网络布局和用户心理地图的冲突程度，以此计算节点副本的理想布局位置，能够同时达到清晰呈现各关系网络图网络结构和保持用户心理地图两个目标。
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公开(公告)号：CN108171785B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810061647.3
申请日：2018-01-22
Abstract: 本发明提供了一种用于光线跟踪的SAH‑KD树设计方法，包括：步骤S1、在进行所述SAH‑KD树的构建之前，对节点中的当前根节点的所有三角面片进行预处理；步骤S2、按层次递归构建所述SAH‑KD树，生成当前所述节点的左、右子节点的有序包围盒序列，并计算出当前层次每个所述节点的包围盒的三个维度的表面积；步骤S3、求出当前节点需要划分的维度，生成每一层所有所述节点的空间树和候选划分点，计算出每个所述候选划分点对应的SAH值；步骤S4、选择最小SAH值对应的所述候选划分点作为当前节点的最优划分点，并将该当前节点分成左、右两个子节点。与相关技术相比，本发明提供的用于光线跟踪的SAH‑KD树设计方法构建的SAH‑KD树性能好且效率高。
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公开(公告)号：CN107622258B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710958030.7
申请日：2017-10-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种结合静态底层特征和运动信息的快速行人检测方法，针对待检测的视频序列中的单一图像帧，采用多尺度滑动窗口法提取其中指定大小的检测窗口，并采用快速金字塔特征计算方法计算每个检测窗口内图像的静态底层特征，静态底层特征包括方向梯度、梯度幅值和颜色通道，基于各个检测窗口内图像的静态底层特征对各个检测窗口进行行人与非行人预分类；利用行人特有的移动速度特征，通过检测窗口像素差均值法，去除预分类中误检为行人的检测窗口，最终检测为行人的检测窗口在图像中的位置即该图像帧中的行人的位置。本发明能在降低误检率的同时提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108540963A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810329571.8
申请日：2018-04-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种回连模式下车联网雾计算能力的评估方法，包括获取初始化数据；在每一个时间点，计算每台车辆到车联网中其他所有车辆的距离并获取距离最小值，以及计算每台车辆到车联网中事先设定的原点的距离并获取距离最小值；将车辆添加进入车联网，并将该车辆最后一次连接起点的时刻更新为当前时刻；更新车联网的数据信息；计算车联网的评估信息，从而完成车联网中雾计算能力的评估。本发明提供的这种回连模式下车联网雾计算能力的评估方法，通过车联网中的车辆数和计算能力对车联网雾计算能力进行评估，能够科学合理地对回连模式下车联网雾计算能力进行评估和评价，本发明方法简单可靠。
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