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公开(公告)号：CN113037783A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110561988.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 中南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种异常行为检测方法及系统，在使用深度学习技术的基础上，综合边缘服务器、云端的体系结构优势，保证了边缘服务器高响应、低延迟。边缘服务器上传开放场景出现的异常行为至云端和下载云端系统中新增的行为类别。云端通过主动标签学习将异常行为由已知行为进行表示。由此构建了完善的边缘服务器和云端的异常行为检测闭环，边缘服务器无需与云端保持长连接，减轻了网络传输压力，异常行为的行为类别支持更新也更加符合开放场景下的异常行为检测需要。
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公开(公告)号：CN107657374B
公开(公告)日：2021-01-08
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：CN112000897A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010397619.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9538 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种用于提升节点中心性的链路推荐方法，包括选取待分析的网络并获取对应的网络节点；计算网络节点关于待分析的网络中剩余节点的中心性敏感度，以及网络节点与待分析的网络中剩余节点建立链路的链路代价；对待分析的网络中的网络节点进行推荐度排序；根据推荐度排序结果得到最终的链路推荐方案。本发明还公开了包括了所述用于提升节点中心性的链路推荐方法的用户推荐方法。本发明根据选定的研究节点计算该节点对网络中其他节点的链路代价和中心性敏感度，并根据链路代价和中心性敏感度对备选节点进行排名，并通过多步链路建立方式对链路建立过程进行优化，能给用户推荐能够有效提高研究节点中心性、可靠性高且实用性好的链路。
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公开(公告)号：CN111428631A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010208111.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞控信号可视化识别分选方法，包括获取待分析的无人机飞控信号；对信号进行时频分析、图像去噪并提取信号参数；对信号参数进行聚类分析和时频图重构，从而得到最终的无人机飞控信号可视化识别分选结果。本发明针对反无人机侦查瓶颈问题进行技术设计，使用信号时频分析、图像遗传算法分割去噪、图像连通区域标记特征提取、基于核密度估计的密度峰值聚类分析及时频图像重构等多种算法技术，实现对无人机飞控信号的检测识别，而且实施极为方便，能够有效避免其他侦察手段的不足，可以有效帮助指挥人员及时、准确、直观地进行射频跳频信号分析识别分选，为操作人员对信号性质的研判提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN111325346A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010104109.5
申请日：2020-02-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06N5/04 , G06F16/901 , G06Q20/40
Abstract: 本发明公开了一种比特币矿池的身份推理方法，包括根据区块链中的交易关系建立交易网络和地址网络；根据矿池产生比特币的传播建立地址对矿池的纯度度量；从交易网络中分离出高纯度自网络并找到高纯度自网络所对应的地址网络作为矿池内部交易网络；对矿池内部交易网络的交易进行分析并对矿池的身份进行推理。本发明还公开了一种实现所述比特币矿池的身份推理方法的推理系统。本发明对区块链中的交易关系的分析和计算，并建立对应的视图模型从而对矿池的身份进行推理；因此本发明能够对比特币矿池的身份进行适当推理，而且可靠性高、实用性好且易于实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107368599B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710620143.6
申请日：2017-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/2458 , G06F16/26
Abstract: 本发明一种高维数据的可视化分析方法，包括在原始高维数据上建立局部子空间差‑测地距离投影；建立聚类点簇的映射；建立系列子空间的可视分析视图。本发明还公开了实现所述高维数据的可视化分析方法的分析系统。本发明通过建立局部子空间差‑测地距离投影、聚类点簇的映射和系列子空间的可视分析视图，提出了一系列交互式的可视化分析操作，为可视化子空间聚类和分析提供了可靠的技术基础，能够有效指导和帮助用户对高维数据进行有效分析和探索，在高维数据处理中显著减少了用户试验和错误的次数，减少了数据的冗余度，加强了数据分析过程的可交互性，提高了结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN109862612A
公开(公告)日：2019-06-07
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：CN113935901B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111183369.7
申请日：2021-10-11
Applicant: 中南大学 , 手拉手信息技术有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06F18/25 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种立体图像重建方法、系统、存储介质及计算机程序产品，分别提取低分辨率的左侧图像Ileft和右侧图像Iright的初始特征，分别得到初始特征Fleft和Fright；将所述初始特征Fleft和Fright作为跨视野模块的输入，得到输出FCVB和#imgabs0#将输出FCVB和#imgabs1#分别输入第一特征提取模块和第二特征提取模块，分别得到第一通道分离结果和第二通道分离结果；其中，所述第一特征提取模块和第二特征提取模块结构相同；聚合第一通道分离结果与FCVB，得到左侧图像Ileft的重建图像；聚合第二通道分离结果与#imgabs2#得到右侧图像Iright的重建图像。本发明可以对双目图像进行有效的超分辨率重建，重建后的图像清晰自然，具有丰富的纹理细节。
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公开(公告)号：CN119672079A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411833080.9
申请日：2024-12-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肝脏术前到术中的点云配准方法，包括以下步骤：获取现有真实三维肝脏模型数据；对现有真实三维肝脏模型数据进行预处理，得到术前肝脏完整点云和术中肝脏部分点云，以对应的术前肝脏完整点云和术中肝脏部分点云作为样本，获取样本数据集；基于双分支网络框架，构建初始肝脏点云配准模型；使用样本数据集对初始肝脏点云配准模型进行训练，得到肝脏点云配准模型；使用肝脏点云配准模型，进行实际的肝脏点云配准。本发明方法不仅在配准精度上有了极大提升，还提高了配准的速度，使其具有实时性，相比现有方法具有配准精度高，配准速度快的优点。
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