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公开(公告)号：CN1963865A
公开(公告)日：2007-05-16
申请号：CN200610136788.4
申请日：2006-12-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明涉及电子数字水印技术，用于解决数字图像版权通知、版权保护和拷贝跟踪等问题。其特征在于：在数字图像中嵌入可见水印实现版权通知，该水印各像素的嵌入系数由三维混沌系统的y、z序列控制。在含可见水印图像中又嵌入一种隐形水印用于图像版权保护，该隐形水印的嵌入位置由三维混沌系统的x、y序列实现随机选择，运用双参数量化系数方法在宿主图像子块的提升小波域低频系数中嵌入。而将图像发行给购买用户时，可见水印被完全消除；但同时将标识用户身份的隐形水印嵌入宿主图像另一些子块的提升小波域低频系数，嵌入位置也被置乱，用于跟踪用户非法再拷贝。该水印系统的可见水印很难被非法消除，而隐形水印则具有抵抗攻击的强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN120040155A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510110670.7
申请日：2025-01-23
Applicant: 中南大学 , 中铁十局集团有限公司
IPC: C04B28/06 , C04B7/02 , C04B22/14 , C04B22/06 , C04B12/04 , C04B24/28 , C04B24/04 , C04B14/06 , C04B24/26 , C04B111/72
Abstract: 本发明涉及高速铁路修补材料技术领域，公开了砂浆用组合物、砂浆及其制备方法和应用。该组合物含有主剂和助剂；所述主剂中含有基础组分、细骨料、第一组分、第二组分和丁苯乳液；所述基础组分中含有70wt％‑80wt％的硫铝酸盐水泥、15wt％‑25wt％的硅酸盐水泥和2.5wt％‑7.5wt％的二水石膏；所述第一组分中含有氧化钙、硅酸钠和单组分水性聚氨酯；所述第二组分中含有硫酸铝、层状双氢氧化合物、甲酸钠和纳米二氧化硅。采用本发明提供的砂浆用组合物获得的砂浆在负温环境下高速铁路无砟轨道修补中具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114627335B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210284130.7
申请日：2022-03-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于关键结构点对齐的动态时间规整距离方法及系统，属于数据处理技术领域，具体包括：确定每个时间序列的关键结构点构成的关键点序列；根据关键点序列构造其规整距离矩阵并进行动态时间规整距离计算，根据动态规划中最佳状态转移路径，得到两个时间序列之间的对齐关系；将对齐关系投射到动态时间弯曲距离计算中的距离累积矩阵中，找到关键点对齐在距离累积矩阵中对应的矩阵位置，连接全部矩阵位置并进行范围拓展，得到距离计算的约束范围；在约束范围下，依照累积距离的计算方式，计算累积距离。通过本公开的方案，近优约束范围，减少了距离累积矩阵的计算量，快速计算得到近似的规整距离，提高了计算效率和精准度。
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公开(公告)号：CN113610174B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110931677.7
申请日：2021-08-13
Applicant: 中南大学 , 国网宁夏电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开实施例中提供了一基于Ph i k特征选择的电网主机负载预测方法、设备及介质，属于电学技术领域，具体包括：提取目标电网主机对应的历史数据，并将历史数据分为训练集和测试集；利用Person相关系数法对训练集的初始特征进行Person相关性分析得到多个时序分量，并选取与标签值均值相关性符合预设条件的时序分量作为第一特征集；根据Ph i k相关系数法对训练集中预测变量与辅变量之间的相关性，生成第二特征集；分别将第一特征集和第二特征集各输入一个GRU模型，然后将两个GRU模型的输出值输入特征融合层，得到目标电网主机对应的预测模型；根据预测模型和测试集，得到目标电网主机对应的负载预测区间。通过本公开的方案，提高了运行效率、适应性和预测精度。
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公开(公告)号：CN118258377A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410365220.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 中南大学 , 长沙市规划设计院有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种基于三维正交光标的桥梁转体监测方法及系统，该方法包括：布设正交三维光标与图像采集装置，建立坐标系；在转体施工前获取三维正交光标的初始姿态图像，提取光束投影的成像信息，并确定初始姿态时各坐标系之间的变换关系；建立光束与光束投影之间的映射关系，采用变分原理和数值迭代法求解光标初始姿态；桥梁转体过程中连续采集桥梁不同时刻的姿态图像，求解不同时刻桥梁转体姿态；计算桥梁从初始姿态变换至任意时刻姿态的相对旋转矩阵，从中分离得到相对旋转欧拉角。该方法采用三维正交光标作为视觉输入，能够准确计算转体桥梁从初始姿态至任意姿态的相对转角，实现对桥梁转体全过程的实时监测，准确、高效、低成本、安全、无接触。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117220406A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311011884.6
申请日：2023-08-11
Applicant: 清华大学 , 中南大学 , 国网宁夏电力有限公司信息通信公司
Abstract: 一种基于离线强化学习的电力系统故障容错控制方法，在训练过程中，无须与环境进行交互，无须专家经验的指导，只需要将不同的故障类型的数据输入进本发明的算法中，就可以通过训练得到本发明所需的容错控制器，此容错控制器对于不同的故障类型，能够自动做出最优策略，不需要通过警报‑专家核实‑派人维修的步骤，能够实时的对故障进行容错控制，最大化减小故障对经济的损失、人力资源的消耗及对生产效率的影响。
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公开(公告)号：CN117131931A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311010995.5
申请日：2023-08-11
Applicant: 清华大学 , 中南大学 , 国网宁夏电力有限公司信息通信公司
IPC: G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F16/36
Abstract: 本申请公开了一种基于嵌入的电网运维知识图谱实体对齐方法和装置，该方法包括如下步骤：从实际电网运维数据中获取不同时段的两个电网运维知识图谱；基于神经网络分别对所述两个电网运维知识图谱的实体进行邻域聚合，得到各电网运维知识图谱中各实体的多跳邻域聚合信息；基于所述多跳邻域聚合信息，分别确定两个电网运维知识图谱中所有关系对齐的损失值和所有实体对齐的损失值，并基于所有关系对齐的损失值和所有实体对齐的损失值，得到总损失值；以所述总损失值最小化为目标对所述神经网络进行训练，以实现所述两个电网运维知识图谱的对齐。本发明可以大大减少运维成本，提高运维效率，有利于电网运维信息系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113435725B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110685848.2
申请日：2021-06-21
Applicant: 国网宁夏电力有限公司信息通信公司 , 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于FARIMA‑LSTM预测的电网主机动态阈值设定方法，包括：步骤1，构建FARIMA‑LSTM模型；步骤2，收集服务器的内存负载数据并输入FARIMA‑LSTM模型进行数据预处理，对预处理后的内存负载数据进行周期性检验，得到周期性检验结果。本发明预测方法准确，适用范围广，运行时间短，通过周期调整消除了时间序列中的周期性影响，能够更清晰地揭示趋势，降低了周期对ARIMA模型拟合效果的影响，提高了趋势预测精度，利用服务器内存历史数据预测并估算设备运行指标动态阈值，实时的对服务器内存历史数据变化情况进行监控，及时的通知运维人员对设备进行运行状态检查，提高了设备故障的预知能力，充分提升了运维监控和故障抢修工作的主动性，提高了运维效率。
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公开(公告)号：CN114866552A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210654413.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于禀赋效应和参照依赖的群智感知数据质量保障方法，属于计算技术领域，具体包括：获取待感知的任务的质量要求及报酬并发布全部任务；平台公布两阶段的额外报酬发放规则；根据禀赋值与禀赋阈值的大小关系判定用户是否进入正式阶段；根据禀赋值和感知时间确定用户的额外奖励，同时根据平台预算限制确定额外奖励的上限；计算参与任务后的预期效用；依据平台成本和用户数据质量的高低顺序选择用户作为对应移动设备，对其支付任务报酬；计算用户实际效用；计算用户的决策概率和目标奖励概率；根据实际质量和目标质量的关系确定最终报酬。通过本公开的方案，有效地激励用户长期参与感知任务、提供高质量数据。
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公开(公告)号：CN114694256A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210356003.3
申请日：2022-04-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06K9/62
Abstract: 本公开实施例中提供了一种实时网球动作识别方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，具体包括：利用openpose识别包含运动人员的目标视频中每一帧的多个关节点的二维坐标；对全部关节点的二维坐标进行归一化，得到缩放关节点坐标；根据k近邻算法识别每一帧中缩放关节点坐标对应的子动作类型并得到每个子动作类型对应的关键帧；计算每张关键帧中规定关节的角度值；当全部角度值均在子动作对应的预设范围内时，则判定子动作为标准。通过本公开的方案，基于openpose的实时网球动作识别算法，对识别到的关节点坐标进行标准化，然后使用k近邻方法识别动作，判断具体动作是否标准，提高了识别的效率、精准度和实时性。
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