公开(公告)号：CN101170573A

公开(公告)日：2008-04-30

申请号：CN200710036175.8

申请日：2007-11-21

Applicant: 湖南大学

Inventor： 罗娟 ,  吕磊 ,  李仁发 ,  曾凡仔

IPC: H04L29/08

Abstract: 本发明公开了一种基于中间件的主动无线传感器平台的设计。本发明设计一种支持主动无线传感器网络的通用目的中间件系统，该中间件系统能运行在资源受限的传感器网络节点上，系统提供网络服务管理，数据管理和任务管理功能，提供允许用户定制网络节点服务功能，允许其应用在不同的传感器网络环境中，达到代码共享、减少传感器网络应用程序开发周期、增加传感器网络软件健壮性的要求。本发明所采用的技术方案是：基于移动Agent技术的主动无线传感器网络的通用目的中间件系统，系统包括由多个动态Agent构成的应用层、多个位于应用层下的系统服务模块、一个位于网络层上的移动Agent执行环境、以及一个位于网络层上的主动分组管理器。

公开(公告)号：CN114170264B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202111501811.6

申请日：2021-12-09

Applicant: 湖南大学

Inventor： 曾凡仔 ,  吴婕 ,  肖竹 ,  蒋洪波 ,  刘代波 ,  蔡成林

IPC: G06T7/215 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明提供了一种基于智能可穿戴设备的驾驶状态监测方法，包括：步骤1，驾驶员在驾驶状态下佩戴内置IMU惯性传感单元的智能耳机，通过IMU惯性传感单元实时采集驾驶状态下驾驶员头部的运动数据；步骤2，基于采集的驾驶员头部的运动数据进行预处理，得到预处理后的驾驶员头部的运动数据；步骤3，基于预处理后的驾驶员头部的运动数据进行动作分割提取；步骤4，对分割提取后的驾驶员头部的运动数据进行校正。本发明可以准确识别驾驶员在驾驶状态下头部的运动状态，实现对驾驶状态下驾驶员的行为监测。

公开(公告)号：CN114266316B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202111631593.8

申请日：2021-12-28

Applicant: 湖南大学

Inventor： 肖竹 ,  李昊 ,  蒋洪波 ,  曾凡仔 ,  陈文婕

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2323 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F16/29

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于层次图卷积网络的碳足迹‑用户分类方法，属于数据处理技术领域，具体包括：提取多个采样点；根据全部采样点之间的距离构建路段信息，并利用谱聚类方法根据全部路段信息构建路网信息；输入混合时空图卷积网络进行学习，得到层次轨迹嵌入表示；将用户信息及其对应的轨迹数据进行编码后嵌入层次轨迹嵌入表示，得到高维轨迹向量；将高维轨迹向量输入图注意力网络进行降维，得到目标轨迹向量；将目标轨迹向量输入多层感知器和激活函数，得到分类模型。通过本公开的方案，利用图结构构建时空图，然后聚合得到层次嵌入信息，而后再通过图卷积网络和注意力机制网络进行训练，进而得到高精度和可扩展性强的分类模型。

公开(公告)号：CN114980017B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202210332924.6

申请日：2022-03-31

Applicant: 湖南大学

Inventor： 曾凡仔 ,  李阳 ,  肖竹 ,  蒋洪波 ,  刘代波

IPC: H04W4/40 ,  H04W24/02

Abstract: 本公开实施例提供了一种无人机辅助无线通信的吞吐量最大化适配方法，属于通信技术领域，具体包括：构建无人机辅助地面用户无线通信的下行传输系统；根据系统模型来确定最大化地面用户最小吞吐量问题P1；对用户调度关联、无人机发射功率以及无人机轨迹进行优化，将原问题P1拆解为三个子问题；设当前迭代次数为r，误差阈值ε＝10‑3，则第r次迭代时用户调度关联为Xr，无人机发射功率为Pr，无人机轨迹为Qr，计算目标函数值为ηr，并且与上一次迭代得到的目标函数值ηr‑1相比较，如果|ηr‑ηr‑1|≤ε，则得到用户调度关联最优解Xr，无人机发射功率最优解Pr，最优无人机轨迹Qr，否则返回到步骤3。通过本公开的方案，提高了无线通信网络部署的便利性、灵活性和系统的吞吐量。

公开(公告)号：CN113591550B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202110672709.6

申请日：2021-06-17

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蒋洪波 ,  沈湘宇 ,  肖竹 ,  刘代波 ,  曾凡仔 ,  陈文婕

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于瞳孔变化的个人喜好自动检测模型构建方法、装置、设备及介质，方法为：采集用户的眼睛在阅读给定内容时的视频，从视频帧中提取眼睛的瞳孔与虹膜的比值PIR；对PIR序列进行预处理并赋予对应的标签，该标签标识用户对阅读的给定内容的兴趣程度；从带标签的PIR序列中提取给定的若干特征，得到带标签的特征向量，构成该用户的一个样本；针对每种标签均获取多个样本，所有样本构成训练样本集；使用训练样本集训练多层感知机的参数，得到该用户的个人喜好自动检测模。本发明可以利用与用户内心直接相关的瞳孔变化这一即时生理反应信息来推测用户对智能设备上特定内容的偏好，从而捕捉观看内容与用户喜好程度之间的关系。

公开(公告)号：CN112183202B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202010866830.8

申请日：2020-08-26

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蒋洪波 ,  曹航程 ,  肖竹 ,  刘代波 ,  曾凡仔

IPC: G06V40/16 ,  G06F21/32

Abstract: 本发明公开了一种基于牙齿结构特征的身份认证方法及装置，其中方法包括：采集身份待认证人员露出牙齿的人脸图像，从中提取上半部分牙齿的下边缘线和下半部分牙齿的上边缘线；提取每个边缘线的以下任意一类或多类细粒度特征：每颗牙齿的基本特征、每个相邻牙齿组的扩展特征、每两个邻接点距离构成的全局特征、边缘线的形状；所述邻接点是指相邻两颗牙齿的连接点；根据细粒度特征计算身份待认证人员与已注册用户之间的相似度，若相似度大于相似度阈值则身份认证成功，否则身份认证失败。本发明的成本低，识别准确性好，安全度高。

公开(公告)号：CN113627238B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202110710041.X

申请日：2021-06-25

Applicant: 湖南大学

Inventor： 曹航程 ,  肖竹 ,  蒋洪波 ,  曾凡仔 ,  刘代波 ,  陈文婕

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411 ,  G06F3/04883 ,  G01H17/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于手部结构振动响应特征的生物识别方法、装置、设备及介质，方法为：采集终端屏幕的振动数据并预处理得到屏幕触摸事件对应的待识别振动序列；根据待识别振动序列相对于各区域质心的DTW距离确定触摸区域；根据待识别振动序列的持续时间和总振动幅值确定屏幕敲击力度；根据区域和力度筛选已注册振动序列；根据待识别振动序列与已注册序列在频率域上的振幅差分布，将待识别振动序列中的非稳定频段数据剔除，再提取其细粒度特征向量；根据细粒度特征向量，计算待识别振动序列与筛选的已注册振动序列之间的相似度；根据计算得到的相似度判断当前用户是否为合法用户。本发明可以实现安全和高效的连续用户身份认证。

公开(公告)号：CN114863683B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202210508400.8

申请日：2022-05-11

Applicant: 湖南大学

Inventor： 肖竹 ,  舒锦梅 ,  蒋洪波 ,  刘代波 ,  曾凡仔

IPC: G08G1/01

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于多目标优化的异构车联网边缘计算卸载调度方法，属于计算技术领域，具体包括：建立具有缓存和计算功能的两层异构车载边缘网络模型；确定server的服务缓存决策；求解server服务缓存最优解；根据卸载任务的不同特性建立不同的任务卸载模型；提出系统优化目标，根据任务卸载模型计算相应的时延和能耗，在服务缓存和计算资源的约束下，计算不同卸载模型下的联合时延和能耗开销，选择开销最小的模型进行计算卸载；将计算卸载过程建模为受约束的基于卸载时延和卸载能耗两个目标的优化问题；为所建模型构造多目标萤火虫算法，基于非支配排序筛选出最优计算卸载解集。通过本公开的方案，提高了计算效率和适应性。

公开(公告)号：CN116108983A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310036274.5

申请日：2023-01-09

Applicant: 湖南大学

Inventor： 肖竹 ,  李昊 ,  蒋洪波 ,  曾凡仔 ,  陈文婕

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于协同时空卷积网络的城市碳排放预测方法和设备，方法包括：以城市网格为节点，分别以网格之间的空间连通性、地理邻近性和碳排放时间相似性为视角，构建城市多视角相关性的异质图；将城市碳排放和交通密度数据并行输入至异质图，各使用1个时空卷积模块分别从带碳排放和交通密度数据的异质图中提取碳排放的时空特征和交通密度的时空特征；从交通密度的时空特征中提取交通密度对碳排放的依赖性，并将交通密度对碳排放的依赖性与碳排放的时空特征融合，得到碳排放全局时空特征；将碳排放全局时空特征与外部因素结合，对城市碳排放进行协同预测。本发明以协同方法预测城市基于私家车的碳排放，可以提高城市碳排放预测精准度。

公开(公告)号：CN116052427A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310053817.4

申请日：2023-02-03

Applicant: 湖南大学深圳研究院

Inventor： 肖竹 ,  肖慧 ,  蒋洪波 ,  陈文婕 ,  曾凡仔

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06F17/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于私家车出行轨迹数据的城市间跨区域移动性预测方法及装置，方法包括：获取城市群跨区域出行的私家车轨迹数据和驾驶状态数据，提取历史出行流量数据、时空地理数据和POI数据；基于城市群区域划分，根据提取数据构建城市群的空间邻接矩阵S、语义邻接矩阵W和建模三维图信号张量χ；采用基于时空图常微分方程网络的预测模型，根据城市群的S和W及χ预测城市群未来出行流量；基于交通流理论，从历史出行流量数据中获取出行流量初始状态，再采用基于神经常微分方程网络的预测模型，根据初始状态预测未来出行流量；最终融合两个预测模型的出行流量预测结果，保证了城市间出行流量预测结果的准确性和有效性。