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公开(公告)号：CN101656888B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN200810118766.4
申请日：2008-08-21
IPC: H04N7/64
Abstract: 一种视频传输方法及装置、系统，方法具体包括：对视频数据提取基于场景的运动强度特征信息，并确定基于所述场景的视频数据的运动强度；根据接收端反馈的丢包率信息以及基于所述场景的视频数据的运动强度，确定传输基于所述场景的视频数据时的丢包率，以及丢弃的包的类型；按照所述确定传输基于所述场景的视频数据时的丢包率，以及丢弃的包的类型，传输基于所述场景的视频数据。本发明实施例可以有效降低计算复杂度；并且控制网络拥塞更加有效，避免了在网络拥塞情况下传输大量数据引起的盲目丢包，即使在多路视频流同时传送时也能对各具体视频流质量进行控制，从而实现了在有效控制网络拥塞的同时提高视N频播放质量。
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公开(公告)号：CN119107689A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411024579.5
申请日：2024-07-29
Applicant: 国能长源汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种值班人员疲劳行为检测方法、装置和电子设备，属于图像检测技术领域，所述方法包括：将当前帧图像输入动作检测模型提取特征嵌入信息和第一标签信息；将特征嵌入信息和第一标签信息中主体位置标签输入目标跟踪模型得到主体身份标签和跟踪位置标签；将当前时间戳和值班人员的疲劳动作标签、主体身份标签、跟踪位置标签对应的第二标签信息输入后处理模型，以使其判断预设时间段内第二标签信息是否满足疲劳行为定义，若满足则输出第三标签信息和疲劳告警信号。本发明提出动作检测模型、目标跟踪模型、后处理模型三段式检测，仅在后处理模型中加入时序建模能力，使得整体模型更加轻量化，进而降低疲劳行为检测的操作难度。
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公开(公告)号：CN113612970B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202110874184.4
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种面向工业监控视频的安全事件智能分析管控平台，属于视频分析领域。包括：用户权限管理模块，用于管理用户信息和用户权限；数据集采集模块，用于根据配置摄像头和采集时间，自动拉取工业监控视频，摄像头与过滤算法匹配与绑定，将拉取视频过滤打包，提供相应下载接口；算法管理模块，用于管理过滤算法和工业监控视频分析算法的版本；报警策略管理模块，用于根据配置的摄像头和警戒时间，自动拉取监控视频并运行选定的分析算法进行检测，在检测到目标事件时进行推送；报警信息管理模块，用于查询、管理和可视化报警信息，支持开放API接口查询报警记录。本发明在保障工业监控视频安全性的同时，提高算法管理的灵活性。
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公开(公告)号：CN117676577A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311542217.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04W12/069 , H04W12/08 , H04L9/40 , H04W12/02
Abstract: 本发明属于网络安全领域，具体涉及一种具有内生安全属性的IPv6单栈园区5G专网接入方法，包括：接收终端的入网请求，并对该终端进行用户合法性认证；向园区网IPv6真实地址生成服务器发送经合法性认证通过的终端所对应的IPv6真实地址获取请求，获取相应IPv6真实地址后通过认证报文携带返回给入网终端，用以终端用户接入IPv6单栈园区5G专网，其中，IPv6真实地址为用于终端用户接入园区5G专网的IPv6地址前64位network ID，其分为n比特位的ISP ID和64‑n比特位的info ID，info ID由用户身份信息映射得到，能够用于结合该映射过程中所记录的信息对应关系实现身份溯源。本发明IPv6真实地址的生成及其分配有效保证了园区5G专网接入的内生安全。
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公开(公告)号：CN117040943A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311305187.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L9/40 , H04L101/659
Abstract: 本发明公开了一种基于IPv6地址驱动的云网络内生安全防御方法和装置，属于云网络安全技术领域，所述方法包括：在地址生成层，将云网络中的租户身份信息转换为网络唯一标识并与信息进行拼接、加密生成IPv6接口标识，再与网络前缀进行组合得到IPv6真实地址。在地址验证层，实时监测各个网络主机端口的流量和流表项数据，确定每个网络主机端口的状态转移情况；针对不同状态转移情况的网络主机端口，采用差异化的验证策略验证IPv6真实地址的合法性。在地址利用层，当监测到异常流量时从地址验证层获得异常流量对应的当前IPv6真实地址，对其进行身份的快速追溯，同时结合动态源地址验证方法，提高了云网络的内生安全防御能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111461935B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010233566.4
申请日：2020-03-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种高校教师的教学科研数据库应用系统，属于数据库管理领域，包括：输入模块，用于输入考核命令，所述考核命令包括：考核名称、起止时间、待考核教师ID；教学科研数据库，用于存储高校教师的教学科研数据以及对高校教师的教学科研数据进行预处理得到的数据源、考核字段、考核项和考核规则；处理器，用于在接收考核命令后，调用待考核教师ID在起止时间内对应的数据源、考核字段、考核项和考核规则进行业绩计算和业绩分配，得到待考核教师的业务考核结果；输出模块，用于输出待考核教师的业务考核结果。本发明系统可以实现业绩自动计算，灵活配置考核方案，可以满足高校的实际应用需求。
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公开(公告)号：CN113553979B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110871211.2
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO V5的安全服检测方法和系统，属于目标检测领域。包括：采用安全服穿着状态训练集训练改进YOLO V5，训练样本为包含工作人员图片帧，标签为安全服穿着状态，得到训练好的检测模型；将工业监控视频的每一帧输入至训练好的检测模型，得到安全服检测结果。本发明使用不同的神经网络结构替换原有YOLO V5算法的Backbone模块，采用EfficientNet作为Backbone，通过复合模型扩张系数对网络结构的宽度、深度与输入图像分辨率统一放缩，获得优于YOLO V5人工调整参数效果。采用ResNet50作为Backbone，由于加入残差块，让网络提取到特征信息完整保留到下一层，在前向传播过程中有效消除网络层之间梯度弥散。采用ShuffleNet或MobileNet作为Backbone，降低网络结构复杂度与模型体积，得到轻量化模型。
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公开(公告)号：CN115113875A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210691390.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开了一种基于COStream的数据流程工作量精细化估计方法，属于数据流编译器的任务工作量估计领域。包括：获取COStream数据流语言中不同数据类型的基础运算及基础操作的时钟周期数；将待测的程序语句结构生成语法分析树，遍历语法分析树中的所有节点，分别计算每个节点的工作量，待测的程序语句结构的工作量为所有节点工作量的总和；本发明以时钟周期作为单位，细粒度地估计程序语句的工作量，工作量估计方法更精准，并且在进行工作量估计时，考虑了COStream编译器经过优化后的实际执行路径，针对编译器优化后不会执行的程序语句，不会计算相应的工作量，进一步提高了COStream数据流语言中工作量估计的准确性。
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公开(公告)号：CN112214222B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011169585.1
申请日：2020-10-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种COStream中用于实现前馈神经网络的sequential结构及其编译方法，属于计算机编译技术领域。本发明结合COStream中已经存在的pipeline结构文法与主流深度学习框架的API设计，设计了基于顺序模型描述深度学习架构、配置学习过程、设置训练数据集以及训练标签集的sequential结构的文法。sequential结构的文法设计，使得用户不再需要基于COStream中基本的数据流图构建语言，逐步构造前馈神经网络的正向传播、反向传播过程中计算节点，有效地避免大量的代码。本发明在sequential结构文法的基础上，实现了由sequentialNode转换成实际compositeNode。
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公开(公告)号：CN113553979A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110871211.2
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO V5的安全服检测方法和系统，属于目标检测领域。包括：采用安全服穿着状态训练集训练改进YOLO V5，训练样本为包含工作人员图片帧，标签为安全服穿着状态，得到训练好的检测模型；将工业监控视频的每一帧输入至训练好的检测模型，得到安全服检测结果。本发明使用不同的神经网络结构替换原有YOLO V5算法的Backbone模块，采用EfficientNet作为Backbone，通过复合模型扩张系数对网络结构的宽度、深度与输入图像分辨率统一放缩，获得优于YOLO V5人工调整参数效果。采用ResNet50作为Backbone，由于加入残差块，让网络提取到特征信息完整保留到下一层，在前向传播过程中有效消除网络层之间梯度弥散。采用ShuffleNet或MobileNet作为Backbone，降低网络结构复杂度与模型体积，得到轻量化模型。
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