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公开(公告)号：CN103313383B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310180007.1
申请日：2013-05-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域分割和曲面拟合的室内定位方法，包括：在给定目标区域中设置M个信号源和N个参考点，保证每个参考点能够接受来自至少一个信号源的信号强度，同时记录每个参考点的二维坐标信息，对于每个参考点进行信号强度采样，然后对样本取均值，得到第i个参考点的指纹，将给定目标区域划分为K个区域，并根据每个区域内的参考点的指纹，建立相应的区域指纹，并存到指纹数据库，在每个区域内，针对每一个信号源，利用该区域内参考点的指纹，建立一个曲面拟合函数来表示该信号源在该区域内的信号强度分布。本发明能够解决现有指纹定位技术中，定位性能受参考点粒度的制约，定位结果只能从有限个参考点中提取，导致定位精度有限的问题。
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公开(公告)号：CN105242239A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510679278.0
申请日：2015-10-19
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G01S5/0252 , H04W4/023
Abstract: 本发明公开了一种室内子区域定位方法，包括：在给定目标区域中设置N个信号源，并将目标区域依据物理结构划分成K个子区域，终端设备接收到指纹后将其上传到服务器构成指纹集，当服务器接收到的指纹集中指纹的数目达到设定阈值后，则将当前指纹集利用分簇算法划分成K个簇，并将这K个簇一对一地匹配到K个子区域中，再将各指纹簇中所有指纹的均值作为对应子区域的区域指纹用于定位，定位时计算定位指纹和子区域指纹中所有对应信号的差值序列，得到各差值序列的方差，并将具有最小方差的子区域为最终定位结果。本发明能够解决现有指纹定位技术中人工采集指纹信号以构建指纹数据库带来的工作量大和异质设备定位精度差的问题。
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公开(公告)号：CN103714554A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310680307.6
申请日：2013-12-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传播融合的视频跟踪方法，步骤：①接收一帧已知跟踪目标区域的视频图像t；②接收第t+1帧视频图像，在采样与第t帧视频图像跟踪目标等大的候选目标区域，构成候选目标集；③分别计算HOG、LBP和Haar-like特征表示下目标两两之间的相似度，得到相似度；④将计算得到的三个基于不同特征表示的相似度进行传播融合，融合为一个相似度；⑤选取第t+1帧视频图像中与已知的第t帧视频图像跟踪目标相似度最高的候选目标区域作为跟踪目标在该帧中的位置，并输出跟踪目标被矩形框标记的第t+1帧视频图像；⑥令t=t+1，重复②至⑤，直至视频结束。本发明考虑融合基于多种特征表示的多种相似度来描述已知目标和候选目标的相似性，从而提高目标跟踪的准确率。
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公开(公告)号：CN103617259A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310632543.0
申请日：2013-11-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30964
Abstract: 本发明公开了一种基于有社会关系和项目内容的贝叶斯概率矩阵分解推荐方法，包括：使用PMF方法对观察评价矩阵进行隐含矩阵分析，得到隐含用户特征矩阵和隐含项目特征矩阵；使用BPMFSR或者BPMFSRIC方法对隐含用户特征矩阵和隐含项目特征矩阵进行吉布斯采样，得到采样后的隐含用户特征矩阵和隐含项目特征矩阵；根据所述采样后的隐含用户特征矩阵和隐含项目特征矩阵计算预测评价矩阵，基于所述预测评价矩阵进行推荐。本发明方法计算高效并能运用于有大规模数据集的基于信任或基于内容的推荐系统；具有更快的收敛速度，比其它矩阵分解方法得到更准确的推荐结果；相比其它方法更好的缓解了数据稀疏问题和冷启动问题。
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公开(公告)号：CN103313383A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310180007.1
申请日：2013-05-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域分割和曲面拟合的室内定位方法，包括：在给定目标区域中设置M个信号源和N个参考点，保证每个参考点能够接受来自至少一个信号源的信号强度，同时记录每个参考点的二维坐标信息，对于每个参考点进行信号强度采样，然后对样本取均值，得到第i个参考点的指纹，将给定目标区域划分为K个区域，并根据每个区域内的参考点的指纹，建立相应的区域指纹，并存到指纹数据库，在每个区域内，针对每一个信号源，利用该区域内参考点的指纹，建立一个曲面拟合函数来表示该信号源在该区域内的信号强度分布。本发明能够解决现有指纹定位技术中，定位性能受参考点粒度的制约，定位结果只能从有限个参考点中提取，导致定位精度有限的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103077389A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310004707.5
申请日：2013-01-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合字符级和字符串级分类的文本检测和识别方法，在图像中提取可能属于同一字符的像素集形成备选字符；滤除不满足字符几何特征统计规律的备选字符；采用基于字符旋转和尺度不变性特征的字符级分类器对备选字符分类，以确定备选字符为某字符的概率；将字符两两合并形成初始字符串；计算两两字符串间的相似度，将相似度最高的两字符串合并成新的字符串，直到没有可再合并的字符串；采用基于字符串结构特征的字符串级分类器对字符串分类，以确认具有语意的字符串；利用待识别字符为某一字符的概率对字符串识别，得到语意文本。本发明将文本检测和识别过程作为一个整体，利用检测和识别的相互作用提高结果精度，简单高效。
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公开(公告)号：CN103020651A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210490923.0
申请日：2012-11-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明公开了一种微博图片敏感信息检测方法，包括：建立敏感词库、字体库和颜色库，接收N张待检测微博图片，创建敏感信息列表，遍历检测微博图片是否含敏感信息，根据当前微博图片大小和敏感词库、字体库和颜色库生成对应于该微博图片的敏感信息图片库，并遍历与该微博图片进行匹配，根据微博图片上遍历位置的图像块与敏感信息图片的匹配度中的最大值判定是否存在敏感信息，并将匹配信息存入敏感信息列表中。本方法的特征是基于生成式，不易漏检误检，鲁棒性强，并且检测准确率高。
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公开(公告)号：CN102200999B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201110106315.0
申请日：2011-04-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种相似性形状检索方法，步骤为：①提取输入查询图像和数据库中待检索图像的形状轮廓；②用内距离形状上下文描述子对所有形状（包括输入查询形状和数据库中的待检索形状）进行表示。③用动态规划方法对所有形状（包括输入查询形状和数据库中的待检索形状）进行两两之间的匹配。④用内容敏感的相似性度量方法计算获得新的相似度度量排序。⑤获得形状检索的结果。本发明不再使用两两形状之间的不相似性（距离）作为形状检索的直接依据，而是通过对形状的内在差异进行整合，利用形状相似性空间中的结构信息对原始两两形状之间的不相似度（距离）进行改进，从而有效的提升了形状检索的准确率。
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公开(公告)号：CN101516099B
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200910061537.8
申请日：2009-04-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种传感器网络异常检测方法，对网络进行分簇，各簇中簇头汇聚簇内各单位时间内所有节点的高维数据序列，采用隐马尔科夫模型构建方法构建各单位时间的节点高维数据变迁模型，以模型相似性为分类基准，将各节点高维数据变迁模型进行分类，对于每一类的节点高维数据初始变迁模型，将其包含单位时间内的所有高维数据序列汇聚，再次采用隐马尔科夫模型构建方法构建新的节点高维数据变迁模型，利用新的高维数据变迁模型对簇中进行异常检测。本发明充分利用传感器网络中数据时间和空间相关性，有效减少数据冗余及通信开销，延长传感器节点的寿命，达到异常检测的目的。
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公开(公告)号：CN101505487B
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN200910060883.4
申请日：2009-02-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公布了一种传感器网络骨架提取方法，包括以下步骤：1、找出边界上的角点，将边界被划分为有限个边界分支；2、识别出相互连通的骨架节点；3、在连通的骨架节点中搜索最远距离的两骨架节点，连接这两个骨架节点生成骨架弦；4、连接相邻骨架弦，再将角点与最近骨架弦相连，生成粗糙骨架图；5、采用剪枝方法优化粗糙骨架图，得到最终骨架。本发明利用不同边界分支确定骨架节点，与传统的算法相比，不会受到边界扰动影响，因而能得到更加近似的网络拓扑结构，从而更好的重构网络。
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