公开(公告)号：CN104777847A

公开(公告)日：2015-07-15

申请号：CN201410013180.7

申请日：2014-01-13

Applicant: 中南大学

Inventor： 邓宏贵 ,  蒋芳清 ,  朱开成 ,  马松山 ,  朱从旭 ,  陶少华

IPC: G05D1/12

Abstract: 本发明涉及无人机目标跟踪和图像处理领域，公开了一种基于机器视觉和超宽带定位技术的无人机目标追踪系统。此目标追踪系统由地面控制平台S1与无人机跟踪器S2组成。地面控制平台由飞行控制软件、数据传输模块、视频显示界面构成；无人机跟踪器由微处理器、FPGA、定位模块、机载传感器、智能视觉模块、飞行控制模块、数据传输模块构成。本发明通过地面控制平台发送目标跟踪指令，无人机跟踪器接收到目标跟踪指令后将智能视觉模块采集到的图像进行算法处理，自动识别目标在图像坐标系中的位置；同时，读取定位模块与机载传感器的数据，通过姿态导调算法规划出飞行路线，将目标运动图像下发至地面控制平台从而实现对运动目标的自动视觉跟踪。

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

Inventor： 陈志刚 ,  朱从旭

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。

公开(公告)号：CN114926257A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210584280.X

申请日：2022-05-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘佳琦 ,  曾媛 ,  朱从旭 ,  李登

IPC: G06Q40/00 ,  G06Q10/10 ,  G06F16/215

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于确定效应和跨期选择的质量提高方法、系统及设备，属于计算技术领域，具体包括：群智感知平台发布任务集合；将所述感知任务数据划分为高质量感知任务和低质量感知任务并生成不同质量的感知任务对应的奖金值；发布任务类型选择计算规则；报酬支付选择计算规则，在报酬支付选择中引入贴现函数，平台设置跨期时间和调度成本影响不同时间的贴现效用；根据用户提交的任务数据，迭代计算该类型任务的数据真值后平台根据用户提交的数据质量与数据真值的差值计算出用户的数据质量；根据用户报酬支付选择的方式，计算出用户的最终报酬，包括任务值和数据质量奖金。通过本公开的方案，在减低平台成本的条件下提高数据质量。

公开(公告)号：CN104616200A

公开(公告)日：2015-05-13

申请号：CN201510072839.0

申请日：2015-02-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 邓晓衡 ,  潘琰 ,  朱从旭 ,  林立新 ,  沈海澜 ,  李登

IPC: G06Q50/00

CPC classification number: G06Q50/01

Abstract: 本发明提出了一种基于节点特性的在线社会网络影响力最大化初始节点选取方法。首先在网络中，基于用户活跃度、用户敏感度和用户亲密度三方面因素，对节点特性进行评价，并以此为依据对节点之间的信用值进行重新定义和分配，节点之间的信用值大小体现节点之间的影响力，如果两个相邻节点相继执行相同的行为，则认为后者被前者影响，为前者分配信用，之后我们结合网络结构和用户行为日志，计算网络中任意两节点之间的信用值大小，并通过贪心算法，递归选取边际收益最大的节点组成影响力最大化初始节点集合。本发明改进了以往仅依据节点度值评价节点影响力规则的弊端，减少了运算时间和内存消耗，能更真实有效地描述并预测影响力的传播过程。

公开(公告)号：CN118331784A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410555923.7

申请日：2024-05-07

Applicant: 中南大学

Inventor： 邓晓衡 ,  周子健 ,  朱从旭 ,  薛开平 ,  蔺海荣

IPC: G06F11/10 ,  G06F3/06

Abstract: 本申请适用于数据云存储技术领域，提供了一种去中心化云存储数据布局与故障恢复方法，该方法包括：将所需存储数据分割成多个数据块；对多个相邻数据块进行细粒度纠删，得到多个校验块；将分块分为数据块与校验块，对不同类别的分块进行异类位置聚合得到多个分组，对分组聚合存储以减少对存储节点数量的需求；对最后一个数据块进行循环补足，以进一步提高存储系统对节点故障的容错性；针对连续半数节点故障情况，对分组进行交错偏移调整，以实现极端故障情况下的数据恢复。本申请能最大容许半数节点故障情况下的数据恢复，降低了数据存储时所需的存储成本与数据恢复时所需的数据块数量。

公开(公告)号：CN104616200B

公开(公告)日：2017-10-10

申请号：CN201510072839.0

申请日：2015-02-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 邓晓衡 ,  潘琰 ,  曹德娟 ,  朱从旭 ,  林立新 ,  沈海澜 ,  李登

IPC: G06F19/00 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提出了一种基于节点特性的在线社会网络影响力最大化初始节点选取方法。首先在网络中，基于用户活跃度、用户敏感度和用户亲密度三方面因素，对节点特性进行评价，并以此为依据对节点之间的信用值进行重新定义和分配，节点之间的信用值大小体现节点之间的影响力，如果两个相邻节点相继执行相同的行为，则认为后者被前者影响，为前者分配信用，之后我们结合网络结构和用户行为日志，计算网络中任意两节点之间的信用值大小，并通过贪心算法，递归选取边际收益最大的节点组成影响力最大化初始节点集合。本发明改进了以往仅依据节点度值评价节点影响力规则的弊端，减少了运算时间和内存消耗，能更真实有效地描述并预测影响力的传播过程。