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公开(公告)号：CN111428631B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010208111.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞控信号可视化识别分选方法，包括获取待分析的无人机飞控信号；对信号进行时频分析、图像去噪并提取信号参数；对信号参数进行聚类分析和时频图重构，从而得到最终的无人机飞控信号可视化识别分选结果。本发明针对反无人机侦查瓶颈问题进行技术设计，使用信号时频分析、图像遗传算法分割去噪、图像连通区域标记特征提取、基于核密度估计的密度峰值聚类分析及时频图像重构等多种算法技术，实现对无人机飞控信号的检测识别，而且实施极为方便，能够有效避免其他侦察手段的不足，可以有效帮助指挥人员及时、准确、直观地进行射频跳频信号分析识别分选，为操作人员对信号性质的研判提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN115641537A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211334285.3
申请日：2022-10-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06F18/23 , G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种教师多模态情感与学生行为相关性的可视分析方法及系统，从知识讲解者和参与者双角度出发，从视频、句子、帧三个层级对教师多模态情感和学生学习行为进行多粒度的可视分析，以帮助用户深入的探索教师的情感表达及其与学生学习行为的潜在关系，进而可以帮助教师选择合适的情感表达以改善自己的授课技巧。
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公开(公告)号：CN111428631A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010208111.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞控信号可视化识别分选方法，包括获取待分析的无人机飞控信号；对信号进行时频分析、图像去噪并提取信号参数；对信号参数进行聚类分析和时频图重构，从而得到最终的无人机飞控信号可视化识别分选结果。本发明针对反无人机侦查瓶颈问题进行技术设计，使用信号时频分析、图像遗传算法分割去噪、图像连通区域标记特征提取、基于核密度估计的密度峰值聚类分析及时频图像重构等多种算法技术，实现对无人机飞控信号的检测识别，而且实施极为方便，能够有效避免其他侦察手段的不足，可以有效帮助指挥人员及时、准确、直观地进行射频跳频信号分析识别分选，为操作人员对信号性质的研判提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN114973126B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210540837.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种在线课程的学生参与度实时可视化分析方法，包括实时获取在线课程中学生的视频；对视频数据进行预处理提取得到学生的面部特征；从注意力、情感、疲劳程度和认知状态四个方面建立学生参与度分析模型；对学生参与度分析模型的分析结果进行可视化完成在线课程的学生参与度实时可视化分析。本发明使用计算机视觉方法提取学生面部特征，然后建立学生参与度分析模型，然后使用可视分析方法帮助教师从多角度分析学生参与度；相比于传统的线性查看学生视频方法，本发明方法可以自动提取学生参与度信息并进行可视化展示，可靠性高、准确性好、实时性高且方便快捷。
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公开(公告)号：CN106332215A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610870647.9
申请日：2016-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: H04W40/18 , H04L12/24 , H04L12/721
CPC classification number: H04W40/18 , H04L41/145 , H04L45/14
Abstract: 本发明公开了车载机会网络中一种代价最小的转发中继选择方法，属于车载网络通信领域。包括以下步骤：构建由一个源车载节点、一个目的车载节点和M-2个中继节点组成的车载机会网络模型；基于所述车载机会网络模型，构建所述节点之间的相遇速率模型和传输代价模型；基于所述相遇速率模型和传输代价模型，推导出最优中继节点选择问题；通过设计一个动态规划的启发式方法解决所述最优中继节点选择问题，进而建立多样节点中继机制；对所述多样节点中继机制和基于相同网络参数的已有机制进行仿真，验证所述多样节点中继机制的优越性。本发明能够充分利用通信机会，选择合适的中继转发节点来提升机会转发性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114926495B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210539892.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/20 , G06T11/20 , G06V10/762 , G06V10/774 , G08G1/01 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种交通视频流的数据处理方法，包括获取待处理的路口交通视频流数据；采用多目标跟踪算法对视频流数据进行运动轨迹提取；对运动轨迹进行还原、清洗和属性计算；计算得到最终的连续交通流数据信息。本发明还公开了一种包括所述交通视频流的数据处理方法的轨迹可视化方法，以及包括所述交通视频流的数据处理方法和轨迹可视化方法的分析方法。本发明通过可视化呈现路口监控视频中的轨迹信息及其动态演变，以让用户快速理解视频内容，辅助用户进行实时分析；因此，本发明方法能够处理，呈现和可视化监控视频中复杂的交通动态信息，能够快速处理并得到路口轨迹中的连续交通信息流，适用于各种交通路口场景，而且可靠性高、准确性好。
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公开(公告)号：CN114926495A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210539892.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/20 , G06T11/20 , G06V10/762 , G06V10/774 , G08G1/01 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种交通视频流的数据处理方法，包括获取待处理的路口交通视频流数据；采用多目标跟踪算法对视频流数据进行运动轨迹提取；对运动轨迹进行还原、清洗和属性计算；计算得到最终的连续交通流数据信息。本发明还公开了一种包括所述交通视频流的数据处理方法的轨迹可视化方法，以及包括所述交通视频流的数据处理方法和轨迹可视化方法的分析方法。本发明通过可视化呈现路口监控视频中的轨迹信息及其动态演变，以让用户快速理解视频内容，辅助用户进行实时分析；因此，本发明方法能够处理，呈现和可视化监控视频中复杂的交通动态信息，能够快速处理并得到路口轨迹中的连续交通信息流，适用于各种交通路口场景，而且可靠性高、准确性好。
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公开(公告)号：CN114970558B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210540851.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种课堂分组讨论的可视化分析方法，包括获取待分析的分组讨论对话数据并预处理；提取处理后的分组讨论对话数据中的对话回复关系；对分组讨论中学生间的互动随时间变化的关系进行可视化分析；计算发言与议题之间的关系并进行可视化分析；对学生参与讨论期间的表现进行分析和可视化展示并辅助教师进行分析。本发明提供的这种课堂分组讨论的可视化分析方法，通过创新的技术方案提取课程分组讨论数据中的有用信息，并将提取的信息进行可视化分析和展示，从事能够更好的辅助教师进行课堂分组讨论的可视化分析；而且本发明方法的可靠性高、准确性好且科学合理。
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公开(公告)号：CN114756615B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210377483.1
申请日：2022-04-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于力引导的社交网络可视化方法、计算机装置，立足于切片式社交网络可视化，围绕多关系社交网络中无法有效兼顾网络布局和用户心理地图的问题，给出了基于力引导的多关系社交网络布局方法，提出了个体i位于第j类关系的副本对于位于第k类关系的副本的影响程度Iijk。本发明以影响因子Iijk来衡量节点副本附近网络布局和用户心理地图的冲突程度，以此计算节点副本的理想布局位置，能够同时达到清晰呈现各关系网络图网络结构和保持用户心理地图两个目标。
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公开(公告)号：CN108540963A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810329571.8
申请日：2018-04-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种回连模式下车联网雾计算能力的评估方法，包括获取初始化数据；在每一个时间点，计算每台车辆到车联网中其他所有车辆的距离并获取距离最小值，以及计算每台车辆到车联网中事先设定的原点的距离并获取距离最小值；将车辆添加进入车联网，并将该车辆最后一次连接起点的时刻更新为当前时刻；更新车联网的数据信息；计算车联网的评估信息，从而完成车联网中雾计算能力的评估。本发明提供的这种回连模式下车联网雾计算能力的评估方法，通过车联网中的车辆数和计算能力对车联网雾计算能力进行评估，能够科学合理地对回连模式下车联网雾计算能力进行评估和评价，本发明方法简单可靠。
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