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公开(公告)号：CN117312391A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311372877.9
申请日：2023-10-23
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F11/34 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其首先获取待评价的多个指标数据，并将其存入消息队列，接着对消息队列中的指标数据进行读取，再使用转换函数得到格式化的指标数据；随后使用聚合函数作为评价分析算子对格式化的指标数据进行聚合窗口处理和阈值处理分析，以获取多个处理后的指标数据；然后针对多个处理后的指标数据中的各项指标生成对应的规则文件，由此所有规则文件共同构成预警规则文本数据；再将预警规则文本数据存入消息队列；接着再使用流式处理引擎的广播处理函数对获取的指标数据以及规则数据处理。本发明能够解决现有大数据平台动态指标评价方法存在的代码的冗余且复杂，复用性差，代码修改繁琐的技术问题。
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公开(公告)号：CN111114590A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010015915.5
申请日：2020-01-08
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种列车位置报警系统的报警距离控制方法，包括：终端节点使用第一信道接收来自于主网络的报警数据包，并判断该报警数据包是否来自于首通讯节点，如果不是则终端节点获取该报警数据包中的里程信息ADDR1，切换到第二信道，终端节点判断第二信道当前是否处于空闲状态，如果是则终端节点向主网络发送位置查询请求，并判断是否接收到来自主网络的位置查询响应，如果是则终端节点统计从当前时刻开始的预设时间内从主网络接收到的所有位置查询响应。本发明能解决现有列车位置报警系统报警信号传输距离过远，导致距离列车较远的施工人员因接收到报警信息并过早离开铁路施工路段，从而耽误铁路施工进度的技术问题。
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公开(公告)号：CN117119148B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311014537.9
申请日：2023-08-14
Applicant: 中南民族大学
IPC: H04N7/18 , H04N23/90 , H04N13/275
Abstract: 本发明公开了一种基于三维场景的视频监控覆盖效果可视化评估方法，包括：根据文物保护单位对安防监控区域的要求确定监控目标，在预先构建的文物保护单位三维场景模型中生成与该监控目标对应的检测区域，通过分析检测区域对视频监控覆盖效果的需求，根据预先建立的视频监控系统覆盖情况评价指标体系中影响检测区域视频监控覆盖效果需求的指标，制定视频监控系统的视频监控设备布局方案，并按照视频监控设备布局方案在文物保护单位三维场景模型中放置摄像机组件来模拟布设多个视频监控设备。本发明能够解决现有监控设备布设方案由于无法确定视频监控的覆盖范围，导致出现视频监控盲区或者视频监控设备资源浪费的技术问题。
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公开(公告)号：CN117119148A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311014537.9
申请日：2023-08-14
Applicant: 中南民族大学
IPC: H04N7/18 , H04N23/90 , H04N13/275
Abstract: 本发明公开了一种基于三维场景的视频监控覆盖效果可视化评估方法，包括：根据文物保护单位对安防监控区域的要求确定监控目标，在预先构建的文物保护单位三维场景模型中生成与该监控目标对应的检测区域，通过分析检测区域对视频监控覆盖效果的需求，根据预先建立的视频监控系统覆盖情况评价指标体系中影响检测区域视频监控覆盖效果需求的指标，制定视频监控系统的视频监控设备布局方案，并按照视频监控设备布局方案在文物保护单位三维场景模型中放置摄像机组件来模拟布设多个视频监控设备。本发明能够解决现有监控设备布设方案由于无法确定视频监控的覆盖范围，导致出现视频监控盲区或者视频监控设备资源浪费的技术问题。
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公开(公告)号：CN111242211B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010029383.0
申请日：2020-01-13
Applicant: 中南民族大学 , 武汉旗云高科信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种田野文物保护系统中的地下入侵信号识别方法，属于深度学习和模式识别领域。包括：对监测到的地下入侵信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别的地下入侵信号的类别，将信号样本及其对应的类别分别构建为训练集数据和测试集数据，利用构建的训练集数据训练构建的神经网络；根据训练好的卷积神经网络，对每个预处理后的测试集数据信号样本进行识别，得到计算后的信号的类别，并与正确结果对比。本发明基于一维卷积神经网络分类模型进行地下入侵信号分类识别，克服了传统的人为监测来进行预警的缺点，而且对地下入侵信号的识别具有普适性和灵活性，并且提高了识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111360463B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010204684.2
申请日：2020-03-22
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合教与学算法的焊接路径规划方法，以提高机器人的焊接效率。所述方法首先对教与学算法进行改进，采用遗传算法离散化的方法将传统的教与学算法离散化，然后将原有的两个阶段的教学过程扩展优化为教师培训、教师教学、学生学习、学生自学、教师反向学习五个阶段。其次，将离散后的教与学优化算法和多种智能优化算法混合，结合教与学优化算法算子的集中性、模拟退火算法算子的多样性，从而增强了混合教与学算法的解的多样性，有效平衡了算法的局部搜索和全局搜索能力，提高了算法收敛速率，使得算法更快搜索到最佳路径。
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公开(公告)号：CN117312391B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311372877.9
申请日：2023-10-23
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F11/34 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其首先获取待评价的多个指标数据，并将其存入消息队列，接着对消息队列中的指标数据进行读取，再使用转换函数得到格式化的指标数据；随后使用聚合函数作为评价分析算子对格式化的指标数据进行聚合窗口处理和阈值处理分析，以获取多个处理后的指标数据；然后针对多个处理后的指标数据中的各项指标生成对应的规则文件，由此所有规则文件共同构成预警规则文本数据；再将预警规则文本数据存入消息队列；接着再使用流式处理引擎的广播处理函数对获取的指标数据以及规则数据处理。本发明能够解决现有大数据平台动态指标评价方法存在的代码的冗余且复杂，复用性差，代码修改繁琐的技术问题。
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公开(公告)号：CN111114590B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010015915.5
申请日：2020-01-08
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种列车位置报警系统的报警距离控制方法，包括：终端节点使用第一信道接收来自于主网络的报警数据包，并判断该报警数据包是否来自于首通讯节点，如果不是则终端节点获取该报警数据包中的里程信息ADDR1，切换到第二信道，终端节点判断第二信道当前是否处于空闲状态，如果是则终端节点向主网络发送位置查询请求，并判断是否接收到来自主网络的位置查询响应，如果是则终端节点统计从当前时刻开始的预设时间内从主网络接收到的所有位置查询响应。本发明能解决现有列车位置报警系统报警信号传输距离过远，导致距离列车较远的施工人员因接收到报警信息并过早离开铁路施工路段，从而耽误铁路施工进度的技术问题。
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公开(公告)号：CN111360463A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010204684.2
申请日：2020-03-22
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合教与学算法的焊接路径规划方法，以提高机器人的焊接效率。所述方法首先对教与学算法进行改进，采用遗传算法离散化的方法将传统的教与学算法离散化，然后将原有的两个阶段的教学过程扩展优化为教师培训、教师教学、学生学习、学生自学、教师反向学习五个阶段。其次，将离散后的教与学优化算法和多种智能优化算法混合，结合教与学优化算法算子的集中性、模拟退火算法算子的多样性，从而增强了混合教与学算法的解的多样性，有效平衡了算法的局部搜索和全局搜索能力，提高了算法收敛速率，使得算法更快搜索到最佳路径。
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公开(公告)号：CN111242211A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010029383.0
申请日：2020-01-13
Applicant: 中南民族大学 , 武汉旗云高科信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种田野文物保护系统中的地下入侵信号识别方法，属于深度学习和模式识别领域。包括：对监测到的地下入侵信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别的地下入侵信号的类别，将信号样本及其对应的类别分别构建为训练集数据和测试集数据，利用构建的训练集数据训练构建的神经网络；根据训练好的卷积神经网络，对每个预处理后的测试集数据信号样本进行识别，得到计算后的信号的类别，并与正确结果对比。本发明基于一维卷积神经网络分类模型进行地下入侵信号分类识别，克服了传统的人为监测来进行预警的缺点，而且对地下入侵信号的识别具有普适性和灵活性，并且提高了识别的准确率。
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