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公开(公告)号：CN109890104A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910283860.3
申请日：2019-04-10
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H05B33/08
Abstract: 本发明涉及一种基于云服务的具备学习能力的太阳能路灯调光控制系统，且传输效率高，功耗低，控制范围大。(1)基于云服务的具备学习能力的太阳能路灯调光控制系统，具体包括路灯节点、NB-IOT路由基站、云服务器三大部分。(2)路灯节点包括MCU处理器、太阳能板、充放电控制器、蓄电池、传感器模块、报警模块等。(3)管理员通过对云服务各项数据计算分，提高路灯工作效率。(4)具备学习能力的太阳能路灯的调光过程。整个系统解决了现有的路灯控制范围小、功耗高、传输效率低、调光参数无法改变等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109830271A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910035488.4
申请日：2019-01-15
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算和云计算的健康数据管理系统及分析方法，将边缘计算和云计算有机结合的方式用于健康数据的管理和分析。为了有效管理健康数据的，采用健康数据云计算平台、健康数据边缘计算平台组和局部多模态健康数据采集组构建了基于边缘计算和云计算的健康数据管理系统，实现了多模态健康数据的采集和存储管理等。同时为了有效分析健康数据，使用PCA提取数据格式健康数据的特征，使用PCANet提取图像格式健康数据的特征，随后利用数据融合技术实现健康数据的有效融合，再借助随机森林算法分析健康状况。本发明硬件简单，采用的算法比较轻量化，可以在保障健康数据安全性的同时实现健康数据的实时、高精度分析。
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公开(公告)号：CN109902558B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201910035483.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN‑LSTM的人体健康深度学习预测方法，将先进的深度学习模型结合摄像头用于识别行人的病理步态，进而预测其健康状态。对行人步态的识别采用动态方式，用CNN提取视频图像中行人的步态特征，然后利用LSTM基于时序识别步态特征，进而判别其步态类型。为实现多人在线实时检测，在系统中加入一个视频行人检测模块，并构建一个轻量且特征映射能力强的复用型CNN模型，既用于视频检测中行人的识别，也用于行人步态的特征提取。本发明基于图像采用动态方式识别步态，硬件实现简单，但技术先进，对步态的识别准确率高，应用前景广阔，即可用于区域人体健康监测与分析，也可用于家庭，做到订制化服务。
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公开(公告)号：CN109902558A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910035483.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN-LSTM的人体健康深度学习预测方法，将先进的深度学习模型结合摄像头用于识别行人的病理步态，进而预测其健康状态。对行人步态的识别采用动态方式，用CNN提取视频图像中行人的步态特征，然后利用LSTM基于时序识别步态特征，进而判别其步态类型。为实现多人在线实时检测，在系统中加入一个视频行人检测模块，并构建一个轻量且特征映射能力强的复用型CNN模型，既用于视频检测中行人的识别，也用于行人步态的特征提取。本发明基于图像采用动态方式识别步态，硬件实现简单，但技术先进，对步态的识别准确率高，应用前景广阔，即可用于区域人体健康监测与分析，也可用于家庭，做到订制化服务。
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公开(公告)号：CN109882792A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910283856.7
申请日：2019-04-10
Applicant: 安徽理工大学
IPC: F21S9/03 , F21V23/00 , F21V33/00 , H05B33/08 , F21W131/103 , F21Y115/10
Abstract: 本发明涉及一种基于NB-IOT的物联网太阳能路灯系统，包括以下步骤：(1)基于NB-IOT的物联网太阳能路灯系统，主要包括路灯基础设施、路灯智能照明装置、路灯辅助功能装置和充放电控制模块；(2)太阳能路灯基础设施的组成；(3)太阳能路灯智能照明装置工作原理；(4)太阳能路灯辅助功能装置模块作用；(5)放电与防反冲保护模块与充放电控制模块的电源端连接，有效防止太阳能路灯系统损坏。本发明是基于NB-IOT的物联网太阳能路灯系统，解决了现有太阳能路灯系统无线技术的覆盖面积小、智能水平低、集中控制效率低和功能单一的问题，使太阳能路灯系统更加智能化、网络化和节能化。
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公开(公告)号：CN109756892A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910035741.6
申请日：2019-01-15
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于异构网络的网络选择和数据传输加密的方法，包括以下步骤：(1)根据终端需求的服务质量，获取当前可用的网络列表，所述终端需求：选取可用带宽A、接收信号强度RSS、端到端时延S、抖动T、网络资费H这5种属性。(2)采用多属性判决的异构网络接入算法匹配合适的网络(3)采用AES算法和HASH认证结合的加密算法对数据进行加密；(4)云服务端接收数据后，采用AES算法和HASH认证结合的解密算法对数据进行解密并存储。本发明采用以贪心算法为策略选择最优网络，以AES算法和HASH认证结合的算法对数据进行加密、解密，最终实现以最快捷、最安全的方式将检测数据上传到云端的数据库中。
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