一种基于北斗亚纳秒级高精度授时的编译器检测装置及方法

    公开(公告)号:CN110109673A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910339090.X

    申请日:2019-04-25

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于北斗亚纳秒级高精度授时的编译器检测装置及方法,通过发包程序发送指定格式的数据包;开发板在有数据包通过时执行加载的被测代码;信号时戳生成器对通过开发板前和通过之后的指定格式的数据包进行标记,生成标记有亚纳秒级时间戳的数据包;收包程序对接收的标记有亚纳秒级时间戳的数据包进行时间差计算,获得延时数据;延时数据处理程序根据延时数据,对编译器的配置情况进行检测。本发明可以实现简化对编译器检测的流程,提供了一种较为方便的检测方式,并且提高了检测效率。

    基于北斗亚纳秒级高精度授时的防火墙规则变化的检测装置及方法

    公开(公告)号:CN109873822A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910132820.9

    申请日:2019-02-22

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了基于北斗亚纳秒级高精度授时的防火墙规则变化的检测装置及方法,利用基于北斗亚纳秒级高精度授时技术研发的信号时间生成器,获取在不同配置规则下防火墙规则处理的高精度延时数据,并将其绘制成相应的延时特征分布图,从而进行分析比较,以检测防火墙规则是否发生变化。本发明可以实现对防火墙规则变化进行准确检测,且不对防火墙配置规则的进行破坏。

    一种基于三角形质心优化的表观缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN114092433A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111355733.3

    申请日:2021-11-16

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明涉及土木工程结构物的表观缺陷检测方法,特别涉及一种基于三角形质心优化的表观缺陷检测方法,提出使用三角面元的质心点作为三角面元的等效替代,将点云模型与格网模型间的距离计算等价为点云模型与质心点云间的距离计算,从而可以使用K‑d Tree等搜索加速结构完成近邻点搜索,在不损失检测精度的前提下,有效地降低了算法的时间复杂度,使得改进后的C2M方法更具有可行性。

    一种基于北斗亚纳秒级高精度授时的编译器检测装置及方法

    公开(公告)号:CN110109673B

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201910339090.X

    申请日:2019-04-25

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于北斗亚纳秒级高精度授时的编译器检测装置及方法,通过发包程序发送指定格式的数据包;开发板在有数据包通过时执行加载的被测代码;信号时戳生成器对通过开发板前和通过之后的指定格式的数据包进行标记,生成标记有亚纳秒级时间戳的数据包;收包程序对接收的标记有亚纳秒级时间戳的数据包进行时间差计算,获得延时数据;延时数据处理程序根据延时数据,对编译器的配置情况进行检测。本发明可以实现简化对编译器检测的流程,提供了一种较为方便的检测方式,并且提高了检测效率。

    基于北斗亚纳秒级高精度授时的防火墙规则变化的检测装置及方法

    公开(公告)号:CN109873822B

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN201910132820.9

    申请日:2019-02-22

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了基于北斗亚纳秒级高精度授时的防火墙规则变化的检测装置及方法,利用基于北斗亚纳秒级高精度授时技术研发的信号时间生成器,获取在不同配置规则下防火墙规则处理的高精度延时数据,并将其绘制成相应的延时特征分布图,从而进行分析比较,以检测防火墙规则是否发生变化。本发明可以实现对防火墙规则变化进行准确检测,且不对防火墙配置规则的进行破坏。

    一种基于三角形质心优化的表观缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN114092433B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202111355733.3

    申请日:2021-11-16

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明涉及土木工程结构物的表观缺陷检测方法,特别涉及一种基于三角形质心优化的表观缺陷检测方法,提出使用三角面元的质心点作为三角面元的等效替代,将点云模型与格网模型间的距离计算等价为点云模型与质心点云间的距离计算,从而可以使用K‑d Tree等搜索加速结构完成近邻点搜索,在不损失检测精度的前提下,有效地降低了算法的时间复杂度,使得改进后的C2M方法更具有可行性。

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