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公开(公告)号：CN101316278A
公开(公告)日：2008-12-03
申请号：CN200810123591.6
申请日：2008-07-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于状态机的数据管理系统是一种无线多媒体网络数据查询管理方案，主要用于解决无线多媒体网络中数据采集以及数据处理问题。实现开发一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据管理系统，它应具有如下特征：查询任务由各种参数的组合封装而成，不同的查询应用对应于不同的参数组合；网络节点的功能由状态机控制，节点的功能决策依赖于当前所处的状态；一次查询任务由处于各个状态的多个节点协作的完成；整个网络在其生存周期内存在各个状态的节点，同一节点在特定时刻只能处于一个状态，节点的状态可以随着自身条件的变化而发生改变，从一种状态迁移到另一状态；各个状态的节点可以灵活的根据查询任务的时效性要求及精度要求做出路由选择策略。
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公开(公告)号：CN101304517A
公开(公告)日：2008-11-12
申请号：CN200810124153.1
申请日：2008-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 无线多媒体传感器节点装置的实现方法中，视频传感器模块(1)以处理器模块(11)为核心协调各个任务，利用复杂可编程逻辑器件模块(13)来提供高频时钟配合视频采集模块(12)工作，同时处理器模块(11)通过I2C串行通信接口可以设置成像仪的参数，处理器模块(11)和复杂可编程逻辑器件模块(13)通过数据总线和地址总线来共享静态随机存储器模块(14)以及闪存模块(15)；视频传感器模块的软件系统拟采用nesC语言来编写，并运行于TinyOS(17)操作系统环境，主要包含以下三种组件的实现：驱动程序(18)，库函数集(19)和传感器应用程序(20)。该节点设计成本较低，能够大量部署在检测区域达到更好的覆盖度。
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公开(公告)号：CN101087304A
公开(公告)日：2007-12-12
申请号：CN200710024878.9
申请日：2007-07-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种无线传感器网络与因特网的连接装置主要用于解决无线传感器网络与因特网之间的通信问题。该装置包括两种节点：汇聚节点和网关节点。两种节点的主要功能都是进行协议的转换，而且分别具有如下特征：汇聚节点具有两个通信模块，分别是近距离无线通信模块和远距离无线通信模块，前者用于接收从无线传感器网络发来的数据，后者用于将数据发送给网关节点，处理器芯片主要完成近距离无线通信协议与远距离无线通信协议之间的转换；网关节点具有一个远距离无线通信模块和一个因特网接入模块，前者用于接收从汇聚节点发来的数据，后者用于将数据发送到因特网上，因此处理器芯片主要完成远距离无线通信协议与TCP/IP协议之间的转换。
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公开(公告)号：CN101035017A
公开(公告)日：2007-09-12
申请号：CN200710019930.1
申请日：2007-02-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于移动代理的无线传感器网络分布式管理方法涉及一种无线传感器网络的管理方法，主要利用分布式计算技术来解决无线传感器网络的监测和控制问题，根据具体应用将无线传感器网络被管理的目标区域划分为点管理域、面管理域和栅栏管理域，硬件形式的、相比于无线传感器网络中的一般节点具有较充足资源的移动代理部署于无线传感器网络这些区域中，在无线传感器网络应用具体运行中组成可移动的动态管理网络，提供对无线传感器网络持续或按需的监测与控制服务。本发明实现无线传感器网络应用和管理的分离以及管理的分布化，以便捷灵活的管理方式适应无线传感器网络系统和应用规模的复杂性和用户需求的变化，减轻了无线传感器网络系统工作负担。
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公开(公告)号：CN101014010A
公开(公告)日：2007-08-08
申请号：CN200710019977.8
申请日：2007-02-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于移动代理的无线传感器网络节点自身位置确定方法涉及一种在大规模无线传感器网络中节点的自身位置确定方法，利用分布式计算技术来解决无线传感器网络的节点自身定位问题，利用智能组网代理的移动性和洪泛策略将一个大规模无线传感器网络划分为若干个子网络，在各个子网中按照分治策略，利用移动代理携带数据的特性，根据标准位置节点的位置信息，通过测距代理和定位代理计算出每个未知位置节点的自身位置。解决了大规模无线传感器网络中节点的自身定位问题，不需给无线传感器网络节点添加额外的硬件，减少了传感器节点之间的通信消耗，降低了节点的计算量，保证了传感器节点的定位精度，从而为无线传感器网络的各种应用提供了有效和可靠的保证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101013987A
公开(公告)日：2007-08-08
申请号：CN200710019978.2
申请日：2007-02-05
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/44
Abstract: 一种高效的无线传感器网络拓扑控制方法是一种对无线传感器网络中复杂的拓扑控制提出的一种分布式本地化高效节能的方法。该方法将拓扑控制中的分簇方法与功率控制方法结合在一起，具体分为以下步骤：1).将网络分簇，选举簇头节点：2).构建簇内网络：3).对簇头节点进行功率控制，形成最终网络拓扑：4).簇头失效后，重新构建网络拓扑：主要用于解决传感器网络中拓扑控制问题，将目前比较主流的两类拓扑控制方法进行有机结合形成的新的方法。本发明提出的方法不仅在尽可能达到最大性能优化的基础上还考虑了尽可能降低对网络环境和传感器节点的物理要求，提高了方法的实用性，并且方法中留有的参数可以随着应用的改变灵活配置。
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公开(公告)号：CN101009623A
公开(公告)日：2007-08-01
申请号：CN200710019498.6
申请日：2007-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种无线传感器网络节点及其实现方法涉及了一种短距离低功耗的无线通信系统的设计方案，主要解决了高频通信条件下的无线传感问题，该网络节点以中央主控处理模块(1)为中心，外部信息传感模块(3)、底层能量供应模块(4)的输出端分别接中央主控处理模块的输入端，短距离高频无线通信模块(2)与中央主控处理模块双向联通；其中，短距离高频无线通信模块包括射频芯片(2－1)、外部天线(2－2)，外部信息传感模块包括光强度传感器(3－1)、温度传感器(3－2)，底层能量供应模块(4)包括JTAG供电(4－1)、外部电源供电(4－2)。该方法构建一种高性能低功耗的无线传感器网络硬件载体，在系统集成度方面有了很大提高，进一步降低了节点的能耗。
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公开(公告)号：CN101008893A
公开(公告)日：2007-08-01
申请号：CN200710019497.1
申请日：2007-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于曼迪斯的移动代理平台开发方法是一种基于无线传感器网络技术和分布式计算的解决方案。主要解决无线传感器网络中动态重新编程的问题，实现移动代理开发平台，本发明中移动代理执行平台架构在曼迪斯之上，并管理节点上运行的所有代理。整个移动代理平台的开发模型分为三层，最上层为移动代理部分，由用户通过无线网络或者串口插入到节点之上，中间层是移动代理执行平台，是整个发明的核心部分。最下层是无线传感器网络操作系统平台曼迪斯，主要负责提供移动代理执行平台的运行环境。节点上应用程序具备动态可更改性以适应不同的应用需求，节点间采用移动代理技术进行交互协作完成指定的任务，整个应用程序的开发屏蔽底层操作系统。
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公开(公告)号：CN113837306B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111153566.4
申请日：2021-09-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 一种基于人体关键点时空图模型的异常行为检测方法，首先对视频集合进行预处理，得到视频序列，然后预处理得到人体关键点坐标。其次，一旦人体关键点坐标被确定，依照人体骨架自然连接，多帧累积之后得到一段时间内人体的关键点时空图模型。然后利用神经网络，通过空间卷积模块和时间卷积模块的交替工作，提取行为特征，描述行为模式。最后使用自动编码器网络，利用其难以对异常数据进行编码再重构的性质，通过对比重构误差，进行异常检测。本方法数据量小，计算成本低，并且训练过程不需要人工标注的数据，大大提高了异常检测的适用性。
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公开(公告)号：CN113837131B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111150695.8
申请日：2021-09-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 一种基于FMCW毫米波雷达的多尺度特征融合手势识别方法，采用密度聚类算法对雷达目标的点迹进行处理，有效剔除异常点和无效点，抑制了杂波和噪声，利于提取手势运动特征；采用了信号截取和密度聚类算法的处理，大大减少了数据运算，便于集成在能耗低、体积小的高速处理芯片上；对处理过的距离‑角度图以及距离‑多普勒图进行多尺度变换，提取手掌和手指特征，兼顾手掌整体动作识别的同时，还关注手指的细微动作。融合距离、角度、速度手势运动信息，一定程度上提高了手势识别的准确度和精度。
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