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公开(公告)号：CN118540283A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410749040.X
申请日：2024-06-11
IPC: H04L47/283 , H04L47/6275 , H04L67/1095 , H04L49/9057 , H04L43/0829
Abstract: 本申请实施例提供数据传输方法、装置、设备和存储介质，涉及通信技术领域。该方法通过接收当前数据报文，得到当前数据报文的预丢包标识符，根据预丢包标识符确定当前数据报文对应的传输方向，当传输方向为第一传输方向时，将当前数据报文经由第一流量队列传输至接收端网卡，当传输方向为第二传输方向时，根据当前数据报文生成重传标识信号，将重传标识信号传输至发送端网卡。在发送端网卡和接收端网卡之间的交换机上进行重传响应，快速判断丢包风险，无需在接收端网卡积累较多数据报文之后才进行判断是否丢包，能够快速触发重传响应，减少RDMA的传输延迟。
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公开(公告)号：CN114331890B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111616020.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 中南大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Inventor： 雷文太 , 毛凌青 , 隋浩 , 辛常乐 , 罗诗光 , 张硕 , 王义为 , 李若楠 , 王睿卿 , 罗佳斌 , 徐龙 , 宋千 , 任强 , 王春和 , 彭正辉 , 王君超 , 王成浩 , 李少龙 , 刘闯 , 张其道 , 张友源 , 冯温雅 , 程丹丹 , 程星
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的探地雷达B‑scan图像特征增强方法及系统，该方法包括：通过探地雷达对地下探测区域进行B扫描，获取GPR B‑scan图像构建无噪高分辨率GPR标签数据集；对无噪高分辨率GPR标签数据集进行行与列等间隔下采样，得到无噪低分辨率GPR标签数据集，再加入高斯白噪声，得到有噪低分辨率GPR图像数据集；利用GPR图像数据集和对应的标签数据集训练构建的双重生成对抗网络；将实测的含噪低分辨率GPR B‑scan图像输入至训练好的网络，得到清晰的高分辨率GPR B‑scan图像。本发明有效解决了GPR B‑scan图像中因噪声和分辨率低所造成的图像中目标特征模糊的问题，能够有效抑制有噪低分辨率GPR B‑scan图像中的噪声，并提高GPR B‑scan图像中目标的分辨率，实现GPR B‑scan图像特征增强。
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公开(公告)号：CN114966560A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210902645.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/28 , G01S7/285 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达后向投影成像方法及系统，该方法包括：获取并预处理B‑scan数据，并根据预处理后的B‑scan数据构建标签数据集；构建YOLOX网络，通过标签数据集对YOLOX网络进行训练；通过训练好的YOLOX网络获取待成像B‑scan图像的目标潜在区域，并在目标潜在区域中进行后向投影成像，获得初始成像图像；对初始成像图像进行双阈值处理和积分聚焦处理，得到目标成像图像。本发明通过YOLOX网络将B‑scan图像中的目标潜在区域框定出来，仅在区域内进行成像，避免了全域的后向投影计算，节省了计算量；同时通过双阈值处理和积分聚焦处理来增强图像，提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN111260417A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010093104.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于损失厌恶和锚定效应的群智感知系统激励方法、设备及存储介质，通过引入损失厌恶理论，利用求助者节点的损失厌恶设置补偿，弥补参与者感知成本时带来的损失，并且吸引求助者在失败后继续寻找新任务，减少求助者的退出，从而提高平台的合作率；其次，引入锚定效应，通过设置参照点，激励闲置节点成为帮助节点，帮助求助者节点完成那些已经执行过而没有执行完的任务，提高任务完成率。
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公开(公告)号：CN114966600A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210905240.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/16 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达B‑scan图像杂波抑制方法及系统，该方法包括：获取地下目标区域的含杂波GPR B‑scan图像、无杂波GPR B‑scan图像和仅含杂波背景GPR B‑scan图像，构建训练数据集；构建解纠缠表示生成对抗网络；通过训练数据集对解纠缠表示生成对抗网络进行训练，并根据解纠缠表示生成对抗网络中训练好的目标特征编码器和杂波抑制生成器构建杂波抑制网络；通过杂波抑制网络对实测GPR B‑scan图像进行杂波抑制，获得杂波抑制GPR B‑scan图像。本发明通过不匹配的图像数据对解纠缠表示生成对抗网络进行无监督学习，可以有效抑制实测GPR B‑scan图像的不均匀杂波。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359101A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110914664.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种地下目标探测方法、系统及存储介质，该地下目标探测方法包括：获得由一维测线上每个扫描位置处的A‑Scan散射回波组合形成的B‑Scan回波数据，A‑Scan散射回波为探地雷达在该扫描位置处向地下发射电磁波后接收到的地下区域的散射回波；处理B‑Scan回波数据，使部分B‑Scan回波数据形成输入数据，并至少以用于表征与地下目标位置关系的特征数据形成输出数据；基于输入数据及输出数据训练网络模型，形成散射曲线特征识别模型；向散射曲线特征识别模型中输入待测B‑Scan回波数据，获得目标特征数据；基于目标特征数据辅助计算地下目标的横向位置与顶部埋深估算值。
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公开(公告)号：CN119395143A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411983867.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 高速铁路建造技术国家工程研究中心 , 中国中铁股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于检测小车的无砟轨道层间伤损检测方法及装置，其中方法包括：构建列车‑轨道‑桥梁系统耦合随机动力学模型；将基于检测小车的检测装置、理想轨道结构、理想桥梁结构作为列车条件、轨道条件、桥梁条件输入列车‑轨道‑桥梁系统耦合随机动力学模型，求解得到理想状态下的基于检测小车的检测装置的动力数据作为基准数据；获取基于检测小车的检测装置在轨运行采集的实际动力数据；将实际动力数据与基准数据进行对比，根据偏离基准数据的大小判断层间损伤的程度。本发明极大地提高了无砟轨道层间损伤检测精度和效率，也不会对无砟轨道结构造成损伤。
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公开(公告)号：CN115496917B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211354900.7
申请日：2022-11-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种GPRB‑Scan图像中的多目标检测方法及装置，所述方法包括：获得GPRB‑Scan图像数据，对所述图像数据中的目标数据用矩形框进行框定作为真实边界框；对所述图像数据进行预处理，所述预处理包括对所述图像数据整体进行缩放、填充以形成目标尺寸的图像数据；对所述真实边界框进行聚类，并基于聚类结果计算得到多个对应所述图像数据的矩形的边界框；将所述边界框作为用于对所述图像数据进行目标检测的目标网络的锚框，使所述目标网络能够基于所述锚框及提取的图像特征生成候选框，所述候选框框选有所述图像数据中的目标数据。
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公开(公告)号：CN114966560B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210902645.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/28 , G01S7/285 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达后向投影成像方法及系统，该方法包括：获取并预处理B‑scan数据，并根据预处理后的B‑scan数据构建标签数据集；构建YOLOX网络，通过标签数据集对YOLOX网络进行训练；通过训练好的YOLOX网络获取待成像B‑scan图像的目标潜在区域，并在目标潜在区域中进行后向投影成像，获得初始成像图像；对初始成像图像进行双阈值处理和积分聚焦处理，得到目标成像图像。本发明通过YOLOX网络将B‑scan图像中的目标潜在区域框定出来，仅在区域内进行成像，避免了全域的后向投影计算，节省了计算量；同时通过双阈值处理和积分聚焦处理来增强图像，提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN113361367B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110609551.8
申请日：2021-06-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的地下目标电磁反演方法及系统。该方法包括：将手写数据集中每一个手写数字体图像映射为GPR探测区域区间中的探测目标区域，通过仿真计算获取GPR数据集；对GPR数据集进行频域处理，获取频域数据集；以回波频域数据矩阵为输入、探测目标区域的介电常数矩阵为输出对构建的初始电磁反演网络进行训练，得到训练好的目标电磁反演网络；将GPR采集的实测回波数据矩阵经频域处理后输入训练好的目标电磁反演网络，以获得待测地下目标区域的介电常数矩阵。本发明可以有效解决数据量大造成的数据采集时间过长，数据冗余造成的计算效率低的问题，同时能够有效恢复地下目标区域的介电常数分布和几何形状分布。
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