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公开(公告)号：CN109126181A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811226150.9
申请日：2018-10-22
Applicant: 南京都乐制冷设备有限公司 , 东南大学
CPC classification number: B01D5/0054 , B01D5/0057 , B01D5/009 , C07C29/76 , C07C31/04
Abstract: 本发明公开了一种甲醇气回收装置及回收方法，装置包括：通过管道连接的冷凝回路和吸收再生回路。方法包括如下步骤：(1)低温冷凝步骤；(2)吸收处理步骤；(3)吸收再生步骤。本发明能够利用冷凝、吸收技术实现甲醇气体的冷却分凝回收并达标排放，杜绝甲醇气体回收中的二次污染且能达标排放。
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公开(公告)号：CN107977194A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711088676.0
申请日：2017-11-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于AOP的多项式基GF(2^226)高速模逆运算器，包括主控模逆状态机、模幂运算单元、模乘法器和位宽转换模块。主控模逆状态机控制所有数据的流动，将模逆运算拆分成模乘运算和模幂运算。位宽转换模块在数据加载时将226bit数据最高位补零转换为227bit数据，在完成模逆运算后，将227bit数据转换为226bit数据后作为模逆运算结果输出。模乘法器在GF(2227)下实现四次串行的227*57的模乘操作，得到227bit的模乘结果。模幂运算单元基于AOP型约减多项式特性设计，在GF(2227)下实现模平方、模23、模27、模214、模228、模256和模2112模幂操作。本发明采用模幂运算单元代替传统算法中重复的模平方运算单元，减少了模逆运算的时间消耗，解决现有模逆运算执行效率低的问题。
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公开(公告)号：CN107678729A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710760963.5
申请日：2017-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F7/58
CPC classification number: G06F7/584
Abstract: 本发明公开了一种基于m序列的Lorenz混沌伪随机序列发生器，包括初值选取模块、Lorenz混沌迭代模块、量化模块和m序列扰动模块。初值选取模块用于在Lorenz混沌迭代开始前，赋给Lorenz混沌方程所需的初值，并将上一次迭代产生的输出值赋给下一次迭代作为初值；Lorenz混沌迭代模块通过浮点小数运算实现Lorenz混沌方程的运算，产生混沌实值序列；量化模块通过位序列设计方法将混沌实值序列转化为伪随机序列；m序列扰动模块通过线性反馈移位寄存器产生m序列，并使用m序列对混沌实值序列施加扰动，将扰动后的混沌实值序列返回初值选取模块，进行下一轮迭代运算。本发明克服了现有伪随机序列随机性不足，其密钥空间大，能够抗穷举攻击，满足各种应用场合的要求。
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公开(公告)号：CN107220624A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710395596.3
申请日：2017-05-27
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/00241 , G06K9/342 , G06K9/4614 , G06K9/4652 , G06K9/6256 , G06K9/6286
Abstract: 本发明涉及一种基于Adaboost算法的人脸检测方法，其包括人脸图像预处理，在YCbCr颜色空间进行肤色分割，得到人脸候选区域再进一步进行Adaboost算法的人脸检测，并对筛选出的人脸区域与人脸模板进行匹配，人脸图像预处理包括灰度归一化、光照补偿、滤波去噪和几何归一化；肤色分割包括颜色空间的转换、利用色度模型进行肤色分割、根据肤色连通区域的面积和外界矩形的长宽比进一步筛选出人脸候选区域；Adaboost人脸检测算法训练弱分类器、弱分类器组合成强分类器、强分类器串联成级联分类器；人脸模板匹配包括对经过处理得到的候选人脸区域利用加权欧式距离来度量与人脸模板的匹配度；本发明提高了人脸检测速度和正确率，易于实施操作，稳定可靠。
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公开(公告)号：CN109945873B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910270314.6
申请日：2019-04-04
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种用于室内移动机器人运动控制的混合路径规划方法，属于机器人技术领域，其结合了静态环境的全局路径规划方法和动态环境的局部路径规划方法。本发明通过外部传感器为系统提供外部环境信息输入，由此建立栅格模型；本发明提出并行Bi‑directional A‑star算法与改进人工势场Artificial Potential Field算法融合的混合路径规划方法，通过并行Bi‑directional A‑star算法进行全局、静态路径搜索，通过改进APF算法进行局部、动态路径搜索。最后由以上混合方法得到的路径数据控制机器人的运动。本发明采用的混合路径规划方法对室内环境具有更强的适应能力，并且本发明所采用的一系列措施和优化方法所得到的路径具有很强的完备性和较好的最优性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110430060B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910628292.6
申请日：2019-07-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明提出一种基于PUF密钥的专用压缩系统，涉及无损压缩安全技术领域。该系统包括：核心功能单元、用户操作单元和辅助功能单元。核心功能单元包括：PUF密钥读取模块、压缩算法模块和解压缩算法模块，压缩模块包括普通压缩单元、专用压缩单元，解压缩模块包括普通解压缩单元、专用解压缩单元。该系统提供可视化用户操作界面能够在各大主流操作系统上高效运行，采用PUF密钥读取模块从PUF密钥生成电路中读取PUF密钥，实现采用该系统加密压缩而获得的压缩文件只能由该系统解密压缩而获得原文件，此外，还实现了PUF密钥获取模块同PUF密钥生成电路的解耦，因此提取PUF密钥的时候无需进行繁琐的适配性操作。
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公开(公告)号：CN109033895B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201810777295.1
申请日：2018-07-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的DAPUF电路的轻量级认证体系。该认证体系分为注册阶段和认证阶段。在注册阶段，通过改进的DAPUF为认证的FPGA制造商、系统开发者、IP核制造商和终端使用者四个部分生成稳定的唯一身份识别特征值ID，作为认证参考标准；在认证阶段，各部分之间通过特征值ID进行通讯，将入访者的特征值ID和参考标准ID对比进行初步认证，之后入访者通过嵌入在FPGA器件上的PUF响应控制嵌入在IP核的状态机FSM获得最终的访问权限licenses，实现特定IP和产品在特定FPGA器件上实现的保护。本发明具有资源消耗低、稳定性强、抗攻击性强、安全度高，实现简单和适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN110048858A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910360101.2
申请日：2019-04-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明提出一种高性能APUF电路结构，涉及信息安全技术领域。高性能APUF电路包括：信号延时抵消模块、上延时模块、下延时模块、上仲裁选择模块、下仲裁选择模块及最终仲裁器。上、下延时模块采用类DAPUF电路，分别由4条信号链路组成，其中任意两条信号链路经仲裁选择模块后获取最快和最慢的延时链路。将上延时模块的最快延时链路和下延时模块的最慢延时链路，或上延时模块的最慢延时链路和下延时模块的最快延时链路，经过最终仲裁后获得最终响应输出。每条信号链路中，上升沿信号传输路径由激励信号决定。高性能APUF电路结构，减少资源消耗量，提高APUF电路结构的唯一性、随机性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110046558A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910241791.X
申请日：2019-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于机器人控制的手势识别方法，包括：获取当前控制者图像中身体的RGB信息、深度信息和骨骼信息；采用阈值分割方法得出左右手坐标位置，获取控制者左手待识别手势的RGB图和深度图，预处理后输入到CNN网络，提取左手待识别手势的RGB和深度特征向量且合并后输入第一SVM分类器识别，输出左手待识别手势标签；判断当前是否需要开启动态识别线程，若判断为否，则返回采集当前控制者图像；否则采集右手手势视频流，输入到循环3DCNN网络和第二SVM分类器识别，输出得到右手手势对应标签；转换成控制指令，并通过PID算法实时控制机器人的移动。本发明使用静态和动态手势相结合的方式，在运算量较大的同时具有很高的准确率，减小系统的资源占用。
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公开(公告)号：CN109798896A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910052711.6
申请日：2019-01-21
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种室内机器人定位与建图方法及装置，包括：进行粒子采样，获取k时刻每个粒子的位姿，并且根据粒子个数平均分配各粒子的权值；获取k时刻的实际观测值，结合每个粒子的位姿对每个粒子的权值进行更新并归一化处理；根据更新后的每个粒子权值，计算得到有效粒子数；判断有效粒子数小于设定的阈值时，对粒子进行重采样及计算更新重采样粒子权值，否则大于时保持原采样粒子和其权值；根据更新后重采样或原采样粒子权值，利用当前状态的期望值对k时刻的机器人的实际位姿更新；利用卡尔曼滤波算法更新地图的均值和方差，以得全部粒子的地图信息，根据实际位姿建立机器人地图。本发明可在保证地图精度的同时大大提高了建图的实时性。
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