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公开(公告)号：CN104112141A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410298811.4
申请日：2014-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于公路监控设备的货车安全带系挂状态的检测方法，步骤1：从公路监控设备中获取监控图像；步骤2：依据汽车与背景物特征对监控图像进行预处理后，采用积分投影定位原始监控图像中的车身区域；步骤3：利用hough变换从车身区域中定位车窗区域；步骤4：直线检测；利用直线检测方法，检测车窗区域中直线斜率是否在0.75-1.2之间，若直线斜率在0.75-1.2之间，则判断车窗区域中的驾驶员已系安全带；否则，判定车窗区域中的驾驶员未系安全带。利用车身及车窗区域，定位安全带所在区域，逐步缩小检测范围，提高了安全带检测的准确率和效率，能够代替人眼，进行自动判别，提高了安全带系挂检测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN115357759B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210888928.2
申请日：2022-07-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904 , G06F16/906
Abstract: 本发明属于数据可视化技术领域，具体涉及一种数据资产图谱的增量布局方法。它针对渐进式探索分析过程中因图谱变化带来的痛点问题，从图布局算法角度出发，基于力导布局迭代优化的特点，设计了一种面向局部坐标预测的力导模型自适应优化策略的动态图谱增量布局算法，包含以下步骤，当前图谱点边预处理、Tweak算法节点坐标预测、Tweak算法节点坐标预测；它在具备确保达到增量目的可靠性同时，能够使得过渡效果更加平滑，在不影响图谱整体布局的基础上维持用户探索前后的心理地图；而且，可明显提高增量布局后图谱的视觉效果，突显增量结构，有助于重要数据资产的识别和探索，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN117828508A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311870525.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/28
Abstract: 本发明公开了一种油轮装卸货事件的提取方法，包括以下步骤：步骤一：提取某油轮在某段时间内的移动轨迹；步骤二：使用滑动窗口提取停泊轨迹段；步骤三：停泊轨迹段结尾的突变处理；步骤四：将有多个吃水变化点的事件进行切分；步骤五：重复步骤二～四，并将所有停泊轨迹段保存至字典中；步骤六：根据吃水最大最小值计算每米吃水装卸货量；步骤七：遍历所有停泊轨迹段，根据吃水变化大小筛选事件；步骤八：计算所有事件相关属性值，存入事件表；步骤九：针对当前的事件表，根据先装后卸的原则构建事件序列。以实现油轮装卸货事件的自动提取，提高监测的精度，精确追踪原油运输路线。
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公开(公告)号：CN116595267B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310635601.9
申请日：2023-05-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/904 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种面向不均衡社交网络的图采样方法，包括以下步骤：步骤S1、候选种子节点识别：从初始不均衡社交网络图中识别出候选种子节点；步骤S2、种子节点筛选：删除候选种子节点中的社区内中心节点，保留桥梁节点；步骤S3、种子节点精选：通过优化函数对步骤S2得到的桥梁节点进行精选，得到图采样起点节点；步骤S4、通过度引导的随机游走采样方法从图采样起点节点开始进行图采样，得到采样后的不均衡社交网络图。本发明解决了现有图采样方法在针对不均衡社交网络进行图采样后容易出现社区结构丢失、社区结构关联关系破坏以及社区结构规模分布失真，导致分析人员无法快速准确的在不均衡社交网络等问题。
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公开(公告)号：CN115934970B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310166988.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F16/33 , G06F16/34
Abstract: 本申请适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于多视图可视化的交互式实体对齐方法。通过将三元组信息输入实体对齐模型，得到源实体对应的候选对齐实体；针对每个源实体和候选对齐实体，分别绘制结构比较视图、邻域比较视图和词云比较视图；基于图编辑距离算法，在节点替换开销矩阵中引入对齐特征，并将候选对齐实体的替换开销置零，得到结构相似度量；利用样本相似度算法对邻域比较视图进行计算，得到邻域相似度量；利用集合匹配算法对词云比较视图进行计算，得到词云相似度量；根据上述三个相似度量，计算融合相似度量；根据结构比较视图、邻域比较视图、词云比较视图以及融合相似度量，进行实体对齐。本申请能够能提高实体对齐的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115357759A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210888928.2
申请日：2022-07-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904 , G06F16/906
Abstract: 本发明属于数据可视化技术领域，具体涉及一种数据资产图谱的增量布局方法。它针对渐进式探索分析过程中因图谱变化带来的痛点问题，从图布局算法角度出发，基于力导布局迭代优化的特点，设计了一种面向局部坐标预测的力导模型自适应优化策略的动态图谱增量布局算法，包含以下步骤，当前图谱点边预处理、Tweak算法节点坐标预测、Tweak算法节点坐标预测；它在具备确保达到增量目的可靠性同时，能够使得过渡效果更加平滑，在不影响图谱整体布局的基础上维持用户探索前后的心理地图；而且，可明显提高增量布局后图谱的视觉效果，突显增量结构，有助于重要数据资产的识别和探索，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN114493612A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210085914.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q20/40 , G06Q20/06 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于算盘隐喻的数字货币交易异常用户识别方法、设备及介质，方法包括：获取数字货币交易所的用户在交易时间段内的所有交易记录；根据交易记录绘制算盘图，包括横轴和若干直柱，横轴表示交易时间，直柱垂直贯穿于横轴并与交易记录一一对应；直柱位于横轴上方的算珠，利用其高度来展示交易金额；直柱位于横轴下方的算珠，利用其颜色和位置分别表示交易币种和类型；统计算盘图中的直柱数量、直柱间距、算珠颜色数量及相关统计数据；判断统计的各统计数据是否超过相应预设阈值，若超过相应预设阈值的统计数据的个数大于预设值，则判定该用户为异常用户。本发明能够直观有效地展示异常用户的交易序列数据，并识别异常用户。
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公开(公告)号：CN113052893B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110315709.0
申请日：2021-03-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于连通图和凸包的散点图去重叠算法，包括：步骤1，选取一个以图片为标记点的图片散点图，且图片散点图中的所有图片的四个边长都相等，获取图片散点图中每张图片的坐标和宽高；步骤2，通过碰撞检测算法计算图片散点图中各个图片之间的邻接矩阵；步骤3，根据计算出的各个图片之间的邻接矩阵和基于宽度优先搜索的暴力搜索方法计算图片散点图中所有图片的连通图；步骤4，对计算出的每个连通图计算凸包。本发明可以大幅减少以图片为标记的图片散点图的视觉重叠，完全消除图片散点图中单个凸包内的视觉重叠，为图片数据集的可视分析提供了有效的方法，提高了分析效率，用户可以准确感知图片散点图中图片的位置。
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公开(公告)号：CN112000662B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010702245.4
申请日：2020-07-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双曲树的家谱数据可视化方法，通过从数据库中提取家族成员的基本信息和关系数据，对原始数据进行数据过滤、格式转换等预处理，在双曲空间内对预处理后的家谱数据进行双曲树布局，计算所有节点及子节点的位置。采用Poincare投影方法将双曲空间内的层次信息结构投影到欧几里得空间进行显示，再根据每个节点的所在位置、区域、层级，对其大小、光晕颜色、亮度进行属性设置及调整。根据上述步骤的计算结果绘制双曲家谱树图，包括绘制Poincare圆面、节点及连线。本发明的技术方案实现了将双曲树模型应用于家谱数据可视化。有效地解决了大型层次结构在普通空间难以可视化的问题以及层次信息视图间的平滑过渡问题。
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公开(公告)号：CN109447163B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201811296013.2
申请日：2018-11-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向雷达信号数据的移动对象检测方法，步骤为：1)根据信息熵原理计算每个维度的信息熵，选择信息熵较大的维度进行后续聚类；2)通过k‑距离方法计算DBScan的聚类参数；3)基于选取的聚类特征和计算出的聚类参数对信号数据进行聚类；4)基于ARIMA方法对信号的方向角时序信息进行异常检测，为每个聚类建立候选异常点集合；5)根据步骤4)检测出的候选异常点集合，对聚类中的元素进行调整或对信号的方向角数据进行调整。本发明根据聚类及异常检测理论从信号数据和方向数据两个方面对雷达信号中潜藏的移动对象(飞机、船只)进行了检测及修正，为后续移动对象行为模式的分析打下坚实基础。
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