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公开(公告)号：CN104166918B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410410913.0
申请日：2014-08-20
Applicant: 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q20/40
Abstract: 本发明的基于音频按键的安全支付方法，包括a).用户注册；b).绑定银行卡；c).安装支付APP；d).银行卡设置；e).发起支付；f).向交易中心发送信息；g).产生交易数据；h).产生交易验证码；i).验证消息的合法性；j).产生交易证据；k).输入交易验证码；l).发送至交易中心；m).验证的合法性；n).判断交易的时效性；o).产生交易取消数据；p).完成支付交易。本发明的安全支付方法，通过短信验证交易金额，避免了APP发送虚假交易金额现象的发生；通过验证消息的合法性和交易的时效性，确保了支付交易的安全性，并可产生交易凭证信息。由于整个安全支付过程无需输入银行卡号和密码信息，避免了用户银行卡号和密码被窃取的风险。
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公开(公告)号：CN105147276B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510563636.1
申请日：2015-09-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , G06Q50/22 , H04L29/08
Abstract: 本发明的基于Android和云计算的心电交互处理系统，包括心电图测量模块、Android主控板和云计算平台，心电图测量模块实现心电信号的采集，Android主控板实现心电数据的显示和上传；云计算平台实现数据的存储，以及医生与用户的在线沟通。本发明的处理方法包括：a).导联电极的固定；b).身份验证；c).验证用户是否合法；d).发送心电数据；e).心电数据的接收；f).心电图的绘制；g).心电数据的上传；h).在线服务。本发明的系统和处理方法，将传统心电图与Android移动平台和云计算平台相结合，实现了心电图的实时解析、绘制、传输和授权共享，可作为一种有效的移动医疗设备，积极的推动了医疗信息化进程。
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公开(公告)号：CN104442830B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201410615070.8
申请日：2014-11-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: B60W40/105 , B60W40/068
Abstract: 本发明的四轮转向/驱动车辆的速度估计和摩擦辨识方法，包括：a).建立车体坐标系；b).建立车辆动力学方程；c).建立车轮子动态方程；d).建立车轮速度方程；e).建立车轮滑移率方程；f).求取车轮的纵向、侧向力；g).摩擦模型的参数化；h).建立描述车辆速度、横摆角速度和加速度关系的运动学方程；i).在可测信号包括纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、车轮角速度、转向盘转角的情况下，设计观测器；j).定义持续激励条件。本发明的速度估计和摩擦辨识方法,不仅建立了估计车辆纵向速度和侧向速度的非线性自适应观测器，同时还根据路面条件的变化实时估计轮胎路面摩擦参数，对速度的估计更加准确。
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公开(公告)号：CN105748063A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610259531.1
申请日：2016-04-25
Applicant: 山东大学齐鲁医院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/024 , G06F19/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/024 , A61B5/7264 , A61B5/7267 , G16H50/20
Abstract: 本发明的基于多导联和卷积神经网络的心律失常智能诊断方法，包括：a).选取数据样本；b).标注心律失常类型；c).截取导联的心跳信号；d).得到归一化的心跳集合；e).构建隐层和输出层；f).设定目标函数；g).样本训练；h).心律失常分类的应用。本发明的心律失常智能诊断方法，利用多导联心电图数据训练CNN能够提高网络的学习效率和心律失常自动诊断的精度，实现了使用有心律失常类型标注多导联心电图数据训练CNN的通用框架和具体方法，可准确判断出待诊断心电信号的心律失常类型，可作为确诊结果或供医生参考。
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公开(公告)号：CN105263107A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510554894.3
申请日：2015-09-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的面向无身份标识无线传感器网络的高效无锚点定位方法，包括：a).Sink节点的邻居节点的激活和定位，或与Sink节点间的角度和距离，实现自身激活；b).判断接收到激活包节点的状态；c).外层节点的激活和定位，利用两个节点与Sink节点的距离和角度，以及该未被激活节点与两个节点之间的距离和角度，计算出与Sink节点的距离和角度，实现节点的激活；d).孤立节点和新加入节点的激活和定位。本发明的定位方法，与现有的无锚点定位算法相比，节点无需ID，增加了整个无线传感器网络的灵活性，节点定位计算量小，能量消耗少，延长了整个无线传感器网络的寿命，有益效果显著，便于推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105120200A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510553799.1
申请日：2015-09-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 发明的基于定制light-udp协议的物联网医疗系统的视频通信方法，包括：a).用户认证，每个用户通过向web服务器注册获取具有自身唯一标识的用户ID；b).light-udp通道的建立；c).数据传输，双方通过路由器经Internet网络进行视频流的传送，无需经过web服务器和视频服务器的中转；d).数据校验，双方用户端对接收到的light-udp数据包只进行数据域中前8个字节的校验；e).视频播放。本发明的基于定制light-udp协议的通信方法，通过双方建立的light-udp通道进行数据的收发，保证了视频传输的时效性。同时，只对数据域中的前8个字节进行校验，避免了因少量字节错误而造成整个数据包被丢弃现象的发生，进一步保证了数据的时效性。
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公开(公告)号：CN105105743A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510520104.X
申请日：2015-08-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明的基于深度神经网络的心电图智能诊断方法，包括：a).信号归一化处理；b).确定训练样本空间；c).确定验证样本空间；d).确定神经网络结构；e).确定激活函数和目标函数；f).训练神经网络；g).心电图信号的自动分析。本发明的基于深度神经网络的心电图智能诊断方法，以MIT-BIH心率失常数据库中的数据为样本，采用Logistic函数作为神经元的激活函数、交叉熵成本函数为目标函数对神经网络进行训练，对心电图信号分析时，利用训练出的神经网络即可得出分析结果，即使诊断医生不具有十分丰富的临床经验，也可获取精确的诊断结果，无需耗费心脏专家大量的精力，减轻医生负担。
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公开(公告)号：CN104442830A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410615070.8
申请日：2014-11-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: B60W40/105 , B60W40/068
CPC classification number: B60W40/105 , B60W40/068 , B60W2520/10 , B60W2550/148
Abstract: 本发明的四轮转向/驱动车辆的速度估计和摩擦辨识方法，包括：a).建立车体坐标系 ；b).建立车辆动力学方程；c).建立车轮子动态方程；d).建立车轮速度方程；e).建立车轮滑移率方程；f).求取车轮的纵向、侧向力；g).摩擦模型的参数化；h).建立描述车辆速度、横摆角速度和加速度关系的运动学方程；i).在可测信号包括纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、车轮角速度、转向盘转角的情况下，设计观测器；j).定义持续激励条件。本发明的速度估计和摩擦辨识方法,不仅建立了估计车辆纵向速度和侧向速度的非线性自适应观测器，同时还根据路面条件的变化实时估计轮胎路面摩擦参数，对速度的估计更加准确。
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公开(公告)号：CN118691452A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410432393.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06T1/00 , G06V40/16 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于鲁棒身份感知水印的深度伪造换脸检测方法，涉及图像伪造检测领域，根据图像内容的身份语义制作身份感知水印，并设计一个不可预测且不可逆的混沌加密系统来确保水印的机密性和安全性。通过联合训练自编码器框架以及常见图像处理操作/恶意换脸操作，在保证图像质量的同时实现水印嵌入和水印提取。对于被篡改的图像，通过还原嵌入的水印以及与图像身份内容进行比对，从而完成检测和溯源。
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公开(公告)号：CN117958834B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311541071.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 一种基于随机掩码和生成式自监督学习的心电分类方法，涉及ECG心电分类技术领域，将原始心电信号在一定约束下将导联信号随机遮掩破坏掉原始心电信号的完整性，使其信号的大部分时空信息被随机掩盖，然后再设计一种高效的编码器生成随机掩蔽策略下的信号，重构在时间和导联维度上遮掩的导联心电信号来学习时空表征。并且为提高编码器对局部特征的感受能力，编码器中引入注意力机制和增加卷积层的步幅、从而扩大神经元的感受野增加对局部特征的感知能力。
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