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公开(公告)号：CN117858086A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410075596.5
申请日：2024-01-18
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/069 , H04W12/04 , H04W12/041 , H04L9/08 , H04L9/32 , H04W4/44
Abstract: 本发明涉及车联网技术领域，具体公开了基于零信任网关的V2X安全认证方法、系统及装置，其中系统包括：云端服务器、零信任网关和车联网节点；车联网节点包括基于V2X设备的汽车节点和路侧单元；云端服务器用于提供证书管理与密钥管理，实现证书的颁发、更新与撤销以及密钥的生成、存储与更新，对通信节点实现授权；零信任网关用于连接云服务器与车联网内各通信节点，与汽车节点与路侧单元网络连接。采用本发明的技术方案能够提高车联网通信中的安全性，减少车云的交互，节约资源。
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公开(公告)号：CN110599533B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910893707.2
申请日：2019-09-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种适用于嵌入式平台的快速单目深度估计方法，包括获取深度估计模型所需的训练数据；对训练数据预处理、压缩并发送到距离嵌入式平台最近的边缘服务器；边缘服务器对接收的数据训练深度估计模型得到训练好的深度估计模型；对深度估计模型进行转换、压缩并发送嵌入式平台；嵌入式平台接收数据并根据构建的深度估计模型结构对单目图像进行快速的深度估。本发明基于包括编码器和解码器组成的U型轻量级深度估计模型，参数少，计算量小，预测速度快，可从RGB图像中自动学习得到准确的像素级深度图，适用于室内室外不同的场景，方便灵活；而且本发明方法的效率较高、可靠性好、成本低廉且适用于资源有限平台。
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公开(公告)号：CN114697135B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210491623.8
申请日：2022-05-07
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种汽车控制器区域网络入侵检测方法、系统及汽车。通过步获取所述汽车控制器区域网络内合法的每个电子控制单元的对应的条件熵参考值，所述条件熵参考值包括该电子控制单元的ID、最大条件熵值和最小条件熵值；实时获取CAN网络的消息，对当前消息进行分析计算所述当前消息的时间熵值，并判断所述当前消息的时间熵值是否超出所述最大条件熵值和最小条件熵值；在所述当前消息的时间熵值超出所述最大条件熵值或最小条件熵值时，判断所述当前消息为入侵消息。提供了一种灵活、低成本的基于间隔条件熵的入侵检测系统，具有抗干扰能力，能够实时响应和检测多种形式的攻击。
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公开(公告)号：CN114697135A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210491623.8
申请日：2022-05-07
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种汽车控制器区域网络入侵检测方法、系统及汽车。通过步获取所述汽车控制器区域网络内合法的每个电子控制单元的对应的条件熵参考值，所述条件熵参考值包括该电子控制单元的ID、最大条件熵值和最小条件熵值；实时获取CAN网络的消息，对当前消息进行分析计算所述当前消息的时间熵值，并判断所述当前消息的时间熵值是否超出所述最大条件熵值和最小条件熵值；在所述当前消息的时间熵值超出所述最大条件熵值或最小条件熵值时，判断所述当前消息为入侵消息。提供了一种灵活、低成本的基于间隔条件熵的入侵检测系统，具有抗干扰能力，能够实时响应和检测多种形式的攻击。
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公开(公告)号：CN107247855B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710620152.5
申请日：2017-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种桁架结构设计优化方法，该方法包括以下步骤：一、建立桁架的数学模型，设定目标函数；二、计算桁架中各杆件的应力和各节点的位移；三、定义边界条件，各杆件应力的大小小于最大许可应力，各节点位移的大小小于最大许可位移；四、设定适应度函数；五、设定杆件的长度、弹性模量、泊松比、密度、杆件最大许应力、节点最大许可位移、外部载荷和截面积的取值范围；六、选取惩罚因子；七、利用CRO算法进行优化，对CRO算法相关的参数进行设置；八、利用简单遗传算法对桁架进行结构优化；九、对简单遗传算法与CRO算法输出的结果进行对比；十、重复步骤七到步骤九，选取最优解。结构优化过程简单，通用性好，能够提高寻优效率和收敛精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111190735A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911392013.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开一种基于Linux的片上CPU/GPU流水化计算方法计算机系统，包括步骤：对任务按照流水线最大利用率进行重排序；在对所述缓存发起写请求任务完成后进行缓存刷新；在所述GPU计算核心空闲时，将所述任务中的所述并行计算型任务派发给所述GPU计算核心；在所述CPU计算核心空闲时，将所述任务中的所述串行、IO或者逻辑型任务派发给所述CPU计算核心；将任务数据规约到对应的发起CPU中，由CPU进行后续数据处理。从而使得片上异构多核计算系统同时兼顾CPU和GPU核心的不同计算特性并且能充分利用设备中各部分计算结构，具有性能高、计算利用率高的优点。
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公开(公告)号：CN107247855A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710620152.5
申请日：2017-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种桁架结构设计优化方法，该方法包括以下步骤：一、建立桁架的数学模型，设定目标函数；二、计算桁架中各杆件的应力和各节点的位移；三、定义边界条件，各杆件应力的大小小于最大许可应力，各节点位移的大小小于最大许可位移；四、设定适应度函数；五、设定杆件的长度、弹性模量、泊松比、密度、杆件最大许应力、节点最大许可位移、外部载荷和截面积的取值范围；六、选取惩罚因子；七、利用CRO算法进行优化，对CRO算法相关的参数进行设置；八、利用简单遗传算法对桁架进行结构优化；九、对简单遗传算法与CRO算法输出的结果进行对比；十、重复步骤七到布置九，选取最优解。结构优化过程简单，通用性好，能够提高寻优效率和收敛精度。
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公开(公告)号：CN105138997A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510559050.8
申请日：2015-09-06
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: Y02D70/00 , G06K9/00335 , G06K9/00536 , H04W28/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种无线体域网中基于压缩分类的动作识别方法，将能量有效和动作识别作为一个整体来考虑，对压缩采样的信号直接进行分类识别。将压缩感知运用到人体动作识别，其目标不再是重构出原有的运动数据，而是利用压缩感知的随机投影过程实现数据降维，再对压缩后的低维数据直接进行分类与识别，从而在对动作识别进行有效识别的同时降低传感器节点的能量消耗。
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公开(公告)号：CN102802158B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210278865.5
申请日：2012-08-07
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信任评估的无线传感器网络异常检测方法，包括监测步骤、模糊化步骤、DS融合步骤、推荐信息处理步骤、判断步骤；其主要过程是收集节点行为特征，通过模糊理论和DS证据理论计算其信任值，利用判断机制确定节点运行状态，发现恶意节点，确保网络收集数据的有效性。本发明通过对被评估节点的行为进行监测，从而探测出网络中存在的异常节点，将其广播给邻居节点，防止恶意节点破坏整网的正常运行。
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