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公开(公告)号：CN113627238B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110710041.X
申请日：2021-06-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F3/04883 , G01H17/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于手部结构振动响应特征的生物识别方法、装置、设备及介质，方法为：采集终端屏幕的振动数据并预处理得到屏幕触摸事件对应的待识别振动序列；根据待识别振动序列相对于各区域质心的DTW距离确定触摸区域；根据待识别振动序列的持续时间和总振动幅值确定屏幕敲击力度；根据区域和力度筛选已注册振动序列；根据待识别振动序列与已注册序列在频率域上的振幅差分布，将待识别振动序列中的非稳定频段数据剔除，再提取其细粒度特征向量；根据细粒度特征向量，计算待识别振动序列与筛选的已注册振动序列之间的相似度；根据计算得到的相似度判断当前用户是否为合法用户。本发明可以实现安全和高效的连续用户身份认证。
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公开(公告)号：CN114863683B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210508400.8
申请日：2022-05-11
Applicant: 湖南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于多目标优化的异构车联网边缘计算卸载调度方法，属于计算技术领域，具体包括：建立具有缓存和计算功能的两层异构车载边缘网络模型；确定server的服务缓存决策；求解server服务缓存最优解；根据卸载任务的不同特性建立不同的任务卸载模型；提出系统优化目标，根据任务卸载模型计算相应的时延和能耗，在服务缓存和计算资源的约束下，计算不同卸载模型下的联合时延和能耗开销，选择开销最小的模型进行计算卸载；将计算卸载过程建模为受约束的基于卸载时延和卸载能耗两个目标的优化问题；为所建模型构造多目标萤火虫算法，基于非支配排序筛选出最优计算卸载解集。通过本公开的方案，提高了计算效率和适应性。
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公开(公告)号：CN116208669A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310472858.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L67/5682 , H04L67/10 , H04L67/12 , H04W28/084 , H04W28/14 , H04W4/44 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于智慧灯杆的车载异构网络协同任务卸载方法，包括如下步骤：针对车辆端，计算车辆从智慧灯杆请求缓存的通信时延，将全部缓存中最大的通信时延作为车辆的与智慧灯杆网络的通信时延，判断其是否小于车辆向云中心发送请求的时间，若是，则向智慧灯杆网络卸载任务，反之，则向云中心卸载任务；针对智慧灯杆端，以单个智慧灯杆自身利润为指标，将智慧灯杆网络划分为多个联盟，以联盟的利润最大化为优化目标，对联盟内的智慧灯杆组成进行优化，输出最优的联盟组合。本申请还提供一种基于智慧灯杆的车载异构网络协同任务卸载系统。本申请可以提高车辆端的服务体验及智慧灯杆网络的整体收益。
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公开(公告)号：CN116186517A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310209878.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/213 , G08B21/04 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种人体姿态识别方法，包括：获取可穿戴设备上传的姿态数据；将姿态数据进行预置分类，得到非周期性姿态数据和周期性姿态数据；将非周期性姿态数据进行分解，得到第一时序特征矩阵；将周期性姿态数据进行空间特征提取，得到空间特征矩阵，将周期性姿态数据进行信号分解，得到第二时序特征矩阵，并将空间特征矩阵与第二时序特征矩阵进行融合，得到融合特征矩阵；对时序特征矩阵进行分类，得到第一姿态特征；将融合特征矩阵分别输入多个分类器进行分类，得到多个分类结果，并对多个分类结果进行投票，得到第二姿态特征；结合第一姿态特征和第二姿态特征进行判断，得到姿态识别结果；提高了姿态识别的准确度。
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公开(公告)号：CN114928862A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210512980.8
申请日：2022-05-12
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W28/08 , H04L67/1008 , H04L67/12
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于任务卸载和服务缓存的系统开销降低方法及系统，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，物联网终端设备根据任务数据量、运算量、移动边缘运算服务器分配的运算和通信资源计算系统开销；步骤2，根据所述移动边缘运算服务器的能量预算和本地能量消耗，计算所述移动边缘计算服务器的能量不足序列；步骤3，根据所述系统开销和所述能量不足序列得到优化目标，根据所述优化目标通过做出初始卸载决定；步骤4，根据所述移动边缘计算服务器的存储空间和当前服务的被请求频率做出缓存决策；步骤5，基于所述缓存决策，修正所述初始卸载决定。通过本公开的方案，提高了卸载性能并降低了系统开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114845272A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210451561.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种异构车联网的联合任务卸载和资源分配方法、装置及设备，属于电学技术领域，具体包括：步骤1，搭建多MEC辅助的异构车联网联合计算任务卸载和资源分配模型；步骤2，构建系统效用最大化目标函数；步骤3，针对系统效用最大化目标函数进行卸载和分配方案的分解；步骤4，构建计算任务卸载决策方案；步骤5，构建资源分配方案。通过本公开的方案，提出了一种基于MEC的车联网的联合任务卸载和资源分配算法，通过将二者分别讨论，分别进行针对性优化，目的在于解决多MEC服务器‑多车联网用户网络中计算资源不足的问题，综合考虑任务卸载、系统能耗、时延等限制调价以实现目标系统效用最大化。
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公开(公告)号：CN114220177A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111597760.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本公开实施例中提供了一种唇部音节识别方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，具体包括：得到每个初始特征点的坐标信息；形成距离时间序列；根据距离时间序列转换目标曲线；从距离时间序列中分割对应的发音序列；得到最优特征序列；计算最优特征序列与样本特征序列之间距离的相似度；判断相似度是否小于第二阈值；若是，则判定音节相同；若否，则判定音节不同，并计算最优特征序列与其他样本特征序列的相似度，直至相似度小于第二阈值。通过本公开的方案，计算基于音节的细粒度特征，然后利用交叉验证递归特征消除模型进行训练，选取最优特征序列与样本特征序列进行比对，从而识别对应的音节，提高了音节检测的效率、精准度和适应性。
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公开(公告)号：CN113627238A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110710041.X
申请日：2021-06-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F3/0488 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于手部结构振动响应特征的生物识别方法、装置、设备及介质，方法为：采集终端屏幕的振动数据并预处理得到屏幕触摸事件对应的待识别振动序列；根据待识别振动序列相对于各区域质心的DTW距离确定触摸区域；根据待识别振动序列的持续时间和总振动幅值确定屏幕敲击力度；根据区域和力度筛选已注册振动序列；根据待识别振动序列与已注册序列在频率域上的振幅差分布，将待识别振动序列中的非稳定频段数据剔除，再提取其细粒度特征向量；根据细粒度特征向量，计算待识别振动序列与筛选的已注册振动序列之间的相似度；根据计算得到的相似度判断当前用户是否为合法用户。本发明可以实现安全和高效的连续用户身份认证。
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公开(公告)号：CN113593183A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110710657.7
申请日：2021-06-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G08B21/06 , G10L21/0208 , G10L25/48 , G10L25/63 , H04M1/72433 , G01S15/10
Abstract: 本发明公开了一种基于声学的疲劳驾驶和分心驾驶的检测方法、装置、设备及介质，其方法为：发射FMCW信号，接收信号进行预处理，得到通过LOS路径传输的FMCW信号和反射的回波信号；根据每个回波信号相对接收到FMCW信号的时间差，计算得到不同反射对象相对于麦克风的距离时间序列；从所有距离时间序列中，提取出驾驶员头部和转向手的距离时间序列；根据头部和转向手的距离时间序列及已知的多种危险驾驶动作，对驾驶员是否执行各种危险驾驶动作进行判断；加权融合所有危险驾驶动作在预设时间段内的次数，判断驾驶员当前是否进入疲劳与分心驾驶的状态。本发明可准确提取驾驶员头和手的回波，实现对疲劳与分心驾驶状态的准确检测。
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公开(公告)号：CN112183202A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010866830.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于牙齿结构特征的身份认证方法及装置，其中方法包括：采集身份待认证人员露出牙齿的人脸图像，从中提取上半部分牙齿的下边缘线和下半部分牙齿的上边缘线；提取每个边缘线的以下任意一类或多类细粒度特征：每颗牙齿的基本特征、每个相邻牙齿组的扩展特征、每两个邻接点距离构成的全局特征、边缘线的形状；所述邻接点是指相邻两颗牙齿的连接点；根据细粒度特征计算身份待认证人员与已注册用户之间的相似度，若相似度大于相似度阈值则身份认证成功，否则身份认证失败。本发明的成本低，识别准确性好，安全度高。
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