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公开(公告)号：CN114578367B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210188102.5
申请日：2022-02-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S15/32 , G01S15/58 , G01S15/931
Abstract: 本申请涉及一种实时运动轨迹监测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及运动监测技术领域，通过可穿戴设备发送的旋转向量从点云数据库中实时获取点云数据，并利用调频连续波超声动态测距测得智能终端与可穿戴设备间的距离，再基于点云数据、智能终端与可穿戴设备间的距离以及可穿戴设备发送的瞬时加速度信息并通过隐马尔可夫模型预测得到关节的实时真实位置坐标，进而实现对关节运动轨迹的监测追踪。本申请通过智能终端和可穿戴设备实现对关节运动的实时监测和追踪，可有效降低使用成本，且通过可穿戴设备采集的旋转向量信息和加速度信息来实现运动轨迹的监测，可有效保证运动轨迹监测的准确性。
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公开(公告)号：CN113626645B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110767156.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种分级优化的高效密文模糊检索方法及相关设备，该方法包括：第一总端将每个原始数据对应的密文数据、安全密文索引、第一索引标签值和标志位作为一组样本上传至数据服务器；第二总端将每个查询关键词对应的安全检索陷门与语言特征码上传至数据服务器；在数据服务器中进行检索，得到N个密文数据集合，将N个密文数据集合发送给第二总端，第二总端分别对每个密文数据集合中的密文数据解密，计算第二索引标签值；将每个密文数据集合对应的第二索引标签值与第一索引标签值进行对比，验证数据检索结果。通过本发明，不需要预先构建关键词集合，就可以完成分级优化的高效密文模糊检索，且通过对检索结果进行验证，确保了检索结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN112989375B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110254823.7
申请日：2021-03-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种分级优化加密无损隐私保护方法，应用基于属性基加密技术构建数据安全访问控制与多级密钥生成管理机制，以确保授权用户访问凭证安全与访问控制策略的语义信息安全，引入随机因子以混淆隐藏数据访问模式，优化设计访问控制策略的身份与权限的验证执行，提升机制执行效率与计算性能。通过多级密钥生成管理方法，引入随机因子参数，基于对称可搜索加密技术，在确保数据安全性的基础之上解决数据经加密之后的可用性问题，结合混合加密技术，以提高加密数据检索的高效性，最终实现分级加密、优化性能、无损保护的数据隐私保护方法，适用于大数据量加解密、多授权用户共享检索、隐私数据常态更新的实际应用场景。
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公开(公告)号：CN109286499B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201811107670.8
申请日：2018-09-21
Abstract: 本发明公开了一种基于行为特征的在场认证方法。本发明首先通过蓝牙信号强度确认待认证人员是否进入认证区域。进入确认后，认证开始。人员携带的传感器开始持续采集数据。服务器根据客户端上传的传感器数据分析人员步态进而算出人员轨迹。同时，设备在人员行走的关键时间点发声，认证设施通过到达时间差计算设备位置，与基于惯性数据的轨迹对比，验证数据真实性。当以上检测通过，用户的传感器数据被输入神经网络，以推算人员身份。此外，系统还利用惯性传感器及Wi‑Fi信号，检测环境信息，以验证人员是否持续在场。本发明提出的基于行为的在场认证方法是一个安全的、快速且成本不高的人员身份识别及在场认证方案。
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公开(公告)号：CN109286499A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811107670.8
申请日：2018-09-21
Abstract: 本发明公开了一种基于行为特征的在场认证方法。本发明首先通过蓝牙信号强度确认待认证人员是否进入认证区域。进入确认后，认证开始。人员携带的传感器开始持续采集数据。服务器根据客户端上传的传感器数据分析人员步态进而算出人员轨迹。同时，设备在人员行走的关键时间点发声，认证设施通过到达时间差计算设备位置，与基于惯性数据的轨迹对比，验证数据真实性。当以上检测通过，用户的传感器数据被输入神经网络，以推算人员身份。此外，系统还利用惯性传感器及Wi-Fi信号，检测环境信息，以验证人员是否持续在场。本发明提出的基于行为的在场认证方法是一个安全的、快速且成本不高的人员身份识别及在场认证方案。
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公开(公告)号：CN116367083A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310275931.1
申请日：2023-03-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，所述方法通过超宽带UWB基站采集室内各目标点与UWB基站间的距离数据，并获取各目标点的信号强度，根据距离数据和信号强度构造UWB距离指纹库；利用便携式标签采集实时UWB数据，将实时UWB数据与UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果；对各目标点的各UWB单点定位结果进行连续单点序列化，获得室内实时定位结果，能够在复杂场景下实现实时定位，提升了定位精度和稳定性，在保证匹配效率的同时，增大了指纹匹配的成功率，不需要额外部署其他设备烧写调试，部署成本较低，提高了基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位速度和效率。
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公开(公告)号：CN113626645A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110767156.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种分级优化的高效密文模糊检索方法及相关设备，该方法包括：第一总端将每个原始数据对应的密文数据、安全密文索引、第一索引标签值和标志位作为一组样本上传至数据服务器；第二总端将每个查询关键词对应的安全检索陷门与语言特征码上传至数据服务器；在数据服务器中进行检索，得到N个密文数据集合，将N个密文数据集合发送给第二总端，第二总端分别对每个密文数据集合中的密文数据解密，计算第二索引标签值；将每个密文数据集合对应的第二索引标签值与第一索引标签值进行对比，验证数据检索结果。通过本发明，不需要预先构建关键词集合，就可以完成分级优化的高效密文模糊检索，且通过对检索结果进行验证，确保了检索结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN112989375A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110254823.7
申请日：2021-03-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种分级优化加密无损隐私保护方法，应用基于属性基加密技术构建数据安全访问控制与多级密钥生成管理机制，以确保授权用户访问凭证安全与访问控制策略的语义信息安全，引入随机因子以混淆隐藏数据访问模式，优化设计访问控制策略的身份与权限的验证执行，提升机制执行效率与计算性能。通过多级密钥生成管理方法，引入随机因子参数，基于对称可搜索加密技术，在确保数据安全性的基础之上解决数据经加密之后的可用性问题，结合混合加密技术，以提高加密数据检索的高效性，最终实现分级加密、优化性能、无损保护的数据隐私保护方法，适用于大数据量加解密、多授权用户共享检索、隐私数据常态更新的实际应用场景。
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公开(公告)号：CN112367639A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011071800.4
申请日：2020-10-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗卫星授时的无人机集群自组网通信方法及系统，包括采用北斗卫星授时，并获取各个无人机节点的粗略位置，根据粗略位置确定网络的拓扑结构，并划分节点，基于梯度势场进行异构分层组网，划分所得簇头节点通过交换数据包获得实时地相对高精度定位信息；根据网络中节点类型的不同采用不同的通信方式进行信息交换；对簇头节点，根据节点的相对位置信息以及飞控系统的运动速度、运动方向信息进行数据传输路径预测；通过多通道高效并发进行信道访问控制，采用长短距离结合进行数据传输。本发明能够应对较大规模的无人机集群进行自组网通信，并且可以较好地应对网络拓扑发生剧烈动态变化问题，同时具有较低时延与较高网络吞吐量。
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公开(公告)号：CN107492251B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710731390.3
申请日：2017-08-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习与深度学习的驾驶员身份识别与驾驶状态监测方法。通过智能手机传感器采集汽车的运动数据，识别车辆驾驶元动作。运用模糊模式识别将驾驶元动作序列划分为驾驶操作。然后结合道路交通信息以及摄像设备通过计算机视觉技术识别出车辆行驶时前方的障碍物以及拥挤情况，并划分出不同的驾驶场景。结合驾驶操作分别提取出统计学特征，并组成特征向量作为深度神经网络的输入，通过构建个人驾驶特征库并训练对应的深度神经网络模型来识别驾驶员的身份。在确认了驾驶员的身份之后，通过递归神经网络来识别驾驶员各时刻的驾驶状态。本发明采用多信源数据，基于驾驶操作与场景，利用深度学习的方法，提高识别准确率。
