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公开(公告)号：CN119961908A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510036856.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F21/32 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种穿戴设备基于无线耳机外麦的身份认证系统，其特征在于：它包括以下步骤：步骤一：定制耳机获取原始的音频数据；步骤二：信号降噪和增强；步骤三：用户模型构建；步骤四：轻量的自适应多窗口滑动检测算法；步骤五：干扰事件筛除；步骤六：特征提取及数据集扩充；步骤七：模型训练及增量学习。本发明与现有技术相比的优点在于：通过无线耳机上必备的外耳麦克风采集佩戴者的头部运动信号，提取出稳定的生物特征，最后通过神经网络进行训练，从而识别合法用户，本身份认证系统在不同的环境中都可以准确识别，并能够抵御各种欺骗攻击。
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公开(公告)号：CN114492995B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210092001.8
申请日：2022-01-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于动态图卷积网络的联邦学习私家车速度预测方法，包括：步骤1，采集城市中私家车的GPS数据和OBD数据，并基于GPS数据和OBD数据提取私家车的速度数据、平均速度和最大速度；步骤2，设计基于动态图卷积神经网络的跨节点联邦学习框架，基于私家车速度数据、平均速度和最大速度对私家车未来十二个步长内的速度进行预测。本发明在联邦学习设置中使用动态图卷积网络，弥补了复杂时空数据建模和去中心化数据处理之间的差距，在真实世界的数据集上进行的交通流预测实验，用于为驾驶员提供在接下来几个时间步中的车辆速度。
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公开(公告)号：CN118051833A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410183212.1
申请日：2024-02-19
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于耳道声音的头部动作识别方法，属于数据识别技术领域，具体包括：步骤1，利用入耳式麦克风采集样本人员进行预设头部动作时对应的耳道音频信号作为初始数据集；步骤2，对初始数据集进行滤波处理后，通过提取包络线并进行峰值检测，将连续的耳道音频信号分解为单个动作信号；步骤3，分别提取单个动作信号的MFCC特征和多维声学特征，形成目标特征集；步骤4，利用目标特征集训练支持向量机，得到识别模型；步骤5，将采集到的目标人员的耳道音频信号输入识别模型，得到头部动作识别结果。通过本公开的方案，提高了识别的适应性和精准度。
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公开(公告)号：CN114444123B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210087301.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于语义信息的匿名轨迹隐私保护方法，包括：步骤1，基于空间访问密度将原轨迹数据集中的轨迹进行离散化，生成自适应离散化格网；步骤2，通过滑动窗口算法将离散化格网中的轨迹划分为若干定长的子轨迹；步骤3，分别计算滑动窗口中子轨迹的时空相似度，并分别根据子轨迹的时空相似度进行轨迹聚类，获得轨迹匿名聚类集合；步骤4，将轨迹匿名聚类集合中的同一匿名聚类中的子轨迹进行合并，合并后的子轨迹满足l‑diversity。本发明可使发布的匿名轨迹数据集有效抵御去匿名攻击和语义攻击，保护用户隐私，减少数据损失，保证数据的可用性。
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公开(公告)号：CN115643301A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211299698.2
申请日：2022-10-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩布谷鸟过滤器的DDS自动发现方法和介质，方法包括：网络中的任意节点A在参与者发现阶段把自身端点信息以指纹形式封装到压缩布谷鸟过滤器中并广播发送到其余节点B，B对A发送的信息进行匹配，完成对A的发现并进入端点发现阶段；在端点发现阶段，B查询压缩布谷鸟中是否有自身需要订阅的主题，若有则向A发送订阅的主题信息，完成端点匹配；压缩布谷鸟过滤器对其中非空条目，使用指纹第1bit表示非空条目，指纹末尾增加1bit表示该指纹数量；对空条目则使用1bit表示当前位置为空条目，再使用3bit表示当前位置开始的连续空条目数量。本发明能加速DDS的自动发现环节，且有效降低网络负载和内存消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114863683A
公开(公告)日：2022-08-05
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：CN114444123A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210087301.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F21/62 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种基于语义信息的匿名轨迹隐私保护方法，包括：步骤1，基于空间访问密度将原轨迹数据集中的轨迹进行离散化，生成自适应离散化格网；步骤2，通过滑动窗口算法将离散化格网中的轨迹划分为若干定长的子轨迹；步骤3，分别计算滑动窗口中子轨迹的时空相似度，并分别根据子轨迹的时空相似度进行轨迹聚类，获得轨迹匿名聚类集合；步骤4，将轨迹匿名聚类集合中的同一匿名聚类中的子轨迹进行合并，合并后的子轨迹满足l‑diversity。本发明可使发布的匿名轨迹数据集有效抵御去匿名攻击和语义攻击，保护用户隐私，减少数据损失，保证数据的可用性。
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公开(公告)号：CN114025350A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111500384.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于密码和频偏的双重认证方法，包括：步骤1，待认证设备将带特定SSID的probe request帧信号发送给通用软件无线电外设，通用软件无线电外设与主机相连；步骤2，根据通用软件无线电外设接收到的信号运行GNU radio对接收到的信号进行信号处理，得到待认证设备的载波频偏特征；步骤3，通过最近邻的模式匹配算法将待认证设备的载波频偏特征与已存储的所有授权用户的载波频偏特征进行相似度计算。本发明通过通用软件无线电外设提取出无线智能设备的频偏指纹特征，并利用频偏对智能设备进行识别，通过通过密码和频偏双重认证模式，增强了无线网络识别机制，避免了非法设备的接入，网络安全性提高。
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公开(公告)号：CN113591550A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110672709.6
申请日：2021-06-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/08 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于瞳孔变化的个人喜好自动检测模型构建方法、装置、设备及介质，方法为：采集用户的眼睛在阅读给定内容时的视频，从视频帧中提取眼睛的瞳孔与虹膜的比值PIR；对PIR序列进行预处理并赋予对应的标签，该标签标识用户对阅读的给定内容的兴趣程度；从带标签的PIR序列中提取给定的若干特征，得到带标签的特征向量，构成该用户的一个样本；针对每种标签均获取多个样本，所有样本构成训练样本集；使用训练样本集训练多层感知机的参数，得到该用户的个人喜好自动检测模。本发明可以利用与用户内心直接相关的瞳孔变化这一即时生理反应信息来推测用户对智能设备上特定内容的偏好，从而捕捉观看内容与用户喜好程度之间的关系。
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公开(公告)号：CN112488185A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011365027.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种包含时空特性的车辆运行参数预测方法，系统，电子设备及可读存储介质，所述方法包括：S1:构建研究区域的多视角时空图，其中，以研究区域内的AOI区域为顶点，边为两个AOI区域的区域特征量；S2:将所述多视角时空图的信息以及研究时段的历史数据输入构建的MGC‑AN网络提取出时空特征；其中，历史数据为研究时段内各个AOI区域的历史车辆运行参数；S3:利用时空特征转换出研究时段内各个AOI区域的车辆运行参数预测结果。本发明通过图结构构建多视角时空图，再利用MGC‑AN网络提取多视角时空图以及历史数据中的时空特征，以一种全新的手段来实现车辆运行参数预测，尤其是可应用于私家车出行流量预测。
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