一种用于应急救援工程装备的属具自动切换控制系统及方法

    公开(公告)号:CN116006533A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202211543208.9

    申请日:2022-12-02

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明提供了一种属具自动切换控制系统(100),用于应急救援工程装备的属具无人化切换,其特征在于,所述属具自动切换控制系统包括整机系统(110)和属具系统(120),所述整机系统(110)包括控制单元(111)、主机油路(118)、主机电磁阀组(112)、快换装置电磁阀组(117)、执行单元(113)、工作单元(114)、运动反馈单元(115)和视觉反馈单元(116);所述属具系统(120)包括工作属具(121)和位姿标签(122),所述工作属具(121)用于完成抓取、破碎、切割、剪切、破碎等作业;本发明还提供了一种属具自动切换控制方法,通过该控制系统和控制方法能够完成应急救援工程装备的属具无人化切换,提高了操作人员在救援抢险中的工作安全性与工作效率。

    跨域协作防火墙中的分段冗余检测方法

    公开(公告)号:CN103973675B

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201410150528.7

    申请日:2014-04-15

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种应用于跨域协作防火墙中的分段冗余检测方法,跨域协作防火墙包括部署在不同的网络管理域Net1和Net2中相互协作执行安全策略的两个防火墙FW1和FW2,其中通信流量从FW1到FW2。对于FW2中的某条规则r,如果所有的数据包与FW2中的规则r匹配,但不与r之前的任一条规则匹配,且这些数据包被FW1丢弃,r相对于FW1而言是防火墙间的冗余规则。本发明所述的冗余检测方法,基于现有的跨域协作防火墙冗余检测方案,在隐私保护的前提下,对防火墙规则集发生更新时的处理过程做出改进,大大提高了冗余检测的效率,节约了冗余分析时两个网络管理域之间数据传输的通信成本。

    跨域协作防火墙中的分段冗余检测方法

    公开(公告)号:CN103973675A

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201410150528.7

    申请日:2014-04-15

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种应用于跨域协作防火墙中的分段冗余检测方法,跨域协作防火墙包括部署在不同的网络管理域Net1和Net2中相互协作执行安全策略的两个防火墙FW1和FW2,其中通信流量从FW1到FW2。对于FW2中的某条规则r,如果所有的数据包与FW2中的规则r匹配,但不与r之前的任一条规则匹配,且这些数据包被FW1丢弃,r相对于FW1而言是防火墙间的冗余规则。本发明所述的冗余检测方法,基于现有的跨域协作防火墙冗余检测方案,在隐私保护的前提下,对防火墙规则集发生更新时的处理过程做出改进,大大提高了冗余检测的效率,节约了冗余分析时两个网络管理域之间数据传输的通信成本。

    一种用于海量多维数值数据范围查询的索引方法

    公开(公告)号:CN108182242A

    公开(公告)日:2018-06-19

    申请号:CN201711458769.8

    申请日:2017-12-28

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明针对现有数据结构无法高效处理海量多维数值数据的查询问题,提出了一种面向海量多维数值数据查询的索引方法,方法包括:为存储在分布式数据库中的多维数据集构建多维索引;接收用户发送的查询请求,根据用户需求通过多维索引查询数据;当查询到符合查询请求的数据后,将不同查询类型的查询结果返回用户。多维索引结构包括如下特点:(1)是一棵多维有序查询树,每层表示一个数据维度,从根节点开始,具有相同父节点的边按从左至右递增排列。(2)查询路径唯一,即如果查询条件存在,则有且只有一条路径与之对应。(3)树的深度与数据的维度唯一相关,树中不存在冗余路径。(4)树的叶子节点存储数据信息,节点数量最优化。

    一种基于大数据技术的校情智能分析系统及方法

    公开(公告)号:CN104573071A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201510038013.2

    申请日:2015-01-26

    Applicant: 湖南大学

    CPC classification number: G06F17/30592

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的校情智能分析系统及方法,在学校数据量庞大且急剧增加的背景下,针对传统数据处理方法的实时性、交互性和速度不能满足日趋复杂的校情分析需求的问题,采用集群化计算方法,将不同来源、结构的数据归整到HDFS+Hive模式的大数据仓库中,并在此基础上灵活创建基于多维数据集的校情分析模型,实现了综合利用学校海量多维数据进行事件因果分析、校情整体评估和趋势预测,大大提高了分析的全面性和准确性;基于高效的大数据分析与管理方法,本系统可以提供相对于传统服务器模式系统百倍以上速度的实时分析能力。

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