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公开(公告)号：CN109743778B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910031437.4
申请日：2019-01-14
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的资源分配优化方法，包括：获取下行链路的带宽值，并根据该带宽值获得在单个传输时间间隔内可调用的物理资源块数量，并获得待传输的用户业务数量、当前t时刻待传输用户业务在第n个物理资源块上的特征、以及t‑1时刻整个下行链路的特征，判断是需要提高下行链路的带宽利用率，还是需要提高下行链路的公平性，还是需要实现下行链路的带宽利用率和公平性的折衷，如果是需要提高下行链路的带宽利用率，则将特征输入到训练好的带宽利用率强化学习模型中，以得到第i个用户业务在第n个资源块上的度量值。本发明能解决现有算法由于仅仅考虑单一资源块最优分配而引起的局部最优解情况、从而会影响调度性能的技术问题。
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公开(公告)号：CN107490795B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201710604321.6
申请日：2017-07-24
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种通过雷达实现人体运动状态识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：通过雷达获取人体反射波信号，使用时频分析方法对获得的人体反射波信号进行处理，以得到人体微动信号，对得到的人体微动信号进行特征提取，以得到运动特征和包络特征，使用基于决策树的支持向量机对得到的运动特征和包络特征进行分类。本发明能够解决现有使用微多普勒信号实现人体运动状态识别的方法中存在的复杂度较高的技术问题。
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公开(公告)号：CN108768698A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810407261.3
申请日：2018-05-02
申请人： 长沙学院
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/801 , H04L12/939
CPC分类号： H04L41/06 , H04L41/12 , H04L47/12 , H04L49/557
摘要： 本发明公开了一种基于SDN的多控制器动态部署方法，包括：使用Paxos算法从与SDN网络中故障控制器相邻的多个控制器中选择一个控制器作为主节点，主节点根据SDN网络的拓扑结构、各个跟随节点的负载情况、以及故障控制器与其进行同步期间发送的消息获得故障控制器所管理的所有交换机对应的最终迁入控制器，再由跟随节点根据得到的故障控制器下所有交换机所对应的最终迁入控制器执行交换机的迁入过程。本发明能解决现有多控制器动态部署方法中存在的由于没有考虑迁入控制器的容量限制、以及忽略了故障恢复后交换机与控制器间的传输距离所引起的控制器的平均响应时延增加的技术问题。
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公开(公告)号：CN108664904A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810369535.4
申请日：2018-04-24
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于Kinect的人体坐姿行为识别方法，包括：从人体姿态行为数据集获取骨架图像序列，根据骨架图像序列中每一帧图像及其前一帧和后一帧图像获取图像的特征序列，使用K-means对获得的帧图像的特征序列进行聚类处理，以得到多个聚类处理结果，使用PCA方法对得到的多个聚类处理结果进行处理，以得到多个按照主元信息的重要性从高到低排列的局部特征，使用特征编码算法对局部特征进行处理，以得到图像特征描述符，根据帧图像与骨架图像序列中其他帧图像的图像特征描述符构建全局损失函数，使用基于随机梯度下降算法对全局损失函数进行求解。本发明能够解决传统的健康坐姿检测方法在对“非正坐”状态进行坐姿行为检测时识别准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN109548164B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201910025375.6
申请日：2019-01-11
申请人： 长沙学院
IPC分类号： H04W72/12
摘要： 本发明公开了一种基于负载需求的自适应调度切换方法，包括：根据下行链路的带宽值得到在单个传输时间间隔内可调用的物理资源块数量，并获得待传输的用户业务数量、以及在下行链路上待传输的每个用户业务的特征，根据得到的待传输的用户业务数量以及在下行链路上待传输的每个用户业务的特征获取系统整体特征值，将系统整体特征值输入到训练好的负载状况判断模型中，以得到负载判断值Flag，当其等于1时，使用RSA‑DTQ得到各个用户业务的调度指标值，根据得到的调度指标值将可调用的物理资源块依次分配给具有最大调度指标值的用户业务。本发明能够解决现有LTE下行链路调度算法由于没有深入考虑系统负载变化状况，而导致调度性能和开销不平衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN108648216B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810353201.8
申请日：2018-04-19
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于光流与深度学习的视觉里程计实现方法，包括：通过相机获取视频中的连续两幅照片，并使用卷积神经网络对其中的第一幅照片进行估计，以得到估计后的光流照片，根据估计后的照片并使用双线性插值法对第二幅照片进行处理，以得到扭曲图，并根据扭曲图和第一幅照片得到光度误差，将第一幅照片、第二幅照片、估计矩阵、以及光度误差输入到另一个卷积神经网络中，以得到另一幅估计后的光流照片，对得到的另一幅估计后的照片进行下采样处理，将下采样后的照片输入到基于自编码器的网络中，以得到多维运动描述算子。本发明能够解决现有基于几何方法实现的视觉里程计鲁棒性不好以及基于学习法实现的视觉里程计普适性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN107346985B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710635704.X
申请日：2017-07-31
申请人： 长沙学院
IPC分类号： H04B7/0456 , H04L25/03
摘要： 本发明公开了一种发射天线选择技术的干扰对齐方法，旨在解决现有基站和用户两侧的天线数量出现了严重不均衡的技术问题。本发明的天线选择方法是基于发射天线选择，充分地利用了基站的天线数量，且无需增加用户侧的天线数量，从而对天线数量进行了良好的调度，进而解决了现有方法基站和用户两侧的天线数量出现了严重不均衡的技术问题；此外，本发明的干扰对齐方法能够有效地消除无线通信网络中的干扰，无需在用户侧和基站配置多余的天线，从而降低了设备成本。
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公开(公告)号：CN107465814B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710578564.7
申请日：2017-07-17
申请人： 长沙学院
IPC分类号： G06F3/0346 , H04M1/725 , G06F21/31
摘要： 本发明公开了一种基于手机惯性传感器的用户输入识别方法，其在用户无察觉的情况下实现数据的收集、训练、检测和识别的目的。该方案首先通过融合加速度计和陀螺仪数据生成姿态角信息，并从姿态角信息中提取用于识别用户输入的分类特征，然后训练多个不同类型的分类器，采用组合投票的策略构建组合分类器，在识别阶段使用组合分类器对姿态特征进行分类，识别出单个字符，最后建立隐马尔科夫模型，以加速度计的采样间隔作为观测序列，剔除不符合观测序列的潜在密码组合，从而解决现有用户输入识别方法不能识别账户密码的技术问题。
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公开(公告)号：CN110163208A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910426384.6
申请日：2019-05-22
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的场景文字检测方法，包括：获取主要数据集和补充数据集，并为主要数据集和补充数据集中的每幅图像生成训练标签，从补充数据集中选择N张图像，并将N张图像输入卷积神经网络模型，利用卷积神经网络中的卷积块对N张图像进行逐层特征融合，以得到N张图像中每个像素点的融合特征，计算N张图像中每个像素点的融合特征的分割损失值和回归损失值，使用Adam优化算法更新卷积神经网络的权重，并重复达到预定迭代次数，从而生成预训练好的卷积神经网络。本发明能解决现有场景文字检测方法中存在的无法检测倾斜文字、以及容易受到底层错误特征的干扰而导致检测准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN109743778A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910031437.4
申请日：2019-01-14
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的资源分配优化方法，包括：获取下行链路的带宽值，并根据该带宽值获得在单个传输时间间隔内可调用的物理资源块数量，并获得待传输的用户业务数量、当前t时刻待传输用户业务在第n个物理资源块上的特征、以及t-1时刻整个下行链路的特征，判断是需要提高下行链路的带宽利用率，还是需要提高下行链路的公平性，还是需要实现下行链路的带宽利用率和公平性的折衷，如果是需要提高下行链路的带宽利用率，则将特征输入到训练好的带宽利用率强化学习模型中，以得到第i个用户业务在第n个资源块上的度量值。本发明能解决现有算法由于仅仅考虑单一资源块最优分配而引起的局部最优解情况、从而会影响调度性能的技术问题。
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