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公开(公告)号：CN108768698B
公开(公告)日：2021-04-20
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
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：CN108542386B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810364467.2
申请日：2018-04-23
申请人： 长沙学院
IPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种基于单通道EEG信号的睡眠状态检测方法，包括：实时采集单通道EEG信号，对该单通道EEG信号进行下采样处理，将下采样处理后的单通道EEG信号输入分类器模型中，以得到对应的睡眠状态。本发明能够解决现有睡眠状态检测方法中由于需要设置多个采集电极所导致的耗费人力、提取特征维度低、以及由于过拟合所导致的泛化能力弱的技术问题。
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公开(公告)号：CN111047138A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911103514.9
申请日：2019-11-13
申请人： 长沙学院 , 湖南超能机器人技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于载客效益分析的出租车候车辅助决策方法，包括：获取时间段内到达交通枢纽的列车或飞机的数量、每趟交通工具的平均乘客数量、以及到达交通枢纽的乘客乘坐出租车的人数占乘客总人数的比例，计算当前时刻交通枢纽的出租车候车区处于排队状态的乘客数量，根据获取的乘客数量判断交通枢纽当前是否存在出租车运力紧张的情况，如果是，则根据持续时间、以及当前时刻在当前出租车前面排队的出租车总数计算出租车的等候时间，根据等候时间获取出租车的预测利润。本发明能够解决现有交通枢纽中的出租车错误选择在候车区排队或者空载返回市区，进而造成交通资源浪费、出租车运营效率下降、以及出租车运营成本上升的技术问题。
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公开(公告)号：CN106197407B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610463197.1
申请日：2016-06-23
申请人： 长沙学院
IPC分类号： G01C21/16
摘要： 本发明公开了一种基于惯性传感器的地铁定位方法，包括：(1)利用移动终端的加速度传感器采集列车的启动加速度；(2)根据重力加速度和所述启动加速度确定所述移动终端相对列车的初始姿态，并根据所述初始姿态对列车的加速度进行分解；(3)计算列车加速度传感器的零点漂移向量以及陀螺仪传感器的零点漂移向量；(4)修正所述沿列车轨道方向的加速度分量，并根据修正后的沿列车轨道方向的加速度分量计算列车的位移。本发明仅使用移动终端自带的陀螺仪及加速度计，利用离线地图和基站小区的id，实现地铁内部高精度定位。本发明方法具有低成本、高精度的特点，能够解决现有移动终端地图基站定位模式误差大，切换慢的问题，具有很好应用前景。
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公开(公告)号：CN108647592A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810382697.1
申请日：2018-04-26
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的群体异常事件检测方法，包括：从视频数据集中获取图像序列，并将该图像序列输入卷积神经网络中，以得到图像序列的卷积特征，使用特征编码方法对图像序列的卷积特征进行降维和编码处理，以得到图像序列的二进制卷积特征集合，根据图像序列的二进制卷积特征集合获得图像序列的二进制特征直方图，根据图像序列的二进制特征直方图获得该图像序列中每一幅图像的异常系数，该异常系数用于表示图像序列中异常事件或行为发生的可能性。本发明能解决现有群体异常事件检测方法存在的预处理过程复杂、特征提取过程的实时性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN107666707A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710914806.5
申请日：2017-09-30
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于距离测量和位置指纹的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：在室内的感兴趣区域中部署多个参考点，根据不同参考点的位置构建矩形网格，在矩形网格中构建以WiFi收发器为焦点，长轴为dk(t)的椭圆，根据构建的椭圆对矩形网格中的所有参考点进行过滤，即保留落入椭圆覆盖范围内的参考点，以得到过滤后的参考点集合，根据离线位置指纹地图并使用K近邻算法对过滤后的参考点集合进行指纹匹配，以得到匹配结果；本发明通过在进行指纹匹配之前，利用粗定位过滤掉离线指纹库中与目标当前位置不相关的指纹，避免不相干指纹的干扰，从而解决现有被动式指纹室内定位中，由于不相干指纹对指纹匹配造成干扰所导致的定位误差较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN105457785B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610005051.2
申请日：2016-01-06
申请人： 长沙学院
摘要： 一种移动式楼宇外墙标识自动喷涂装置，包括设有控制台(10)的可移动平台(1)，可移动平台上装有剪刀式升降台(3)，剪刀式升降台顶部设有顶部平台(5)，顶部平台上装设电动喷枪(7)、摄像机(8)和可替换的镂空楼栋标识(6)。电动喷枪和摄像机通过料管和控制线(4)与设于可移动平台底部的雾化发生源和供料装置(9)及控制台相联接，控制台控制电动喷枪的喷涂动作和摄像机的拍摄动作。实现楼宇外墙标识的自动喷涂，工人不必高空作业，减少与涂料的直接接触，安全性好，提高了喷涂效率；通过控制台上设置的与摄像机连接的显示器可以直观地观察喷涂效果，可确保喷涂质量；还可根据需要方便地更换镂空楼栋标识。该自动喷涂装置结构简单，操作方便，灵活性强。
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公开(公告)号：CN107563122A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710854949.1
申请日：2017-09-20
申请人： 长沙学院
摘要： 本发明公开了一种基于交织时间序列局部连接循环神经网络的犯罪预测方法，其特征为实施步骤包括：将犯罪数据划分为不同时间间隔长度的N种时间序列，在相同的时间间隔序列重采样，不同的时间间隔不要重采样，预测日期被称为时间点且作为N种时间序列的交叉点，得到犯罪数据对应的交织时间序列；基于交织时间序列构建训练集和测试集；分别构建局部连接的LSTM循环神经网络模型以及GRU循环神经网络模型并通过训练集完成训练；将测试集分别输入完成训练的局部连接的LSTM循环神经网络模型以及GRU循环神经网络模型分别得到不同的犯罪预测结果，选择更佳的预测结果输出。本发明可直接对不同间隔的时间序列进行分析而不需要重采样，能获得更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN107490795A
公开(公告)日：2017-12-19
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：CN107465814A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710578564.7
申请日：2017-07-17
申请人： 长沙学院
IPC分类号： H04M1/725 , G06F3/0346 , 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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