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公开(公告)号：CN118247588A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410678270.1
申请日：2024-05-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征注意力的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：（1）获取高光谱图像数据并进行预处理；（2）构建基于MSAM‑Net高光谱图像网络并进行训练，包括：基于多尺度CNN的高光谱图像特征提取模块、多尺度特征增强的金字塔挤压注意力机制模块、基于自注意力机制的Transformer编码特征学习模块；（3）将步骤（2）得到的结果输入基于softmax函数的线性分类器，以获取最终的类别信息；本发明设计了轻量化分类网络MSAM‑Net，减少了基于卷积神经网络和基于Transformer方法的计算成本，提升了模型的计算效率和分类性能；能够充分学习和处理高光谱图像中丰富的光谱和空间特征。
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公开(公告)号：CN117811850B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410233716.X
申请日：2024-03-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法及系统，在网络流量高峰期和实时数据传输中迅速而精准地识别潜在的入侵行为。本发明STBformer混合模型中，通过组合全连接层搭建流级投影模块；通过多头注意力机制和快速傅里叶变换，搭建Attspec模块，使待检测数据先经过注意力模块提取时域信息特征，再经过频域模块提取频域信息特征；最后加入双向长短期记忆网络，理解和捕捉时序数据中的关联关系。本发明网络入侵检测方法能够根据网络环境和入侵行为的演变进行实时优化，通过不断学习和调整模型参数，有效识别新型入侵攻击，同时具备自我适应性，为长期网络安全维护提供了便利。
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公开(公告)号：CN117641542B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410091108.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W52/02 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/042 , G06N3/094 , G06N3/006 , G06N3/126 , G16Y10/75 , G16Y40/30
Abstract: 本发明公开了一种物联网终端功耗策略在线优化的方法，包括对用户终端和链路进行全面扫描，并根据链路的行为数据得到链路行为图；将链路行为图输入到仿真优化系统中，得到用户终端功耗最小功耗参数；将链路行为图和最小的功耗参数进行集中存储，并按照其对应关系构建链路行为库；用户终端定期向服务器发送自身的运行数据和采集到的用户链路行为数据，服务器评估用户终端的功耗策略是否需要优化，若无需优化则维持原状直到用户终端下一次数据采集，若优化则需获得最小功耗参数；服务器将最小功耗参数联网传输到用户终端，并下发参数更新指令，完成用户终端的功耗策略升级。本发明可以更快速的传达用户终端功耗策略的更新，更加高效。
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公开(公告)号：CN117811850A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410233716.X
申请日：2024-03-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法及系统，在网络流量高峰期和实时数据传输中迅速而精准地识别潜在的入侵行为。本发明STBformer混合模型中，通过组合全连接层搭建流级投影模块；通过多头注意力机制和快速傅里叶变换，搭建Attspec模块，使待检测数据先经过注意力模块提取时域信息特征，再经过频域模块提取频域信息特征；最后加入双向长短期记忆网络，理解和捕捉时序数据中的关联关系。本发明网络入侵检测方法能够根据网络环境和入侵行为的演变进行实时优化，通过不断学习和调整模型参数，有效识别新型入侵攻击，同时具备自我适应性，为长期网络安全维护提供了便利。
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公开(公告)号：CN117788949A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410017824.3
申请日：2024-01-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了基于个性化联邦学习和条件生成对抗网络的图像分类方法，构建本地分类模型和本地cGAN，通过初始化进行更新替换；计算本地分类模型的分类损失，通过最小化分类损失得到更新后的本地分类模型，训练本地cGAN，得到更新后的本地cGAN，统计本地数据集数据大小并上传至云端服务器；通过本地数据集大小加权聚合进行初始化，利用噪声数据生成的伪数据进行知识蒸馏，完成模型参数的聚合；云端服务器将全局基础层和全局生成器分发至所有客户端，重复前面步骤操作直到各客户端本地分类模型收敛，得到最终的本地分类模型。本发明提高了图片分类的准确性，有效解决了由数据异质性带来的特征偏移问题，保护了用户的隐私。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117641542A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410091108.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W52/02 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/042 , G06N3/094 , G06N3/006 , G06N3/126 , G16Y10/75 , G16Y40/30
Abstract: 本发明公开了一种物联网终端功耗策略在线优化的方法，包括对用户终端和链路进行全面扫描，并根据链路的行为数据得到链路行为图；将链路行为图输入到仿真优化系统中，得到用户终端功耗最小功耗参数；将链路行为图和最小的功耗参数进行集中存储，并按照其对应关系构建链路行为库；用户终端定期向服务器发送自身的运行数据和采集到的用户链路行为数据，服务器评估用户终端的功耗策略是否需要优化，若无需优化则维持原状直到用户终端下一次数据采集，若优化则需获得最小功耗参数；服务器将最小功耗参数联网传输到用户终端，并下发参数更新指令，完成用户终端的功耗策略升级。本发明可以更快速的传达用户终端功耗策略的更新，更加高效。
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公开(公告)号：CN112686091B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202011319283.8
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的两步骤心律失常分类方法。属于计算机、软件类领域；具体步骤：1、预处理；2、初始化；3、Bi‑LSTM分类N，SV,F和Q；4、GAN生成不平衡心跳数据；5、Bi‑LSTM分类S和V；本发明适用于收集到的ECG心跳数据不足的心律失常的分类；可以保证较高的分类准确率；此外采用的两步骤分类框架充分考虑了医学事实，因此本发明可以保证较高的分类准确率，具有实际意义。(56)对比文件Le Sun等.BeatClass：A sustainable ECGclassification system in IoT-basedeHealth《.IEEE Internet of ThingsJournal》.2022,第9卷(第10期),第7178-7195页.王逸琳.类不平衡条件下的心电图心跳分类算法的研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》.2023,第2023卷(第01期),第E060-14页.
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公开(公告)号：CN113378815B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110666699.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种场景文本定位识别的模型及其训练和识别的方法，属于计算机技术领域。其包括定位器、分组模块和识别器，所述定位器和识别器通过分组模块连接；所述定位器输出的是字符框、字符连接框和文本框，所述字符框和字符连接框定位文本的位置，所述分组模块根据字符框和文本框将字符图片裁剪，分组送入到所述识别器当中，所述识别器输出各组的识别结果，最后根据定位和识别结果完成场景文本的定位与识别；本发明能够使计算机准确高效地完成检测识别自然场景中文本的任务。
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公开(公告)号：CN116579751A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310865349.0
申请日：2023-07-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种农作物检测数据处理方法及系统，调取第一预设农作物图像发送给用户端；将被点击的区域框标记为目标区域框，根据目标区域框对第一预设农作物图像更新得到第二预设农作物图像；基于第二预设农作物图像和病变部位图像，确定多个待定病变类别，和与多个待定病变类别对应的关联区域框，根据关联区域框对第二预设农作物图像更新得到第三预设农作物图像；接收用户端对第三预设农作物图像中的关联区域框的图像采集信息，得到关联部位图像，将关联部位图像和第三预设农作物图像中的关联区域框相对应存储，得到自动判断信息；将自动判断信息分别与各待定病变类别对应的验证图像组比对，得到确定病变类别。
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公开(公告)号：CN116342380A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310355925.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T3/00 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种将水墨画转换成油画的方法及相关装置，本发明采用循环生成对抗网络(即人工智能)将水墨画转换成油画，转换速度快效率高，可有效融合两种绘画风格的长处，并且本发明在循环生成对抗网络生成器中增加了自注意力模块和DenseNet网络模块，有效解决了传统循环生成对抗网络生成的目标图片的风格迁移特征不够明显、质量不高的问题；同时本发明对循环生成对抗网络判别器进行了改进，采用ResNet结构的判别器，解决传统判别器中易出现的梯度消失、爆炸以及过拟合等问题。
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