基于云数据库的轻量级RFID群组标签认证方法

    公开(公告)号:CN106998252B

    公开(公告)日:2019-10-25

    申请号:CN201710351826.6

    申请日:2017-05-18

    Abstract: 本发明提出了一种基于云数据库的轻量级RFID群组标签认证方法,旨在解决云数据库和待认证群组标签共享密钥更新失同步的技术问题,同时提高认证的效率和准确率。实现步骤包括:(1)阅读器向待认证群组标签广播认证请求;(2)待认证群组标签做出响应,并由阅读器将该响应转发给云数据库;(3)云数据库验证阅读器和待认证群组标签身份;(4)云数据库剔除非法失效标签,并将合法标签信息发送给待认证群组标签;(5)待认证群组标签认证云数据库;(6)待认证群组标签剔除非法失效标签;(7)云数据库更新共享密钥;(8)认证后群组标签更新共享密钥,并验证密钥验证消息。本发明实现了云数据库和待认证群组标签的双向认证,安全性高。

    用于空间碎片判别和去除的雷达回波信号处理方法

    公开(公告)号:CN110346786A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910619463.9

    申请日:2019-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种用于空间碎片判别和去除的雷达回波信号处理方法。主要解决在处理包含空间碎片信息的非相干散射数据时,由于碎片能量过大造成电离层被“隐藏”的问题。其实现方案是:1)获取原始回波数据;2)根据原始回波数据计算雷达探测距离内所有可分辨距离处的自相关函数值;3)根据自相关函数值,利用排序统计滤波器对空间碎片进行检测;4)若碎片存在,使用匹配滤波算法进行碎片参数估计;5)利用估计的参数,将碎片从非相干散射结果中去除;6)通过傅里叶变换得到电离层散射谱。本发明方法可行性高,能够有效解决非相干散射雷达信号处理中电离层被“隐藏”的问题,可用于空间碎片的判别和去除。

    基于灰度图像特征匹配的Vibe运动目标检测方法

    公开(公告)号:CN109978916A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910182165.8

    申请日:2019-03-11

    Abstract: 本发明提出了一种基于灰度图像特征匹配的Vibe运动目标检测方法,用于解决现有技术中运动目标检测的精度和召回率较低的问题。实现步骤为:(1)输入视频A;(2)将视频A的第一帧图像转换为灰度图G0;(3)构建灰度图G0的Vibe背景模型;(4)标注视频A第一帧图像后的每帧图像中的前景点区域;(5)基于图像特征匹配算法对T‑2R‑1帧灰度图进行鬼影区域判别;(6)对灰度图G0的Vibe背景模型进行更新;(7)获取不包含鬼影区域的运动目标区域。本发明采用灰度图像特征匹配算法对前景区域判别并消除鬼影区域和噪声区域,实现对运动目标的高精度检测,可用于监控视频中的运动目标追踪和行为分析。

    基于循环特征金字塔的医学图像肺结节检测方法

    公开(公告)号:CN109919230A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910177870.9

    申请日:2019-03-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于循环特征金字塔的医学图像肺结节检测方法,主要解决现有技术对肺部微小结节和磨玻璃结节提取难度大而导致检测精度低的问题。其实现步骤为:1)获取医学图像;2)对医学图像进行预处理,扩充样本数据集;3)结合特征图构建循环特征金字塔检测模型;4)利用扩充数据集样本对检测模型进行训练,得到目标检测模型;5)将数据集中的测试集输入到训练好的检测模型中进行肺部结节检测。本发明构建了新的特征提取网络,加快了网络训练速度,增强了对不同尺寸结节的敏感度,提高了医学图像肺部结节的检测精度,可用于计算机辅助医疗诊断系统。

    子椭圆个数可变的非椭圆扩展目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN106569204B

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201610917808.5

    申请日:2016-10-21

    Abstract: 本发明公开了一种子椭圆个数可变的非椭圆扩展目标跟踪方法,主要解决现有技术不能处理由非椭圆扩展目标姿态机动带来子椭圆个数变化的问题。其实现步骤是:首先,将非椭圆扩展目标扩展状态用多个子椭圆建模;其次,对多个子椭圆目标的状态进行预测,并分解符合分解准则的预测子椭圆目标状态;最后,对分解后的预测子椭圆目标状态进行更新,并合并符合合并准则的更新后的子椭圆目标更新状态,得到合并后的子椭圆目标更新状态。仿真实验表明,本发明有效解决了子椭圆个数变化的非椭圆扩展目标跟踪问题,提高跟踪的效率,可用于雷达目标跟踪系统。

    利用DFE和CTLE的高速链路均衡方法

    公开(公告)号:CN109302362A

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201811222841.1

    申请日:2018-10-19

    Abstract: 本发明公开一种利用自适应判决反馈均衡器DFE和线性连续时间均衡器CTLE的高速链路均衡方法,其步骤为:(1)输入波形;(2)生成离散复频域的传递函数;(3)获取线性连续时间均衡器CTLE均衡后的波形;(4)计算权重值(5)计算生成自适应判决反馈均衡器DFE和线性连续时间均衡器CTLE均衡后波形中每个取样点的波形值(6)获取均衡后的波形。本发明有效地提高了高速链路均衡的通用性,降低了高速链路均衡的运算复杂性。

    基于对抗网络的医学图像肺结节检测方法

    公开(公告)号:CN108171700A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201810028896.2

    申请日:2018-01-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于对抗网络的医学图像肺结节检测方法,主要解决现有技术对医学图像肺结节遮挡情况而导致检测精度低的问题。其实现方案为:1)对医学图像进行数据预处理,获取样本数据集;2)对样本数据集进行缩放和裁剪的处理,并对处理后的所有样本中加入高斯噪声,组成扩充后的样本数据集;3)将Faster‑RCNN检测器与对抗空间丢弃网络ASDN进行叠加,构建基于对抗网络的新型检测器;4)利用样本数据集对新型检测器进行训练,得到训练好的新型检测模型;5)用训练好的检测模型对测试数据集进行肺结节检测,得到每张医学图像中的肺结节检测结果。本发明提高了对医学图像肺结节的检测精度,可用于计算机辅助诊断系统。

    基于快速选取地标点的图像谱聚类方法

    公开(公告)号:CN107578063A

    公开(公告)日:2018-01-12

    申请号:CN201710720021.4

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种快速选取地标点的图像谱聚类方法,主要解决现有图像谱聚类方法的聚类精度低和计算复杂度高的问题。其方法步骤为:(1)读取待谱聚类的所有的图像;(2)计算待谱聚类图像的近邻图;(3)选取地标点;(4)计算待谱聚类图像的特征稀疏表示矩阵;(5)计算待谱聚类图像的相关矩阵;(6)计算稀疏表示矩阵的右奇异特征矩阵;(7)识别聚类。本发明相对于现有的一些图像谱聚类技术可以降低图像的稀疏表示误差,提高谱聚类结果的准确率,并且计算复杂度低。

    基于深度学习的医学图像肺结节检测方法

    公开(公告)号:CN107492095A

    公开(公告)日:2017-12-19

    申请号:CN201710652335.5

    申请日:2017-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的医学图像肺结节检测方法,主要解决现有技术由于提取的有效医学图像数据量不足而导致检测精度低的问题。其实现方案为:1)获取医学图像;2)在医学图像中引入高斯噪声,扩充数据样本集;3)构建新的特征提取网络;4)用新的特征提取网络,结合现有的区域建议网络和分类网络,获得检测模型;5)利用扩充数据样本集对检测模型进行训练;6)用训练好的检测模型进行肺结节检测。本发明构建的新的特征提取网络,减轻了网络过拟合的程度,提高了对医学图像肺结节的检测精度,可用于计算机辅助诊断系统。

    一种FourQ椭圆曲线上KP运算的硬件实现方法

    公开(公告)号:CN107425974A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201710351975.2

    申请日:2017-05-18

    CPC classification number: H04L9/3066

    Abstract: 本发明提出了一种FourQ椭圆曲线上KP运算的硬件实现方法,用于实现FourQ椭圆曲线上的KP运算,并且降低椭圆曲线的KP运算在硬件实现过程中的复杂度,实现步骤为:选择FourQ椭圆曲线上的基点P(x,y)和KP运算标量K;构建FourQ椭圆曲线上的同态运算ψ(P)、φ(P)和ψ(φ(P));构建FourQ椭圆曲线上预存储索引表;对KP运算标量K进行分解;构建FourQ椭圆曲线上的点加运算和倍点运算;在FourQ椭圆曲线上搭建KP运算的硬件架构。本发明的系统资源不受限制,且安全性高,可用于数字签名和密钥分配等椭圆曲线密码体制之上。

Patent Agency Ranking