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公开(公告)号：CN110852292B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201911126783.7
申请日：2019-11-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06K9/62 , G06V10/778 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态多任务深度度量学习的草图人脸识别方法，首先构建人脸样本图像数据库并进行预处理，对样本进行两两配对，形成草图和正常图片的两种模态的配对；然后对每一个草图和正常图片这两种模态使用对应的神经网络来学习特征，同时让两种模态的网络结构进行参数共享；最后，将两种模态得到的特征投影到公共空间中，计算特征向量之际的距离，通过设计目标函数，根据距离大小来验证结果；通过在两个常用的基准数据集上的实验结果可以直观看出，本发明提供的方法比现有的方法具有更好的跨模态分类性能。
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公开(公告)号：CN113807486A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110971579.6
申请日：2021-08-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明提供一种基于改进粒子群算法的多机器人区域覆盖方法，通过对待覆盖区域建立坐标系，根据n台探测范围不同的机器人，各机器人i在全局坐标系中的位置构成向量，为迭代初始位置，然后利用改进粒子群算法求解点云，在粒子群算法的迭代过程中，考虑不同机器人的探测范围，进行速度和位置更新，直至获得最大程度覆盖目标区域的机器人的位置集合；该种基于改进粒子群算法的应用于多机器人区域覆盖方法，相对于现有方法，能够用于多种不同探测范围的机器人在已知区域内覆盖，有效提高实际覆盖区域和覆盖率，使得生成的目标点云更好的实现对区域的覆盖，能够生成最大程度覆盖区域的机器人位置集合。
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公开(公告)号：CN113783836A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110879593.3
申请日：2021-08-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和IBE算法的物联网数据访问控制方法及系统，私钥生成中心PKG进行系统初始化；构建联盟链；物联网设备采集数据进行加密后得到密文并发送到物联网网关；由物联网网关将密文发送到物联网系统云平台或本地数据库进行存储；生成密文对应的哈希值，并将密文标识和对应哈希值的键值对存储在区块链中；私钥生成中心生成私钥；数据请求者在区块链上发起数据请求交易，区块链上部署的访问控制合约验证数据请求合法性，验证通过后由私钥生成中心与数据请求者建立安全连接共享私钥，数据请求者应用IBE解密算法，对加密数据进行解密获得请求数据；本发明能够实现物联网环境下安全可信的细粒度访问控制，满足保密性、完整性和可用性。
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公开(公告)号：CN110162706B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201910431441.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于交互数据聚类的个性化推荐方法及系统，包括构建用户项目交互特征矩阵、构建用户历史行为矩阵、使用分类器对交互矩阵P进行分类、相似用户聚类、邻近项目选择、神经网络训练、个性化推荐，本发明将用户对项目的浏览记录、用户搜索记录等历史信息与用户个人信息拼接构造用户特征，使用聚类算法对用户特征进行聚类，并在此基础上对特定用户进行个性化推荐，改进了传统矩阵分解模型的性能，将矩阵分解与多层感知机结合，对用户项目间的关系进行学习预测。提升了大数据环境下推荐的精度。
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公开(公告)号：CN113537467A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110799668.7
申请日：2021-07-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于WGAN‑GP的对抗扰动图像生成方法。该方法包括如下步骤：利用特征提取器从目标网络模型中获取其中一个卷积层的特征向量，并将其作为先验信息；生成器将原始图像的特征向量和噪声向量作为级联向量输入到生成器后生成对抗扰动图像；判别器判断生成器生成的对抗扰动图像的类别是否符合训练集中的类别描述信息；目标神经网络模型利用误判损失函数来指导生成器生成的对抗扰动图像的类别更接近目标标签的类别。本发明提升了生成对抗扰动图像的隐蔽性和图像质量，利用目标网络模型的特征提取器，使GAN网络生成器从学习原始图像的特征转换为学习目标特征，以减少训练开销和提高对抗成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113489001A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110804005.X
申请日：2021-07-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种联合巡检场景中多智能体任务区域规划方法，该任务区域规划方法包括：目标区域全局信息获取；获取可调用各智能体巡检能力状况和位置信息；对目标区域进行网格化切割并建模；结合智能体信息和目标区域信息进行任务区域规划。在考虑智能体信息和任务密度不均衡的条件下，本发明采用基于任务密度分配的联合巡检场景中多智能体任务区域规划，可以有效的降低因任务密度不同和智能体能力状况不一所引起的规划不均衡问题。
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公开(公告)号：CN112882797A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110218973.2
申请日：2021-02-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的容器安全检测方法，首先通过脚本收集本地镜像信息及运行中容器信息；通过工具Anchore扫描镜像漏洞信息；使用CVSS评估漏洞严重性得分；根据镜像所有漏洞评分结果实现镜像安全性评估；之后通过工具Strace收集运行中容器产生的系统调用；结合系统调用表生成系统调用映射文件；紧接着结合滑动窗口方法将系统调用映射文件特征化；使用优化后的机器学习方法TF‑IDF计算特征文件中每个词的TF‑IDF值；使用特征进行训练或检测；更新本地数据，提高入侵检测率。本发明融合了容器镜像的漏洞检测与评估和运行中容器的入侵检测，实现了容器从镜像下载到运行结束整个生命周期的安全检测。
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公开(公告)号：CN112766232A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110190624.4
申请日：2021-02-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于可重构卷积神经网络的道路风险目标识别方法，包括如下步骤：用户对当前实际场景当中的需要进行识别的个体进行拍摄并上传至识别端；识别端启动图像识别程序，选择并保存用户上传的图片；在识别端的界面选择可重构卷积神经网络模型，调用可重构卷积神经网络模型进行识别，识别完成后将识别结果输出到界面。本方法通过车载摄像头设备或移动终端设备对前方道路进行实时检测，出现风险目标时进行拍摄，并上传到系统数据库完成道路风险目标检测，并将检测结果通过移动终端返回。不仅保证了数据的私密性，并且还可以将检测过的图片进行保存，用于后续训练优化卷积神经网络模型，提高在实际场景中的应用，极大程度上降低了识别的误差率。
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公开(公告)号：CN110909623A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911052349.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种三维目标检测方法及三维目标检测器。所述三维目标检测方法主要包括以下步骤：对三维目标检测数据集的图像数据进行语义分割，得到语义预测；将语义预测投影到点云空间中，并筛选特定类别的点形成视锥；构建三维目标检测网络，并将视锥作为三维目标检测网络的输入；通过损失函数强化三维目标检测网络对目标的敏感程度；优化三维目标检测网络。本发明大大减少了三维检测的时间并且降低了计算需求，使得输入更加简单，具有很好的实时目标检测性能，在保持实时检测的同时也能获得很好的检测效果。
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公开(公告)号：CN110299993A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910512492.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进IBOOE算法的远程安全抄表方法，主要针对应用场景为居民小区且部署于NB-IoT网络上的远程抄表系统，通过采用改进IBOOE算法对所传输的数据进行加密后上传到安全的云存储平台，再由数据管理平台向安全的云服务器发起请求获取转化后的加密数据，最后在数据管理平台进行解密读取信息，解决远程抄表系统中数据采集部分可能存在的大部分安全问题，本发明中采用的改进IBOOE算法是一种可外包解密的基于身份在线离线加密方案，结合在线离线技术和外包解密技术，并对基于身份加密机制(IBE)中加密和解密算法进行扩展，保障远程抄表系统安全。
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