公开(公告)号：CN115934666B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202211500810.4

申请日：2022-11-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 林震 ,  胡超 ,  施鹤远 ,  费洪晓 ,  刘荣凯 ,  梁锴 ,  湛誉

IPC: G06F16/18 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于图卷积神经网络的特征增强云容器异常日志分类方法，属于数据处理技术领域，具体包括：从异常日志数据集中读取异常日志；将异常日志划分为堆栈跟踪数据帧；将堆栈跟踪数据帧进行标记和裁剪；将堆栈跟踪数据帧构建为Bert模型的输入特征向量Fin；将输入特征向量Fin输入编码器中，输出特征向量Fout并分割为[FCLS,Flog]；构建一张图，将向量Flog当作点特征，向量FCLS的余弦相似性结果当作边关系，将该图输入到图卷积神经网络中；将图卷积神经网络特征增强后的异常日志特征向量经过全连接层和激活函数映射成一维特征向量，然后对该一维向量进行相似性度量，并据此对异常日志进行分类。通过本公开的方案，提高了异常日志分类的效率和精准度。

公开(公告)号：CN115861275B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202211674351.1

申请日：2022-12-26

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘书宁 ,  陈慧珍 ,  胡超 ,  施鹤远 ,  刘荣凯 ,  陈世俊 ,  梁锴 ,  陈黎

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本申请适用于水质检测技术领域，提供了一种细胞计数方法、装置、终端设备及介质。其中该方法通过对原始图像数据进行分块，得到多个图像块；给每个图像块添加序列信息，提取其图像特征，得到图像特征集；由图像特征集构建第一图像特征关联矩阵；根据目标细胞的目标框位置信息和第一图像特征关联矩阵，构建图像特征遮掩矩阵；利用图像特征遮掩矩阵对不含目标细胞的图像块对应的超边进行处理，得到第二图像特征关联矩阵；根据第二图像特征关联矩阵构建图像特征超图；利用超图卷积神经网络对图像特征超图进行处理，得到原始图像中目标细胞的密度；根据目标细胞的密度，获取原始图像中目标细胞的数量。本申请能提高细胞计数的准确性。(56)对比文件Yao Xue,et al..Cell Counting byRegression Using Convolutional NeuralNetwork《.Computer Vision-ECCV 2016Workshops》.2016,第9913卷全文.

公开(公告)号：CN116126734A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310352253.4

申请日：2023-04-04

Applicant: 中南大学

Inventor： 施荣华 ,  陈世俊 ,  施鹤远 ,  胡超 ,  罗正雄 ,  梁锴

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明公开了一种针对操作系统的内核模糊测试方法及防护方法，包括获取原始数据种子池；挑选种子并执行目标程序，保留遍历路径为稀有路径的种子；将保留的种子执行内核程序，根据内核程序出现的异常情况将种子划分为异常种子和正常种子；针对异常种子作异常原因分析、正常种子作新路径触发判定，挑选满足条件的种子；针对满足条件的种子，统计其触发的所有路径对应的次数，完成遍历稀有路径的种子的判断；针对上述种子进行变异处理；将种子池中的全部种子重复循环上述步骤，直至满足设定的条件，完成内核模糊测试。本发明还公开了一种包括所述针对操作系统的内核模糊测试方法及防护方法的防护方法。本发明方法覆盖率高、可靠性好且测试效果更好。

公开(公告)号：CN115984968A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310031388.0

申请日：2023-01-10

Applicant: 中南大学

Inventor： 罗京 ,  胡超 ,  费洪晓 ,  陈黎 ,  梁锴 ,  余瑞实

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本申请适用于教学管理系统技术领域，提供了一种学生时空动作识别方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：根据改进后的人脸识别方法和图像特征提取神经网络模型构建人脸特征提取模型；根据人体检测模型和时空特征提取神经网络模型构建时空动作识别模型；利用人脸检测模型和时空动作识别模型对待处理视频数据进行处理，得到动作管集合和人脸标注框集合；对动作管集合和人脸标注框集合进行空间交并，得到待识别动作集合；利用人脸特征提取模型提取每个人脸标注框的人脸特征数据；将目标学生的人脸特征数据与预处理人脸特征数据进行匹配，得到目标学生的身份信息以及动作信息。本申请能对学生的时空动作与学生身份进行匹配。

公开(公告)号：CN116069672A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310288727.3

申请日：2023-03-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 施荣华 ,  彭瑞康 ,  施鹤远 ,  胡超 ,  梁锴 ,  陈世俊

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明公开了一种操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法，包括获取目标操作系统的数据信息；构建函数调用图和控制流图；得到过程间控制流图；得到内核代码相对目标位置的距离度量；评估现有种子并得到符合设定条件的种子；对得到的种子进行质量评分和能量分配，得到具有不同能量的测试例种子；对测试例种子进行自适应变异，完成对应的种子变异。本发明还公开了一种包括所述操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法的测试方法。本发明方法不仅能够让优质种子优先变异执行，实现了种子变异的高可靠性高、高效率和优秀的变异效果，而且也能够使得后续的测试过程的资源花费较少，测试时间缩短，测试效率更高。

公开(公告)号：CN115311521B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211111492.2

申请日：2022-09-13

Applicant: 中南大学

Inventor： 胡超 ,  余瑞实 ,  施鹤远 ,  湛誉 ,  梁锴 ,  刘荣凯

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/771 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的黑盒视频对抗样本生成方法，包括获取原始视频数据并分割得到视频块集合；对视频块集合插入位置信息得到带有位置信息的视频块集合；进行视觉特征提取得到视频块的特征；对带有位置信息的视频块集合进行提取得到关键视频块集合；对关键视频块集合进行迭代得到估计梯度；生成对抗样本值并构建对应的损失函数；将对抗样本值输入到目标视频模型中获取返回值，根据返回值和损失函数值得到最终构建的对抗样本。本发明还公开了一种包括所述基于强化学习的黑盒视频对抗样本生成方法的评价方法。本发明提高了添加的扰动的精准性，减少了对抗样本的复杂性，而且成本较低，可靠性高，效率较高。

公开(公告)号：CN114840437A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210572212.1

申请日：2022-05-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 施荣华 ,  梁锴 ,  施鹤远 ,  胡超

IPC: G06F11/36 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种操作系统内核模糊测试种子评估调度方法，包括首先模糊测试工具读取初始语料库获取用于内核模糊测试的测试用例；操作系统执行测试用例；判断测试用例在执行过程中是否发生崩溃现象；判断测试用例在执行过程中是否覆盖到就绪种子池中种子未曾覆盖到的内核位置；判断模糊测试工具是否接收到测试结束指令；根据优化后种子评估策略和能量分配策略选择下一个测试例种子并分配对应的能量进行变异操作；重复步骤并输出当前测试过程中维护更新的崩溃种子池。本发明优化了种子优先级评估策略以及能量分配策略，提高了种子访问低频率路径的概率，从而减少了低频率路径上漏洞暴露的时间，大大提升了内核模糊测试的效率。