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公开(公告)号：CN101335616A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810022703.9
申请日：2008-07-24
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种具有无限密钥空间的对称加密方法，使用一组公开的计算机文件序列作为密钥；将待加密文件的明文在其存储的物理层以定长m个Bit为基本单位，顺序将明文分解成若干个明文片段，最后剩余长度小于m，则在后面补“0”，使其长度为m；将密钥的每一个文件在其存储的物理层，以相同的定长m个Bit为基本单位，顺序将密文分解成若干个密钥片段，并以“文件名/地址偏移量”的形式给出每个密钥片段的地址编码，若文件最后一个密钥片段的剩余长度小于m，则在后面补“0”，使其长度为m；将明文片段用密钥文件中任意一个相同的密钥片段的地址加以表示；将明文中的所有明文片段按序使用相同的密钥片段的地址进行编码表示，得到密文。
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公开(公告)号：CN118314514A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410468644.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向智慧安检的违禁品检测方法，在主干网络添加包含无参数的SimAM模块的SELAN，使模型在特征提取时能同时关注空间和通道上的信息；在颈部网络添加包含BRA模块的PBELAN，利用稀疏注意力机制在计算量较小的情况下，使模型能聚焦于特征图中最相关的像素点，使用部分卷积来降低模型参数量；使用WIOU函数作为边界框损失函数，解决质量较好和较差的数据集样本之间的平衡问题，提高模型泛化能力。本发明采用公开数据集CLCray作为数据集进行训练，并将训练好的模型权重用于检测，有效降低了安检对人力和财力的投入，在检测率提高的同时降低了模型参数量，进而较好地满足公共场合安检违禁品检测任务的需求。
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公开(公告)号：CN113746806B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110899854.8
申请日：2021-08-06
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种基于不完全链路负载测量的网络流量矩阵估算方法，属于网络安全领域。本发明首先在链路选择模块中根据已知的要测量的链路数通过贝叶斯A优化算法来选择主动测量的链路，再在链路补全模块中通过多元多项式岭回归来补全其余未知的链路信息，最后在流量矩阵估算模块中通过正交匹配追踪方法来估算整个网络的流量矩阵。本发明的优点在于在对精确度要求不高的应用场景下，通过减少主动测量的链路数量来降低能耗，同时筛选和测量高信息量的链路来确保一定的精确性。
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公开(公告)号：CN112243127B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011056869.X
申请日：2020-09-30
Applicant: 江苏大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/70 , H04N19/13 , H04N19/91 , H04N19/513 , H04L9/00
Abstract: 本发明属于多媒体信息安全中信息加密技术领域，具体涉及一种基于感兴趣区域的HEVC视频加密方法。本发明首先通过检测待编码视频帧中的感兴趣区域位置，根据感兴趣区域位置确定Tile划分，接着在熵编码过程中，选择对感兴趣区域所在Tile的部分语法元素加密。为避免视频区域加密误差漂移造成非加密区域的失真，编码过程中还需要对运动估计和MV预测模式进行限制。本发明方法相对于预先Tile划分的感兴趣区域视频加密方法，可以对视频帧中的感兴趣区域进行更精确地定位，并减少需要加密的数据量。
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公开(公告)号：CN112819221A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110124099.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于IPSO‑GRU网络的粮情预测方法，使用两层GRU网络和全连接层构建神经网络模型，使用粒子群算法优化神经网络的初始权重，在粒子群迭代过程中加入非线性惯性因子和自适应学习因子计算粒子的速度与位置，通过Dropout算法和RMSProp优化器训练网络，网络输出粮情预测结果。本发明采用自学习性质的预测模型，利用粮情监测系统实时采集的粮情数据预测即将发生的储粮安全问题，有效弥补对粮情存储安全状态预警的不足，为粮情预测提供一种可靠的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109922066A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910179622.8
申请日：2019-03-11
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种通信网络中基于时隙特征的动态水印嵌入及检测方法，包括动态水印嵌入方法和动态水印检测方法，发送端本地生成Turbo码集合，捕获T时间内数据包进行时隙划分，计算每个时隙的质心，得到时隙质心序列Corg，根据Corg与阈值的关系得到原始水印序列Worg，找到与WT对应位置不同的Worg元素下标与WT一同存储到共享数据库中。接收方进行流同步，将同步的数据包按照发送端的方式进行检测序列Wdec计算，判断Wdec是否需要纠正，将纠正后的水印序列W′dec与WT进行匹配阈值判断，检测完成。本发明减低了原始水印的干扰，增加了水印的隐蔽性，提高了水印方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109544652A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811211828.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度生成对抗神经网络的核磁共振多加权成像方法，包括深度生成对抗神经网络的构造、训练数据集和评估数据集的构造、网络权重的训练和应用于多种加权核磁共振成像四大步骤；采用四万多对和一万多对来自同时期同部位采集到的T2加权和PD加权的核磁共振图像分别作为训练数据集和评估数据集，训练深度生成对抗神经网络的模型权重，生成网络将T2加权图像作为的输入并将生成图像的数据分布最大化地映射到采集得到的PD加权图像数据分布上；本发明可以在极短的时间下将核磁共振成像设备采集得到的T2加权核磁共振图像转换为高质量的PD加权核磁共振图像，从而在一次成像过程中提供出两种加权的核磁共振图像。
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公开(公告)号：CN103489312A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310431948.8
申请日：2013-09-22
Applicant: 江苏大学
Abstract: 一种基于图像压缩的交通流信息采集方法，包括对采集的视频以背景减法进行运动目标检测，对数字交通图像进行滤波去除噪声等预处理，利用改进的嵌入式零树小波编码算法进行图像压缩并将压缩后的码流进行数据传输及解压缩获取重构图像，根据识别的目标信息进行车辆统计并计算出交通信息数据，所述交通流信息采集方法执行以下步骤：视频图像采集；运动目标检测；交通图像预处理；交通图像压缩；压缩码流传输和解压缩；车辆统计并计算出交通流信息数据。改进的嵌入式零树小波编码算法使扫描精度得以增加，数据量有所减少，可以较好地满足智能交通领域对信号交叉口信息采集图像存储和传输的要求。
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公开(公告)号：CN102394362A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110189170.5
申请日：2011-07-07
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于左手材料效应的复合贴片天线，包括介质基板、圆形金属贴片天线、微带馈线和圆形金属开口环，圆形金属开口环与微带馈线组成一个复合贴片天线，复合贴片天线和圆形金属开口环固定于介质基板的正面，在介质基板正面设有周期性排列的圆形金属开口环，介质基板的相对介电常数为4.4，介质基板的反面贴有金属接地板，在金属接地板上挖有两个矩形。本发明在某频率范围内会大大加强电磁波共振强度，使得该结构对电磁能量的局域化程度有明显的提高，天线增益明显增大，并表现为较低的回波损耗。复合型圆形开口环天线增加了天线耦合到空间的电磁波辐射功率，从而提高了贴片天线增益和信噪比，较好地改善了天线的性能。
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公开(公告)号：CN102387364A
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN201110331804.6
申请日：2011-10-27
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开一种快速帧内模式选择算法，该算法首先根据块水平方向和垂直方向判断准则进行水平和垂直方向的判断，快速确定亮度块属于模式0或模式1；再者利用相邻块的空间相关性判断亮度块的模式，该算法适宜进行计算机的快速计算，其算法复杂性也较低；最后利用于边缘方向直方图的快速选择算法进行判断。该算法综合利用了相邻块模式的相关性和块内亮度变化的方向性，大大缩短了计算量，且具有很好的实用性。
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