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公开(公告)号：CN118413334B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410888797.7
申请日：2024-07-04
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种面向工业互联网场景的双PUF身份认证方法，主要应用于工业互联网场景中智能设备和云服务器之间通讯过程中的相互认证，结合使用了弱PUF（WPUF）和可重构的强PUF（OPUF），通过双PUF的协同工作，实现了高效、安全的身份认证，采用轻量级的加密原语，如异或操作和哈希函数，大大降低了计算和通信开销，适用于资源受限的工业物联网设备。本发明可以保证智能设备的不可克隆性以及通讯过程的安全，能够有效防止窃听攻击、假冒攻击、重放攻击及机器学习攻击等，可以极大提高认证的安全性。
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公开(公告)号：CN120010269A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510473909.7
申请日：2025-04-16
Applicant: 济南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大惯量风机的自适应控制方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：S1、构建大惯量风机控制系统；S2、对标准龙卷风优化算法中的数学模型进行改进；S3、使用改进的龙卷风优化算法优化大惯量风机控制系统中速度环PID控制器的控制参数，通过算法的寻优获得一组最优的PID控制参数Kp、Ki、Kd；S4、将S3获得的一组最优PID控制参数用于大惯量风机控制系统中速度环PID控制器，输出对应的控制量，实现大惯量风机控制系统的速度控制；通过改进的龙卷风优化算法优化大惯量风机控制系统中速度环PID控制器，增强PID控制器的自适应能力，有效降低风机运行过程中的稳态误差，提高控制精度，提高了大惯量风机控制系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119995424A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510473894.4
申请日：2025-04-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开一种基于车载装备回转系统的控制方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一，构建基于车载装备回转系统的PID控制模型，包括改进蜣螂优化算法模型，永磁同步电机控制模型，PID控制器，空间矢量脉宽调制模型，观测器模型；步骤二，改进蜣螂优化算法，具体实现为：D1，使用边界反射法处理蜣螂个体位置越界问题；D2，在蜣螂的偷窃过程中引入学习其他蜣螂的成功经验，通过历史最优位置来引导偷窃行为；步骤三，利用改进蜣螂优化算法优化永磁同步电机控制系统的电流内环PID控制器，得到电流内环PID控制器的最优Kp、Ki、Kd控制参数；步骤四，对车载装备回转系统的控制采用MATLAB进行建模仿真。
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公开(公告)号：CN119987191A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510483297.X
申请日：2025-04-17
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种用于脑卒中电刺激治疗的闭环优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、构建脑卒中电刺激控制模型；步骤二、改进雪橇犬优化算法，改进策略为：D1、使用一种融合Halton序列的混沌映射优化策略生成初始种群；D2、使用一种动态混合协同搜索策略改进避障阶段的数学模型；D3、使用一种精英莱维动态导航策略改进迷失方向阶段的数学模型；步骤三、利用改进雪橇犬优化算法整定脑卒中电刺激控制模型中PID控制器模块的参数，通过优化得到最佳的Kp、Ki、Kd参数；步骤四、将得到的最佳Kp、Ki、Kd参数，输入到脑卒中电刺激控制模型中，优化控制效果。
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公开(公告)号：CN118552956B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411017290.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 济南大学 , 山东青鸟工业互联网有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于超分辨率Transformer的汽车零部件检测方法，涉及图像识别技术领域。本发明提出了车辆零部件检测流程，包括卷积层，注意力层和上采样卷积模块，注意力层包括Transformer模块，Transformer模块包括跨模态注意力模块和类别‑内容多头注意力模块，同时提出跨模态注意力CMA和类别‑内容多头注意力模块CCMSA，跨模态注意力CMA关注不同模态之间的关联，可以有效的融合来自不同模态的信息，类别‑内容多头注意力模块CCMSA能够利用相距较远但相似的token来增强输入特征，并在每个类别中进行关注，再进行内容分类，超越了局部窗口的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118780986A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411266315.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 济南大学 , 山东青鸟工业互联网有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于大核蒸馏网络的汽车零部件图像超分辨率方法，涉及计算机视觉领域，本发明提出的特征精馏块包括两个分支，每个分支可以单独获取重要的局部特征，提高模型对图像局部特征的获取；同时提出的双通道大卷积核分解块包括两个分支，每个分支分别将一个大卷积核分解成通道卷积、空间局部卷积和空间远程卷积三个部分，从而提高模型对图像全局特征的获取，并降低计算成本和参数数量；特征精馏块和双通道大卷积核分解块分别获取图像的局部特征和全局特征，增强特征的表达能力，提升汽车零部件图像超分辨率效果。
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公开(公告)号：CN118552956A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411017290.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 济南大学 , 山东青鸟工业互联网有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于超分辨率Transformer的汽车零部件检测方法，涉及图像识别技术领域。本发明提出了车辆零部件检测流程，包括卷积层，注意力层和上采样卷积模块，注意力层包括Transformer模块，Transformer模块包括跨模态注意力模块和类别‑内容多头注意力模块，同时提出跨模态注意力CMA和类别‑内容多头注意力模块CCMSA，跨模态注意力CMA关注不同模态之间的关联，可以有效的融合来自不同模态的信息，类别‑内容多头注意力模块CCMSA能够利用相距较远但相似的token来增强输入特征，并在每个类别中进行关注，再进行内容分类，超越了局部窗口的限制。
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公开(公告)号：CN118379514A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410825457.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种子宫内膜图像的癌变特征增强处理方法，属于图像增强技术领域，主要流程包括获取子宫内膜数据集，对数据集进行预处理操作，获得子宫内膜图像块数据集；细节优化提取模块通过集成卷积和注意力操作，同时捕获局部细节和全局上下文信息，提取多尺度特征；细节信息融合模块将不同阶段的多尺度特征图上采样到相同分辨率，并在这些特征图之间执行逐元素相加操作，从而融合深层和浅层特征；全切片图像分类模块通过自监督的学习方式实现对子宫内膜癌良恶性的分类。
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公开(公告)号：CN118378070B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410813843.7
申请日：2024-06-24
Applicant: 济南大学
IPC: G06F18/213 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/25 , G06F18/26 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提出了一种用于癫痫信号处理的优化方法，涉及信号处理技术领域，具体步骤为：获取数据集并预处理；提出一种频域特征提取方法并构建频域特征处理模块FFHM，提取脑电信号的频域特征；构建浅层特征处理块SFHB；构建深层特征处理块DFHB；提出一种用双分支提取时间和空间特征的方法并构建时空特征处理模块，每个分支提取不同尺度的时空特征；构建混合自注意力模块MSAM，引入注意力机制，在自注意力的通道和空间信息之间取得适当的平衡，挖掘特征融合后的深层信息；构建癫痫脑电信号处理模型；训练癫痫脑电信号识别模型并实时处理，输出处理结果；通过提取不同的特征并处理癫痫信号，提高模型识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118570065A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411017322.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 济南大学 , 山东青鸟工业互联网有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了基于双通道残差注意力的汽车零部件图像超分辨率方法，涉及计算机视觉领域，本发明提出的多层次残差注意力网络由N个双通道残差注意力块和一个特征融合层组成，双通道残差注意力块包含两个并行分支，分别提取输入图像的局部特征和全局特征，同时引入残差连接提高图像特征的稳定性，减少梯度消失和梯度爆炸的问题，最后将初始图像特征和所有双通道残差注意力块的输出进行融合，增强特征表达能力，提升训练效果。
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