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公开(公告)号：CN118015569B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410424270.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06N3/0499 , G06V10/766 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及图像数据提取和识别技术领域，具体为一种基于特征增强的遥感图像目标检测方法、系统和设备；为解决遥感图像目标检测过程中检测结果准确度较低的问题，本申请首先将待检遥感图像进行感受野扩大处理，得到有利于提高目标检测准确度的感受野增强遥感图像；然后，将感受野增强遥感图像进行不同通道维度特征提取，获得多通道维度特征图；接着，将多通道维度特征图进行基于低维通道和高维通道的特征处理和融合，得到全局增强特征图；最后，对全局增强特征图进行边界框回归和边界框分类处理，进一步提高遥感图像目标检测结果的准确度，应用在自动驾驶和智能交通领域，可进一步提高便利性和安全性。
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公开(公告)号：CN117150416B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311401950.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/2433 , H04L9/40 , H04L67/12 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2323 , G06F18/25 , G06F21/62 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/098
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公开(公告)号：CN116545764B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310759096.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 烟台大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种工业互联网的异常数据检测方法、系统和设备，该检测方法中，对比初始节点的数据分布与经过提取处理的第一正常数据分布中正常特征表达性能得到第一异常评分；且对比初始节点的数据分布与经过增强处理的第二正常数据分布中正常特征表达性能得到第二异常评分，基于第一异常评分和第二异常评分，得到节点的风险等级，并立刻做出相应的节点交流权限限制，双重检测，准确性高，检测结果稳定，有利于维护工业互联网安全。
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公开(公告)号：CN116628554B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310627119.0
申请日：2023-05-31
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/24 , H04L9/40 , G06F16/901 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及工业互联网安全技术领域，具体为一种工业互联网数据异常的检测方法、系统和设备，从工业互联网中获取节点数据，将节点数据转化为拓扑图，并将从拓扑图中提取的初始特征进行聚合处理，获得关联性强的聚合特征，同时为避免聚合特征过度关联，基于聚合特征和初始特征的特征偏差，得到自适应参数，并使用自适应参数对聚合特征和初始特征进行加权处理，得到表达性能更好，关联性更强的正常节点特征，通过对比正常节点特征与初始特征的关联性强弱，得到能够反应节点中异常数据含量的特征差权重占比，根据特征差权重占比，获得对应节点不同的风险等级，工业互联网平台立即作出不同交流权限处理，以维持工业互联网的安全。
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公开(公告)号：CN116361719A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310307437.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/2411 , H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q20/38
Abstract: 本发明涉及以太坊网络安全技术领域，为一种以太坊网络钓鱼用户的检测方法和系统，构建了含有节点交易信息的用户交易网络，并基于用户交易网络中节点交易信息，获得的节点的拓扑结构嵌入向量和节点的属性嵌入向量，经融合后，再经分类，可获得用户属性，该检测方法以节点的交易信息作为检测数据，获取用户属性，在保证了检测结果准确的基础上，节省检测时间，提高检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304876A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310307438.3
申请日：2023-03-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16Y40/50
Abstract: 一种基于区块链的工业互联网平台运行方法、装置和设备，该运行方法包括如下操作：S1构建含有普通节点和合约节点的基于区块链的工业互联网平台；S2获取所述普通节点的数据，组成数据集，将所述数据集转换为异构图，基于所述异构图，构建邻接矩阵，所述邻接矩阵分别经卷积处理和注意力处理，得到的卷积处理结果和注意力处理结果经融合后，得到节点特征表示，所述节点特征表示经分类、赋值后，得到所述普通节点的属性值；S3所述普通节点的信用值与所述属性值相加后，得到更新的普通节点的信用值；S4基于所述更新的普通节点的信用值，更新普通节点的交流权限。可准确、识别普通节点属性，使得基于区块链的工业互联网平台能够安全、稳定运行。
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公开(公告)号：CN115147381A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210806491.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的路面裂缝检测方法，能够对多种环境下的裂缝图片进行高精度的检测，该方法利用ResNet，Unet，SegNet，Attention，Deeplabv3，Pyside2等算法技术实现基于图像分割的路面裂缝检测方法，并获取了较高的精度和交并化，能够满足实际的需要，本发明涉及智能交通技术领域，具体是提供了一种基于图像分割的路面裂缝检测方法，设计了路面裂缝检测系统，检测系统的准确率达到94％，应用于交通行业能够减少事故的发生，节省大量的维修费用。
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公开(公告)号：CN115063836A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210657848.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 烟台大学
Abstract: 一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法，包括以下步骤；步骤1：对视频图像逐帧进行行人目标检测；步骤2：采用DeepSort模型对步骤1中每帧检测到的行人进行特征提取，生成.npy文件；步骤3：采用Fastreid进行行人重识别检测，根据预设的行人图片底库进行特征提取，生成.npy文件；步骤4：将每个行人目标的特征提取结果与特定行人底库的特征提取结果进行余弦相似度计算，如果大于阈值γ，则判别为需要重识别的特定行人目标，并进行行人的跟踪，否则不进行目标跟踪；本发明可精确定位出跨时间、跨区域、跨摄像头的特定行人，并可通过实时视频进行推理与检测，并通过一系列的改进达到最优的效果，最终完成项目落地，以后可普遍应用于智能监控、智能安防等系统。
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公开(公告)号：CN114998874A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210712341.6
申请日：2022-06-22
Applicant: 烟台大学
Abstract: 一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法，包括以下步骤；步骤1，通过YOLOv5算法对于目标驾驶员进行分心行为检测，得到驾驶员是否存在各类分心驾驶行为的分析结果；步骤2，通过Perclos以及Dlib算法结合使用来对于目标驾驶员进行疲劳驾驶检测，得到驾驶员是否存在疲劳驾驶行为的分析结果；步骤3，对于步骤1和步骤2识别分析得到的驾驶员异常行为的判断结果进行预警。本发明能够达到检测驾驶员是否存在异常驾驶行为并对于驾驶员异常行为进行相应预警的效果。
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公开(公告)号：CN119991527A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510465507.2
申请日：2025-04-15
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体为一种超分辨率遥感图像生成方法、系统，该方法具体步骤为：从数据集中获得原始高分辨率图像，降采样得到低分辨率图像，由第一卷积进行浅层特征提取，得到第一特征，经过多次深层特征提取，得到深层特征，与第一特征进行残差连接得到第五特征，对第五特征进行映射,并使用频域融合获得超分辨率图像；超分辨率图像和原始高分辨率图像，分别经过深度可分离卷积层处理得到第六特征，通过激活函数消除负值；经过全连接层统一第七特征向量维度，映射为一个标量，得到超分辨率图像是否为原始高分辨率图像的判断结果。本发明能够提高遥感图像的分辨率和视觉质量，同时保持计算效率。
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