公开(公告)号：CN119561791B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510114211.6

申请日：2025-01-24

Applicant: 华侨大学

Inventor： 陈宇昂 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  杨楷翔

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明涉及入侵流量检测领域，公开了一种基于宽度网络的集成单分类异常流量检测方法及系统，方法包括如下步骤：采样步骤，根据采样概率抽取一定比例的正常数据；训练步骤，利用所述正常数据训练宽度自编码网络，作为弱分类器；更新步骤，根据样本重构误差计算当前弱分类器的置信度，并更新样本的采样概率；集成步骤，重复采样步骤至更新步骤，直到获得若干个弱分类器，集成获得异常流量检测模型；检测步骤，利用异常流量检测模型对未知样本进行异常检测，得到多个弱分类器的异常检测结果，根据弱分类的置信度对异常检测结果加权得到最终的检测结果。本发明将宽度学习自编码网络应用在单分类问题，解决了深度网络训练慢、消耗内存大等问题。

公开(公告)号：CN119561791A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202510114211.6

申请日：2025-01-24

Applicant: 华侨大学

Inventor： 陈宇昂 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  杨楷翔

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明涉及入侵流量检测领域，公开了一种基于宽度网络的集成单分类异常流量检测方法及系统，方法包括如下步骤：采样步骤，根据采样概率抽取一定比例的正常数据；训练步骤，利用所述正常数据训练宽度自编码网络，作为弱分类器；更新步骤，根据样本重构误差计算当前弱分类器的置信度，并更新样本的采样概率；集成步骤，重复采样步骤至更新步骤，直到获得若干个弱分类器，集成获得异常流量检测模型；检测步骤，利用异常流量检测模型对未知样本进行异常检测，得到多个弱分类器的异常检测结果，根据弱分类的置信度对异常检测结果加权得到最终的检测结果。本发明将宽度学习自编码网络应用在单分类问题，解决了深度网络训练慢、消耗内存大等问题。

公开(公告)号：CN119479047A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510066012.2

申请日：2025-01-16

Applicant: 华侨大学 ,  厦门盈趣科技股份有限公司

Inventor： 杨晨晔 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  陈建成 ,  杨楷翔

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/09 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及机器学习领域，公开了一种基于宽度学习的半监督多视图聚类集成方法及系统，方法包括以下步骤：构建一种可以依据多视图人脸图像数据进行特征处理的基于宽度学习的自编码器，用于对输入的人脸图像进行特征提取，并基于宽度学习计算不同节点特征的权重；结合基于宽度学习的自编码器和双向约束传播构建聚类集成模型；利用聚类集成模型实现多视图人脸图像的聚类集成。本发明利用宽度学习系统的性能优势进行多视图数据的聚类处理，得到兼具效率与性能的模型网络，引入了流型结构和成对约束，并且在共识过程中采用了约束传播，丰富样本信息，有效提升基于宽度学习的聚类集成网络模型的鲁棒性和准确性，因而在实际场景中更具适用性。

公开(公告)号：CN119229130A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411736952.X

申请日：2024-11-29

Applicant: 华侨大学

Inventor： 潘文杰 ,  朱建清 ,  曾焕强 ,  陈婧 ,  施一帆 ,  蔡磊 ,  龚鑫荣 ,  蔡灿辉

IPC: G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于分类激活映射自举的路面裂痕分割方法及装置，涉及人工智能、机器视觉领域，方法包括：训练基于深度网络的正常与裂痕路面分类模型；利用类激活映射方法生成路面图像的激活映射图，通过高激活阈值筛选出类别高激活掩码并进行增强操作后，加入路面图像训练集；重复上述步骤，直到达到设定条件；基于训练好的正常与裂痕路面分类模型生成待推理的路面图像的激活映射图，通过裂痕掩码阈值获得待推理的路面图像的裂痕掩码，作为裂痕分割结果。本发明利用分类模型与激活映射，寻找类别高激活掩码更新路面图像训练集，不断迭代优化掩码效果，以改善路面裂痕分割效果，无需对裂痕进行像素级的标注，大大降低了标注成本。

公开(公告)号：CN119228788A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411725027.7

申请日：2024-11-28

Applicant: 华侨大学

Inventor： 潘文杰 ,  朱建清 ,  曾焕强 ,  陈婧 ,  施一帆 ,  蔡磊 ,  龚鑫荣 ,  蔡灿辉

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G01R31/12 ,  G01N21/88

Abstract: 本发明公开了一种基于类别余弦映射的绝缘子故障检测方法及装置，涉及人工智能、机器视觉领域，包括：从真实数据集合与合成数据集合中获取图像数据、故障标签以及类别标签；利用类别余弦偏置编码将类别偏置编码进图像数据，利用特征提取网络提取编码结果中的空间特征；利用类别余弦偏置解码缓解空间特征中的偏置信息以获得类别特征，利用多标签分类器获取类别特征与类别标签的分类损失；利用分割解码器获取空间特征与故障标签的掩码损失；基于分类损失与掩码损失完成模型训练。本发明将正常、故障绝缘子以及合成图像的类别差异通过余弦偏置编码至图像数据中，引导模型理解合成图像与真实场景中的分布差异，最终提升合成数据在实践中的有效性。