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公开(公告)号：CN112926607A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110462687.0
申请日：2021-04-28
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的双支网络图像隐写框架及方法。该框架包括编码网络与解码网络；所述编码网络包括特征提取网络和隐写网络；所述特征提取网络用于灰度秘密图像的特征提取；所述隐写网络用于将特征提取网络提取到的灰度图像特征嵌入至自然载体图像之中，得到含密载体图像；所述解码网络用于从含密载体图像中提取出灰度秘密图像。本发明设计了秘密图像与载体图像并行的双支隐写网络，突破了传统的基于卷积神经网络的单支图像隐写框架，提高了图像隐写的安全性、透明性并避免了网络训练时的梯度消失等问题，加速网络的训练过程。
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公开(公告)号：CN102255914A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110202255.2
申请日：2011-07-19
Applicant: 河南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种高效Android的网络应用程序信息验证方法，适用于智能手机系统。首先建立Android登录模块，用户通过输入用户名密码登录数据服务器，登录成功后，数据服务器为用户分配一个唯一的登录标识码，并对此标识需进行加密处理放入校验表，同时将登录标识码原码返回Android应用程序；定义Android交互数据结构，使用GZip对传输数据进行压缩；数据服务器使用SOAP技术构建WebService，用户登录成功后，在调用WebService中的数据交互函数时先进行登录标识码的验证，若验证通过，再执行手机与数据服务器之间的数据交互操作。本发明解决了Android利用WebService访问服务器数据时的信息验证问题，在不影响网络访问性能的基础上，使WebService的安全性得到提高。
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公开(公告)号：CN118939381A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411115650.0
申请日：2024-08-14
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开云计算平台中基于高效能源意识和服务质量改进的虚拟机放置策略，包括：输入物理机列表和待迁移的虚拟机列表；循环遍历待迁移的虚拟机列表，对每一个待迁移虚拟机循环遍历物理机列表，判断物理机的CPU、内存和带宽资源是否能满足虚拟机的资源请求，且物理机目前和虚拟机部署后是否都不会过载，如是则执行下一步；计算物理机的能效指标；分别计算虚拟机部署后物理机的内部资源利用平衡偏差指标、安全系数指标和CPU资源利用波动系数指标，标准化处理后计算综合得分；基于得出的物理机的能效指标及所述综合得分选择物理机作为待迁移虚拟机的目标物理机。本发明在降低能耗的同时减少了服务水平协议违反，保证了云数据中心的服务质量。
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公开(公告)号：CN118869313A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411049549.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 河南大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，公开一种基于多尺度卷积神经网络的网络安全通信高精度入侵检测方法和系统，该方法首先采用了一种新型的数据预处理方法，结合SMOTE和ENN技术，解决了数据集类别不平衡及少数类样本与多数类样本重叠的问题，然后，引入了一种结合信息增益(IG)、随机森林(RF)特征重要性评分和递归特征消除(RFE)的方法进行特征筛选，从而优化模型性能并减少计算负担，最后通过在不同尺度上精确捕捉数据特征，极大地增强了模型对复杂网络行为的解析能力。在公开的数据集上进行的实验结果表明，本发明能够准确的识别网络入侵。
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公开(公告)号：CN117437517A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311145182.7
申请日：2023-09-06
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 针对目前工业小目标检测识别率低、执行效率低等问题，本发明公开了一种基于PslNet的工业小目标检测方法，具体提出了一种名为PslNet的检测算法。首先，设计了特征多重加强(FDD)模块，融合Focus下采样、空洞卷积和稠密连接，提高小目标分辨率、扩大感受野、实现了特征重用；其次，提出双融合DFM模块，由上采样融合模块和高低层特征融合模块组成，能够获得信息损失少、位置和语义信息丰富的高分辨率特征图；最后，引入基于anchor‑free的HPLW模块，改进网络预测模块，解决初始锚框不能较好匹配数据集的问题。相比当前主流算法，本发明具有精度高，模型轻便执行效率高，更适合用于工业小目标检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115035299B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202210697730.6
申请日：2022-06-20
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的改进型城市街景图像分割方法，包括：基于深度学习的改进型城市街景图像分割模型DEEPLS：使用编码解码的框架和ResNet101作为骨干网络，在ASPP模块中新增一层膨胀率为3的空洞卷积，合并之后的6层用并行的3×3卷积处理之后再用1×1卷积调整通道数，得到的特征图先2倍上采样，输入到CBAM注意力机制再2倍上采样，最后和经过CBAM注意力机制的浅层特征拼接融合得到预测图；基于改进型城市街景图像分割模型DEEPLS对城市街景图像进行分割。本发明能获取更精细的前景细节信息，提升城市街景图像分割效果。
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公开(公告)号：CN115956928A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211728090.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 河南大学
IPC: A61B5/372 , A61B5/291 , A61B5/00 , A61B5/11 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的手部运动脑电信号分类方法，包括以下步骤：1)按照手部动作实验范式进行数据采集，构建手部运动脑电信号数据集，并对数据集进行滤波、去伪迹等预处理操作；2)加入自动权重数据平衡模块，加入动作电位特征提取卷积模块，引入注意力机制模块，构建基于改进的EEGNet脑电信号分类网络；3)设置脑电信号分类网络的超参数、损失函数，使用数据集进行训练，得到脑电信号分类网络模型；4)使用已训练网络模型进行脑电信号分类，并对分类结果进行评估。本发明能够适用于手部动作脑电信号分类检测处理，检测精确率高，在人类手部肢体康复系统领域应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN113610706A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110815730.7
申请日：2021-07-19
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的模糊监控图像超分辨率重建方法，包括建立数据集，并对所述数据集进行预处理，建立神经网络模型，所述神经网络模型包括第一分支和第二分支，所述第二分支包括特征提取单元、学习映射单元和图像重建单元，其中，所述特征提取单元为双通道特征提取单元，所述学习映射单元为残差块学习映射单元，所述特征提取单元、学习映射单元和图像重建单元依次连接，所述图像重建单元的输出与第一分支的输出进行特征图融合，对构建的神经网络模型进行训练和测试，通过损失函数指导网络的训练，得到训练好的神经网络模型。提高了图像重建的质量有益效果。
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公开(公告)号：CN113609284A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110882867.4
申请日：2021-08-02
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于文本数据处理技术领域，具体涉及一种融合多元语义的文本摘要自动生成方法及装置，该方法包括：首先在源文本输入到编码器之前融合多元语义特征，使源文本包含更多的语义信息；然后将融合多元语义特征后的源文本输入到编码器中的双向长短期记忆网络中，并得到融入多元语义特征的文本中各个词向量对应的隐藏层状态；其次，解码器采用单向长短期记忆网络结合改进的注意力机制、通过上下文向量以及当前时刻的解码器隐藏层状态来预测下一时刻生成的词向量；最后利用损失函数对该模型进行训练，通过训练后的模型将文本自动生成摘要。本发明在源文本输入到编码器之前融入多元语义特征，充分挖掘源文本深层次的隐藏特征，提高生成摘要的质量。
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