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公开(公告)号：CN117614626B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410064162.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于PUF的轻量级身份认证方法，主要应用于物联网场景中的智能设备与云服务器之间的通讯过程中，将硬件安全技术物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function，PUF)应用于智能设备设备端，在身份认证的过程中引入Hash运算、异或运算、HMAC算法等轻量级操作以适应资源相对受限的设备，同时引入了时间戳的机制，在完成身份认证的过程中协商出会话密钥。同时，本发明还引入了弹性密钥更新机制，由服务器主导完成PUF密钥的更新。本发明可以保证智能设备端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、冒名攻击、重放攻击及Dos攻击等，可以极大提高认证的安全性。
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公开(公告)号：CN116434039B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310685594.3
申请日：2023-06-12
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于多尺度拆分注意力机制的目标检测方法，涉及视觉技术领域。用于实现多尺度注意力融合和增强，提升目标检测的准确性。所述方法包括：获取多个通道数相同的输入尺度，对每个尺度进行拆分注意力操作，进行特征增强，同时获取每个尺度单独的通道特征信息，融合得到全局通道特征信息，然后经过注意力提取获取全局通道注意力，然后分别增强单个尺度输出的增强特征信息，使得单个输出尺度不仅包含自身的增强特征信息，更包含其他相关联特征尺度的特征信息，从而达到多尺度信息融和增强的效果。
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公开(公告)号：CN116645523A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310904296.9
申请日：2023-07-24
Applicant: 济南大学 , 江西蓝瑞存储科技有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于改进RetinaNet的快速目标检测方法，涉及计算机视觉领域。用于在保证检测准确率不大幅度下降的同时，大幅提高RetinaNet检测速度，提高计算效率。所述方法包括：针对大、中、小三种尺度目标分别训练三种目标位置检测头，在低分辨率特征图检测目标位置，将位置还原到高分辨率特征图，并在三种不同的分辨率特征图上检测三种尺度的目标，从而避免在高分辨率特征图检测无关背景区域，节约检测目标的计算量，提高计算效率，同时高分辨率特征图检测到的目标位置和相邻低分辨率特征图目标位置基本一致，这样操作得到的检测准确率和直接在高分辨率特征图检测得到的准确率差别较小。
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公开(公告)号：CN116610025A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310882820.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于改进元启发式算法的PID控制器优化方法，属于PID控制技术领域，具体包括以下步骤：步骤一：建立基于改进元启发式算法的PID控制系统模型，包括输入偏差，PID控制器，改进人工兔优化算法模型，被控对象。步骤二：改进元启发式算法，包括：（1）改进隐藏参数H，扩大寻优范围，避免陷入局部最优解。（2）能量因子A采用非线性自适应参数策略，随机自适应地调整勘探阶段和开发阶段之间的切换。步骤三：将改进的元启发式算法应用到PID控制器参数优化。步骤四：采用MATLAB对PID控制系统进行仿真。基于改进元启发式算法的PID控制器优化方法能够在搜索空间中探索全局最优解，避免陷入局部最优解，以更快的收敛速度和更精确的搜索精度完成寻优。
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公开(公告)号：CN116400585B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310658858.6
申请日：2023-06-06
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开一种基于改进雾凇优化算法的海上救援飞翼控制优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、基于增量式PID控制器、位置式PID和救援飞翼控制原理搭建海上救援飞翼控制系统模型；整个控制系统的模型为航向控制和速度控制的级联结构，航向控制器输出的舵角控制指令作为速度控制的输入，速度控制器输出的推进力控制指令通过动力系统转化为实际的舵角和推进力；步骤二、初始化增量式和位置式PID参数；步骤三、对雾凇优化算法改进，提高寻优速度和精度，将算法获得的结果赋给PID控制器；步骤四、改进雾凇优化算法优化增量式PID控制器，根据雾凇‑黄金正弦融合算法对位置PID优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115407646A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211136840.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对海上电动冲浪板的自适应粒子群控制方法；其特征在于：在海上电动冲浪板速度外环和电流内环的双闭环控制方法中引入自适应粒子群算法，通过改自适应粒子群算法对速度外环PID模块的控制参数进行实时调整，其参数Kp、Ki、Kd由自适应粒子群算法迭代优化后输出得到；所述自适应粒子群算法引入“惯性因子的自适应变化”机制，在每次粒子群迭代后，通过两次速度误差值的对比，改变惯性因子的值，进而提升粒子群的全局寻优能力或局部寻优能力。
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公开(公告)号：CN102711247A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210232196.8
申请日：2012-07-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明涉及一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法。它采用局部集中全局分布式思想，解决了测距类方法普遍存在的反转分歧问题，以较小的计算量和通信量实现精确的物理定位。包括以下步骤：1）WSN系统初始化，各传感器节点查找自己的相邻节点并测量与相邻节点间的距离和相对的角度信息；2）各节点构建自己的本地空间直角坐标系，所有坐标系都符合右手法则，且z轴总是指向同一个半空间；3）计算各邻节点的本地坐标；4）相邻节点求解基于齐次坐标的三维坐标系变换矩阵，通过变换矩阵的转换可以计算出相对于另一个本地坐标系的坐标；5）选定全局坐标系原点，各节点通过坐标系变换矩阵的递归式传递，计算出全局物理坐标。
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公开(公告)号：CN118967449B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411449088.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于扩散模型的病理切片图像超分辨率方法，涉及图像超分辨率领域。该方法包括：获取病理切片图像，对病理切片图像分割，采用混合特征提取模块，通过结合全局注意力机制和局部卷积，提取病理切片图像的全局和局部特征，采用扩散变换器网络，通过结合扩散模型和ViT网络，在加噪与去噪过程中增强病理切片图像的特征，采用特征融合模块，利用多尺度卷积核和卷积注意力机制，生成病理切片超分辨率图像。
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公开(公告)号：CN118780986B
公开(公告)日：2025-02-11
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：CN118570065B
公开(公告)日：2024-12-03
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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