-
公开(公告)号：CN115171049A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210921764.9
申请日：2022-08-02
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉中视频异常监测领域，具体涉及一种基于对象元的视频异常检测方法。通过对一段任意场景的正常视频图像进行光流计算和对象检测，生成对象元。接下来将对象元输入多级记忆搜索引导自动编码器进行训练，得到图像重建模型。之后将图像重建模型应用于同一场景的待检测视频上，对其中的对象进行图像重建。最后将重建对象映射回原视频帧，根据图像间差异实现异常检测。本发明通过光流计算、对象检测和实例分割准确提取出视频帧中的对象像素，并将其与计算得到的类型信息、位置信息和光流图进行维度融合，生成对象元这种新型数据，之后将对象元输入多级记忆搜索引导自动编码器进行训练和重建，实现从多个维度进行视频异常检测。
-
公开(公告)号：CN111178141B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201911235078.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于注意力机制的LSTM人体行为识别方法。将人体关节点坐标信息作为输入数据，将人体关节点根据人体结构分为5组，并将其坐标信息送入5个LSTM‑Attention模块进行特征提取，将提取到的新特征进行3次局部融合，并将其送入相应的LSTM‑Attention模块进行特征提取以获得整个人体特征，将整个人体特征送入全连接层以及softmax层输出人体行为识别结果；本发明在LSTM中引入注意力机制，使得LSTM能够较好的保留和处理数据中的时序信息，特征向量传入Attention层中能够自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重，提高了人体行为识别的效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN113746806A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110899854.8
申请日：2021-08-06
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出一种基于不完全链路负载测量的网络流量矩阵估算方法，属于网络安全领域。本发明首先在链路选择模块中根据已知的要测量的链路数通过贝叶斯A优化算法来选择主动测量的链路，再在链路补全模块中通过多元多项式岭回归来补全其余未知的链路信息，最后在流量矩阵估算模块中通过正交匹配追踪方法来估算整个网络的流量矩阵。本发明的优点在于在对精确度要求不高的应用场景下，通过减少主动测量的链路数量来降低能耗，同时筛选和测量高信息量的链路来确保一定的精确性。
-
公开(公告)号：CN109819406B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910060803.9
申请日：2019-01-22
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于众包的室内定位方法，利用多用户在室内随意行走所形成的轨迹，将多人形成的轨迹组合，形成室内环境的逻辑平面图。利用地标实现位置矫正以及实现逻辑平面图和物理平面图的匹配及其叠加，最终实现三维楼宇内部无线定位。本发明采用设定阈值的方法来解决由于不同用户对同一位置或者近似位置所测得的WiFi Received Signal Strength(RSS)偏差问题。其次，利用用户行走的轨迹图与大楼的物理图进行重合与叠加，实现了一个与真实布局近似的无线三维楼宇内部定位。
-
公开(公告)号：CN109257360A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811168158.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明涉及一种SDN网络中基于传输路径的隐蔽信息发送和解析方法，利用SDN控制器设置不同的传输路径，通过分组的不同传输路径代表要发送的隐蔽信息位；接收方通过分组的传输时间判断传输路径，进一步的解析出隐蔽信息位；本发明实现了SDN网络环境下任意两台主机之间隐蔽信息的传输，通过分组的传输路径携带隐蔽信息，提高了信息的隐蔽性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102164283A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201110142421.4
申请日：2011-05-30
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于AVS的亚像素运动估计方法，该方法的步骤是：1）利用整像素搜索结果对1/2像素进行运动矢量搜索，确定最佳1/2像素点的位置；2）如果最匹配1/2像素点仍为中心整像素点，则比较其他候选点的匹配函数值是否大于阈值T，如果大于阈值T，不再进行1/4像素的运动矢量搜索，否则执行步骤3）；3）对最佳1/2像素点周围的1/4像素点进行运动估计预测，确定最佳1/4像素点。本发明通过最佳整像素点及其周围整像素点的匹配误差值来预测1/2像素点所在区域，并通过阈值判断提前结束搜索。既保证了分数像素搜索的准确性，又有效地减少了搜索点数，同时还尽量保持其编码效率。
-
公开(公告)号：CN101377806A
公开(公告)日：2009-03-04
申请号：CN200810022701.X
申请日：2008-07-24
Applicant: 江苏大学
Abstract: 一种基于系统源代码搜索隐通道的信息流分析方法，包括下列步骤：借助词法分析程序，扫描系统源代码，识别出源代码中的函数和函数中的语句、变量；根据扫描程序识别出的函数以及函数调用语句，确定函数间的调用关系，构造语句树段，给出每个函数的函数依赖集；根据扫描程序识别出的能产生信息流的语句和变量，作为信息流分析的输入，构造函数信息流树，并进行剪枝；遍历函数信息流树，输出每个函数的信息流向图；根据函数依赖集和信息流向图，以函数依赖集为单位，获得依赖集中函数间的共享变量可见性和可修改性信息，生成共享资源矩阵；以共享资源矩阵作为输入，搜索隐通道，输出系统中存在的隐通道序列。本发明可以提高隐通道搜索工作的精度。
-
公开(公告)号：CN119358600A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411399979.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明属于深度学习硬件加速技术领域，具体涉及一种基于FPGA的多精度卷积加速架构设计与部署方法。利用一种精确且适用于FPGA的多精度量化方法和一种优化资源利用的卷积运算方法，通过层融合并在每一个卷积层中采用多精度量化以减少计算量并保持模型精度。同时，设计了一种新颖的卷积处理单元，以适应多样化的卷积需求并提高硬件资源的利用率。本发明实现了在边缘设备上的高效CNN推理加速，促进了高吞吐量和高模型精度的实现，有效提高了信息处理的速度和效率。
-
公开(公告)号：CN118887700A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410906334.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/11
Abstract: 本发明涉及目标检测领域，具体涉及一种基于人体关节点的跌倒检测方法。在主干网络和颈部网络之间添加CBS模块，引入坐标注意力模块CA；在颈部网络的SPPCSPC模块中引入坐标注意力模块CA；在颈部网络中采用SCConv模块，构成E‑ELAN‑SC模块；引入损失函数SIoU_Loss，得到FDT‑YOLOv7网络；将FDT‑YOLOv7作为YOLOPose网络的目标检测框架；在ST‑GCN网络中融入CBAM注意力机制构建CEST‑GCN网络模型；将FDT‑YOLOPose网络检测的人体关节点数据输入CEST‑GCN网络，构建人体关节点时空图。本发明能够快速检测到老年人跌倒，减少意外事故的发生。
-
公开(公告)号：CN118503629A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410659908.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及情感识别领域，具体涉及一种基于自监督和多任务学习的多模态情感识别方法。提出了一种基于自监督和多任务学习的多模态情感识别模型SMT‑MER，该模型通过自监督学习方法从多模态标签中生成单模态情感标签，此外，在多任务学习的框架下，本模型通过共同训练多模态情感融合任务和单模态情感识别任务，实现了底层表征信息的共享。极大地减少了对人工标注的依赖和相应的人力成本，进一步提升不同模态之间的信息交互和共享，有效提高了模型的整体性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.018 seconds)
