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公开(公告)号：CN118411736A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410489535.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种用于智慧安防的跨模态行人重识别方法，在四分支特征学习网络中添加一个轻量级的通道注意力模块，只需要增加少量参数，就可以减少背景信息带来的影响；在四分支特征学习网络后添加一个非对称多粒度特征学习模块，通过全局与局部分支的不对称性保证了提取的特征是互补的。本发明提出的一种四分支非对称特征学习网络用于智慧安防的跨模态行人重识别，采用四分支特征学习网络、轻量级的通道注意力模块和非对称多粒度特征学习模块在公开数据集上进行训练，并将训练好的模型权重用于重识别，有效减少了人力和物力的消耗，提高了行人重识别准确率，能够较好的满足智慧安防跨模态行人重识别的需求。
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公开(公告)号：CN114884650A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210275024.2
申请日：2022-03-21
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L9/08 , G06F16/901 , G06F16/903 , H04L9/32 , H04L9/40 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及一种基于安全倒排索引的可搜索加密方法，通过对共享密钥采用密文策略属性加密机制，实现细粒度访问控制。本发明的基于倒排索引的可验证可更新的密文检索方案，数据拥有者对数据进行存储加密，并分别将密文和密钥上传至云存储服务器与可信的授权机构。数据使用者通过自身属性集向可信授权机构中进行注册，获得相应的密钥和搜索陷门。数据使用者通过获得的搜索陷门和相应具有访问权限的密钥，向云存储服务器进行密文检索或者索引更新。本发明实现了云外包数据环境下的访问控制，索引更新和结果验证功能，提高了信息的安全性。
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公开(公告)号：CN113762353A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110928742.0
申请日：2021-08-13
Applicant: 江苏大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多输出残差编码的多标签分类方法，该方法分析原始输入、输出空间之间的残差并对其编码，令其最小化以获取标签空间的低秩结构。此外，考虑到实例与邻居之间的标签相关性，将实例邻居的多个残差也纳入到该方法中以学习更有效的距离度量，从而获取标签空间中更合理的低秩结构和特征空间和标签空间之间的拟合关系。之后，将获取到的拟合关系和低秩结构应用到验证集上，基于SVD分解和加权最近邻投票的方式来预测验证集中实例的输出标签。本发明通过对实例及其邻居的残差嵌入学习，解决了分类问题中因数据维度过高所带来的运算成本高、预测效率低和准确度低等问题，可以增强处理高维多标签分类任务的性能。
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公开(公告)号：CN113762081A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110906390.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv5s的粮仓害虫检测方法。在CSP模块不同支路中分别加入空间注意力机制和通道注意力机制；将主干网络CSP模块中残差单元改进为ResNeXt残差单元；对模型结构进行轻量化处理，去除CSP模块中重复的残差单元，并修改颈部网络CSP模块结构，使其与主干网络CSP模块结构保持一致。本发明采用6类常见粮仓害虫作为数据集进行训练，并将训练好的模型权重用于检测，有效减少了人力和物力的消耗，提高了检测准确率，能够较好的满足粮仓害虫检测任务的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113055814A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110160749.2
申请日：2021-02-05
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种改进WKNN的室内定位方法，在定位区域中栅栏化，确立参考点，通过参考点中采集到的AP的RSS，选出适合用于后续定位的AP集合，并把相关数据存入指纹数据库中。用随身携带的设备记录下定位点的AP的RSS，根据相同Mac地址，判断所在定位区域，通过定位点与参考点之间波峰波谷值的数量差异，选出与定位点AP数值变化趋势相似的参考点，通过KNN算法选出欧氏距离最小的K个参考点，通过归一化和wasserstein距离赋予权重，再通过判定是否为相似的参考点并赋予权重，通过加权平均作为最后的结果。
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公开(公告)号：CN112243127A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011056869.X
申请日：2020-09-30
Applicant: 江苏大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/70 , H04N19/13 , H04N19/91 , H04N19/513 , H04L9/00
Abstract: 本发明属于多媒体信息安全中信息加密技术领域，具体涉及一种基于感兴趣区域的HEVC视频加密方法。本发明首先通过检测待编码视频帧中的感兴趣区域位置，根据感兴趣区域位置确定Tile划分，接着在熵编码过程中，选择对感兴趣区域所在Tile的部分语法元素加密。为避免视频区域加密误差漂移造成非加密区域的失真，编码过程中还需要对运动估计和MV预测模式进行限制。本发明方法相对于预先Tile划分的感兴趣区域视频加密方法，可以对视频帧中的感兴趣区域进行更精确地定位，并减少需要加密的数据量。
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公开(公告)号：CN109922066B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910179622.8
申请日：2019-03-11
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种通信网络中基于时隙特征的动态水印嵌入及检测方法，包括动态水印嵌入方法和动态水印检测方法，发送端本地生成Turbo码集合，捕获T时间内数据包进行时隙划分，计算每个时隙的质心，得到时隙质心序列Corg，根据Corg与阈值的关系得到原始水印序列Worg，找到与WT对应位置不同的Worg元素下标与WT一同存储到共享数据库中。接收方进行流同步，将同步的数据包按照发送端的方式进行检测序列Wdec计算，判断Wdec是否需要纠正，将纠正后的水印序列W′dec与WT进行匹配阈值判断，检测完成。本发明减低了原始水印的干扰，增加了水印的隐蔽性，提高了水印方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111178141A
公开(公告)日：2020-05-19
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。
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公开(公告)号：CN110766041A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910830378.7
申请日：2019-09-04
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的害虫检测方法，主要应用于粮仓害虫的检测。通过轻量化SSD中的VGG16模型，并减少对应卷积核、池化核和特征图的维数，修改特征层，另外在损失函数中加入用于分类和回归任务的加权target，使用标记的粮仓害虫图片进行训练，将训练完成的模型对害虫进行检测。本发明可由低到高的多层次特征学习，并优化了模型训练的收敛速度，平衡了正负样本数量，提高了训练效率，快速实现高精度的粮仓害虫检测。
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