-
公开(公告)号：CN117057445A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310987628.4
申请日：2023-08-07
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种基于联邦学习框架的模型优化方法、系统、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：接收服务器发送的聚合参数，将聚合参数作为本地参数，基于本地参数和本地训练集确定第一梯度参数；基于更新的更新隐私预算值，对第一梯度参数进行裁剪和扰动，得到第二梯度参数；基于第二梯度参数更新本地参数，得到更新本地参数；将更新本地参数发送至服务器，使服务器对更新本地参数进行聚合处理，得到更新聚合参数，基于更新聚合参数对全局模型进行模型优化，接收服务器发送的更新聚合参数，重复上述步骤，直至全局模型的准确率达到要求或全局迭代次数达到预先设定的目标次数，得到优化的全局模型。本方法可提升系统资源利用率。
-
公开(公告)号：CN110321794B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910432527.4
申请日：2019-05-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种融入语义模型的遥感图像油罐检测方法。所述方法包括以下步骤：采集数据：获取遥感图像样本数据并进行预处理；构建模型：构建油罐检测模型和语义模型；模型训练：将所述处理后的图像输入到所述油罐检测模型中进行训练，得到特征图以及特征图检测信息，将所述预处理后的图像分类信息建立关系，保存并建立情景知识库，将所述情景知识库的信息关系输入到所述语义模型中进行训练，得到图像情景上下文信息；及模型融合：将所述特征图的检测信息与所述图像情景上下文信息进行融合。采用这种方法，油罐检测根据不同图像尺度运行，增强了图像信息，实现了更好的油罐检测精度。
-
公开(公告)号：CN115510488A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211207841.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F21/62 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06T11/60
Abstract: 本申请涉及一种医学图像敏感信息处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法获取待处理的医学图像；对医学图像进行文字检测，得到文字区域图像；基于条件生成对抗网络，根据文字区域图像相邻区域图像的像素填充文字区域图像，得到脱敏图像；将文字区域图像中的文字进行加密、并嵌入脱敏图像中，得到目标图像。整个方案首先获取医学图像的文字区域，基于条件生成对抗网络，填充医学图像的文字区域，去除文字后的图像更加真实合理，能够保留更多的原始图像特征，再将文字进行加密并嵌入脱敏图像中，合法用户可以根据需求查看包含文字的目标图像，在保证医学图像中文字信息的安全的同时，还可以合法获取医学图像中包含的信息。
-
公开(公告)号：CN114881976A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210507715.0
申请日：2022-05-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取检测对象的超声切面图像；提取超声切面图像的切面结构特征；若根据切面结构特征，初步判定超声切面图像为标准切面图像，则提取超声切面图像的骨头结构轮廓，得到骨头结构轮廓的位置信息；若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整，则将超声切面图像作为目标标准切面图像。整个方案通过获取超声切面图像的切面结构特征，根据切面结构特征进行初步标准切面图像判断，当超声切面图像为初步标准切面图像时，提取骨头结构轮廓，进而根据骨头结构轮廓进行骨头轮廓完整性判断，通过两次判断来获取标准切面图像，提高了标准切面图像确定的准确性。
-
公开(公告)号：CN113449153A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110720858.5
申请日：2021-06-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本申请涉及一种索引构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取DAG图和DAG图的分区结果，将DAG图按照分区结果存储至预设分布式图计算系统，得到各DAG分区的图数据结构，对各DAG分区中的顶点进行排序，并行构建各DAG分区的内部点的2‑hop索引和边界点的2‑hop索引，重构各DAG分区的边界点的之间路径，根据各DAG分区的图数据结构和各DAG分区的边界点之间的路径，构建边界图，再基于边界图重构边界点的2‑hop索引，并将重构后的边界点的2‑hop索引划分至各边界点所在的DAG分区。采用本方法构建的索引进行分布式批量可达性查询，能够提高查询效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113037553A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110265232.X
申请日：2021-03-11
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于IA‑SVM的IEC102协议通讯行为异常检测方法，包括：从工业控制网络获取包含多个IEC102协议通讯数据包的连接，并对每个IEC102协议通讯数据包进行解析，以获取该IEC102协议通讯数据包对应的功能码，将该连接中所有通讯数据包所对应的功能码按时间先后顺序进行排列，从而构成该连接对应的功能码序列，将得到的功能码序列输入训练好的IA‑SVM通讯行为异常检测模型中，以得到该连接的通讯行为检测结果。本发明由于采用了IEC102协议通讯数据包控制域字段中的功能码作为研究对象，并结合免疫算法和支持向量机模型，因此能够解决现有通讯行为异常检测方法存在的异常检测率低和无法对工业控制网络中的IEC102协议异常通讯行为进行检测的技术问题。
-
公开(公告)号：CN112948087A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110252562.5
申请日：2021-03-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑排序的任务调度方法及系统，属于计算机系统技术领域。包括：获取大规模有向无环任务调度图，并基于拓扑排序的粗化算法对大规模有向无环任务调度图进行多级粗化处理，以获得对应的有向无环初始调度图；基于小规模调度算法对有向无环初始调度图进行初始划分，以获得有向无环初始调度图的粗化图划分结果；基于细化算法将粗化图划分结果映射回大规模有向无环任务调度图，并进行细化调整，以获得大规模有向无环任务调度图的任务调度划分结果。由于预先对大规模有向无环任务调度图进行了多级粗化处理，对任务进行了聚类，从而对于大规模任务调度场景，使用任务调度算法也能够有效缩小处理量，进而降低运算复杂度。
-
公开(公告)号：CN110321794A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910432527.4
申请日：2019-05-23
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种融入语义模型的遥感图像油罐检测方法。所述方法包括以下步骤：采集数据：获取遥感图像样本数据并进行预处理；构建模型：构建油罐检测模型和语义模型；模型训练：将所述处理后的图像输入到所述油罐检测模型中进行训练，得到特征图以及特征图检测信息，将所述预处理后的图像分类信息建立关系，保存并建立情景知识库，将所述情景知识库的信息关系输入到所述语义模型中进行训练，得到图像情景上下文信息；及模型融合：将所述特征图的检测信息与所述图像情景上下文信息进行融合。采用这种方法，油罐检测根据不同图像尺度运行，增强了图像信息，实现了更好的油罐检测精度。
-
公开(公告)号：CN110232437A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910460741.0
申请日：2019-05-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本申请涉及一种基于CNN的时间序列预测方法和模型确定方法。所述预测方法包括：获取历史时间序列数据，根据历史时间序列数据的周期特性，确定周期参数，周期参数包括周期类型及其对应的周期时长；基于预测时间点、历史时间序列数据、周期参数以及预设循环跨度，确定预测时间点在历史时间序列数据中对应的分量数据，分量数据包括最接近时间段数据和周期数据；采用确定好的CNN模型对分量数据进行预测，得到预测时间点对应的预测结果。采用本方法能够高效准确地预测出之后的时间序列信息。
-
公开(公告)号：CN115700107B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202211384576.3
申请日：2022-11-07
Applicant: 湖南大学重庆研究院
Abstract: 本申请涉及一种超声视频的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取超声视频流片段，确定所述超声视频流片段的各超声视频图像帧所涉及的检测部位类型、所属的解剖结构切面以及所述解剖结构切面的标准情况，若所述超声视频片段中包括至少一个解剖结构切面类型的最标准切面，则根据所述超声视频片段中与所述解剖结构切面类型相关的超声视频图像帧，得到所述最标准切面的视频流片段。采用本方法，将最标准切面的以及最标准切面相关的超声视频图像帧展示给医生，为医生提供超声视频动态化信息。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
111
records
(took 0.028 seconds)
