公开(公告)号：CN115223056A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210848740.5

申请日：2022-07-19

Applicant: 河南大学

Inventor： 周黎鸣 ,  李亚辉 ,  饶晓晗 ,  杨文成 ,  左宪禹 ,  乔保军 ,  葛强 ,  刘扬

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法，包括：构建基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测网络；所述舰船目标检测网络包含带有混合倒置残差块的CSP Darknet53以进行特征提取、带有多尺寸特征增强功能的PANet以进行特征融合、YOLO Head网络部分以进行船舰目标检测；基于光学遥感图像舰船目标检测数据进行舰船目标检测网络训练，得到基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测模型；将光学遥感图像输入得到的舰船目标检测模型中，基于舰船目标检测模型进行光学遥感图像舰船目标检测。本发明方法相比于基线网络取得了更好的效果，满足实时性检测的要求。

公开(公告)号：CN112966598B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202110241601.1

申请日：2021-03-04

Applicant: 河南大学

Inventor： 党兰学 ,  庞沛东 ,  侯彦娥 ,  左宪禹 ,  葛强 ,  刘扬 ,  林英豪 ,  谢毅

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种双路径小卷积网络的高光谱图像分类方法，包括使用两个1×1小卷积堆叠构成复合层，并采用两个复合层构建双路径小卷积特征提取模块，双路径小卷积特征提取模块设置有用于特征提取的残差路径和稠密路径，通过残差路径和稠密路径将一个复合层的最后一层输出划分为两组特征图，并使用融合Concatenate操作将两组特征图合并，作为下一复合层特征提取的输入，基于双路径小卷积特征提取模块构建双路径小卷积网络分类模型，双路径小卷积网络分类模型包括数据预处理，光谱特征提取和空‑谱特征融合，通过双路径小卷积网络分类模型使用1×1卷积结合全局平均池化层完成最终分类。本发明在能够提高影像分类精度的同时兼顾简化网络复杂度。

公开(公告)号：CN114819387A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210536528.5

申请日：2022-05-17

Applicant: 河南大学

Inventor： 侯彦娥 ,  谷文博 ,  党兰学 ,  葛强 ,  何雯雯 ,  左宪禹 ,  刘冰冰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的时序推荐方法及系统。该方法包括：根据用户在t时刻的项目集It以及用户信息，生成t时刻的用户状态st；将用户状态st作为训练好的Actor模型的输入信息，得到用户状态st下的推荐动作at；将推荐动作at推荐给用户，并获得对应的用户反馈信息rt；根据用户反馈信息rt得到t+1时刻的用户状态st+1和项目集It+1，并将t时刻对应的推荐动作集合(st,at,rt,st+1)存储到经验池M以对经验池M进行更新；将用户状态st和推荐动作at作为训练好的Critic模型的输入信息，得到用户状态st下的Q函数值，根据Q函数值和用户反馈信息rt计算得到损失函数值；根据Q函数值和损失函数值，以最新的经验池M作为训练数据更新Actor模型的网络参数和Critic模型的网络参数。

公开(公告)号：CN114612781A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210249333.2

申请日：2022-03-14

Applicant: 河南大学

Inventor： 周黎鸣 ,  李亚辉 ,  饶晓晗 ,  左宪禹 ,  刘扬 ,  李铁柱 ,  张磊 ,  蔡坤

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于光学遥感图像检测技术领域，公开一种用于光学遥感图像中舰船目标检测的方法，包括：步骤1：构建D‑RFB模块，并基于D‑RFB模块对从光学遥感图像中提取的特征图进行进一步的信息提取，同时为不同尺度的特征图提供合适的感受野；步骤2：构建弹性沙漏模块，并基于弹性沙漏模块构建弹性沙漏路径聚合网络；步骤3：基于弹性沙漏路径聚合网络对不同尺度的特征图进行融合，并输出最终的舰船目标检测结果。本发明解决了现有的目标检测方法对于光学遥感图像中舰船目标检测精度较差，中小尺寸舰船目标漏检多的问题，以及小尺寸舰船目标像素较少，位置信息以及语义信息不充分的问题，可有效提高光学遥感图像中舰船检测的精度。

公开(公告)号：CN114611706A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210155739.4

申请日：2022-02-21

Applicant: 河南大学

Inventor： 蔡坤 ,  张旭升 ,  葛强 ,  左宪禹 ,  杨宣 ,  祁永凯

IPC: G06N20/00 ,  G01N15/06 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明提供一种基于Stacking多模型融合设计的空气污染物缺失值补充方法。该方法包括：获取各个国控站点监测的空气污染物数据和地理数据；针对每个国控站点，遍历其上的所有空气污染物数据，找到缺失值，并将缺失值所在位置处的数值补充为0；再次遍历其上的所有空气污染物数据，将数值非0的数据加入至训练集中，将数值为0的数据加入预测集中；将所有国控站点的训练集和预测集分别组合在一起，记作数据集Air‑data；使用Hyperopt分别对ET、RF、GBDT、XGBOOST和LGBM进行参数优化；将上述优化后的五种模型分别作为五个基学习器，将岭回归模型作为元学习器，基于数据集Air‑data对基学习器和元学习器进行融合得到Stacking集成模型；采用Stacking集成模型实现对空气污染物数据中的缺失值的估算。

公开(公告)号：CN114518944A

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202111657702.3

申请日：2021-12-30

Applicant: 河南大学

Inventor： 乔保军 ,  张稼祥 ,  王雅娣 ,  左宪禹 ,  刘扬 ,  周兵

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供一种异构环境下的批处理独立任务调度方法。该方法包括：步骤1：调整任务执行时间矩阵ETC，所述ETC矩阵中的每一行表示单个任务在所有资源上的执行时间；所述ETC矩阵中的每一列表示在单个资源上所有任务的执行时间；步骤2：对调整后的ETC矩阵进行分解，得到两个新的矩阵，记作ETC1矩阵与ETC2矩阵；所述ETC1矩阵中的元素是行列有序的，所述ETC2矩阵中的元素不限制行列顺序；步骤3：针对所述ETC1矩阵与所述ETC2矩阵，分别采用不同的任务分配方式进行任务预调度；步骤4：对步骤3的任务预调度结果进行迭代调整，直至达到设定迭代次数。

公开(公告)号：CN114448659A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202111541089.9

申请日：2021-12-16

Applicant: 河南大学

Inventor： 谢毅 ,  张芃 ,  沈夏炯 ,  左宪禹 ,  张磊 ,  葛强

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/0823 ,  H04L41/14 ,  G08B21/10

Abstract: 本发明涉及访问控制领域，具体涉及一种基于属性探索的黄河坝岸监测物联网访问控制优化方法。方法包括：获取黄河汛情告警系统各个管理模块的访问控制日志，得到汛情报警信息实例数据、所有汛情报警信息集合；通过对汛情报警信息实例数据和汛情报警信息集合进行分析，建立访问控制实例的第一无冗余集合，得到第一汛情报警信息蕴含关系集合、第一汛情报警信息内涵集合；如果管理模块在建立访问控制策略过程中发现建立失误，则进行修改；多个管理模块建立各自的坝岸监测访问策略权限模型后，通过融合完成最终黄河坝岸监测访问策略的建立。本发明提高了黄河坝岸监测物联网访问控制策略的建立效率和精度。

公开(公告)号：CN114387511A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202111605871.2

申请日：2021-12-25

Applicant: 河南大学

Inventor： 周黎鸣 ,  饶晓晗 ,  李亚辉 ,  郑昌 ,  左宪禹 ,  刘成 ,  韩宏宇 ,  党兰学

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种用于遥感图像中小目标检测的多分支检测方法。该方法包括：步骤1：构建RepDarkNet主干网络，使用所述RepDarkNet主干网络对遥感图像进行特征提取，其中，所述RepDarkNet主干网络包含五个串联的特征提取分支；步骤2：构建跨层融合网络，使用所述跨层融合网络对所述RepDarkNet主干网络提取到的五个特征图进行跨层特征融合；步骤3：设计边界框回归损失函数，基于所述边界框损失函数和融合后特征得到小目标检测框。通过在Dior数据集和NWPU VHR‑10数据集上进行实验，本发明可以较好地检测到遥感图像中的小尺寸目标。

公开(公告)号：CN114338034A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111496771.0

申请日：2021-12-09

Applicant: 河南大学

Inventor： 左宪禹 ,  霍雨 ,  李朋祥 ,  乔保军 ,  田军峰 ,  谢毅

IPC: H04L9/32 ,  H04L9/06 ,  H04L67/1097 ,  H04L67/12 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明涉及技术领域，具体涉及一种基于区块链的坝岸监测数据安全共享方法及系统，包括：对坝岸监测数据安全共享系统的签名流程进行初始化；生成各个责任人的签名公私钥；由各个责任人按照顺序对坝岸监测资源文件进行签名验证；对坝岸监测资源文件的加密上传流程进行初始化；按照设置的访问策略，对坝岸监测资源文件进行加密操作，并将加密后的坝岸监测资源文件进行存储；生成数据访问方的转换密钥以及签名密钥；数据访问方发出坝岸监测资源文件请求，并获取坝岸监测资源文件。本发明通过对险情资源文件进行加密共享以及签名验证，既解决了单属性授权中心存在的密钥托管问题，又提高了系统安全性和性能。

公开(公告)号：CN114266415A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111645069.6

申请日：2021-12-30

Applicant: 河南大学 ,  河南黄河河务局信息中心

Inventor： 赵雅靓 ,  张春春 ,  汪珂 ,  左宪禹 ,  王琴 ,  赵媛媛 ,  卢红霞 ,  张磊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及基于一种基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法，属于险情预测技术领域。方法包括以下步骤：获取设定历史时间段内的黄河险情数据，得到险情等级时间序列；所述黄河险情数据包括险情发生日期和发生的险情等级；根据所述险情等级时间序列对应的趋势项、周期项、节假日项和误差项构建Prophet模型；向所述Prophet模型输入待预测未来时间段，输出与所述待预测未来时间段对应的黄河险情等级。本发明采用Prophet时间序列预测模型，通过获取历史时间段内的险情等级和时间的关系，预测未来时间段内的险情等级；本发明实现了对险情等级的提前预测，能够实现及时预警，有利于提高抗险抢险的效率。