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公开(公告)号：CN111028244B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201911225479.8
申请日：2019-12-04
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06T7/11 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于超像素的已知样本不均衡情况下的遥感图像语义分割的方法，首先对图像数据进行过分割预处理，获得超像素分割结果，以每个超像素的重心为中心点切割矩形图像，构建超像素矩形图像数据集；训练集成分类模型，在已知样本不均衡情况下，合并小样本为一类，进行一次分类，一次分类完成后，将小样本进行二次分类，将两次分类的网络模型进行集成，得到集成分类模型；将待预测的超像素矩形图像数据集输入到集成分类网络模型中，获取超像素矩形图像类别；将超像素矩形图像类别映射至原始图像，获取语义分割结果。本发明能有效提高最终能够有效提高在已知样本不均衡情况下的小样本语义分割精度。
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公开(公告)号：CN112491556B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011342702.X
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种区块链代理盲签名生成方法，属于信息安全技术领域。该方法首先通过系统初始化算法生成整个代理盲签名方案的系统参数；然后用户自己生成公私钥对，并得到原始签名者的公私钥对和代理签名者的公私钥对；原始签名者对代理签名者进行授权，授权成功之后，用户通过盲化因子对消息进行盲化，并将其发送给代理签名者，代理签名者通过签名私钥对盲化的消息进行签名，并将其发送给用户，用户对盲化的签名去盲获得消息的签名，验证者在验证签名时能恢复出消息并进行验证。本发明在签名过程中使用盲因子破坏最终签名消息与中间值的线性关系，从而保证了本发明盲签名方案的盲性和不可追踪性。
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公开(公告)号：CN109871823A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910180600.3
申请日：2019-03-11
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提供一种结合旋转框和上下文信息的卫星图像舰船检测方法，首先采用颜色变换、尺度变换和角度变换扩充训练数据集；接着利用密集连接卷积神经网络进行特征提取，得到既具有强语义信息又有精确位置信息的特征图；再利用旋转区域候选网络，在特征图上生成一系列多尺度、多纵横比、多角度的候选边界框；最后利用多区域全连接网络提取候选边界框上下文复合特征用于舰船检测。相较于以往的舰船检测方法，本发明从数据预处理、特征提取、候选边界框生成、检测器等多个角度出发，可以得到更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN109377479B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201811130342.X
申请日：2018-09-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感影像的蝶形卫星天线目标检测方法，首先搜集并下载各类遥感影像资源，并人工定位截取其中包含天线目标的影像，构建天线目标影像库，随后对遥感影像中蝶形天线目标进行框标注和逐像素标注，其中框标注和逐像素标注分别支持后续预检测模型训练和二次精准检测模型训练。本发明采用两阶段的深度学习目标检测算法，第一阶段采用语义分割全卷积深度学习网络实现天线目标所在区域的预检测，大范围地排除非天线目标所在区域，获取高概率天线所在区域位置。第二阶段采用Faster R‑CNN目标检测深度学习方法对高概率区域进行二次精准定位检测，得到天线目标的准确位置。两种方法结合使用可有效降低天线目标检测的虚警率、提高检测准确率。
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公开(公告)号：CN112491556A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011342702.X
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种区块链代理盲签名生成方法，属于信息安全技术领域。该方法首先通过系统初始化算法生成整个代理盲签名方案的系统参数；然后用户自己生成公私钥对，并得到原始签名者的公私钥对和代理签名者的公私钥对；原始签名者对代理签名者进行授权，授权成功之后，用户通过盲化因子对消息进行盲化，并将其发送给代理签名者，代理签名者通过签名私钥对盲化的消息进行签名，并将其发送给用户，用户对盲化的签名去盲获得消息的签名，验证者在验证签名时能恢复出消息并进行验证。本发明在签名过程中使用盲因子破坏最终签名消息与中间值的线性关系，从而保证了本发明盲签名方案的盲性和不可追踪性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112261020A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011102464.5
申请日：2020-10-15
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种分布式远程外包数据审计系统及方法，属于网络安全技术领域。本发明将核心的审计算法写入以太坊智能合约审计数据拥有者的远程外包数据，同时它使用区块链中最新区块的随机值、延时函数、BLS签名和双线性对技术确保远程外包数据的完整性和隐私性。本发明针对CSP会随机删除低访问频率远程外包数据块的情况，使用PPS方法抽取挑战数据块，提高抽中低访问频率数据块的概率。本发明设计保证金机制，利用智能合约保存DO、用户和CSP的保证金，实现有偿设计，也能惩罚发起恶意行为的实体。
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公开(公告)号：CN109871823B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910180600.3
申请日：2019-03-11
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提供一种结合旋转框和上下文信息的卫星图像舰船检测方法，首先采用颜色变换、尺度变换和角度变换扩充训练数据集；接着利用密集连接卷积神经网络进行特征提取，得到既具有强语义信息又有精确位置信息的特征图；再利用旋转区域候选网络，在特征图上生成一系列多尺度、多纵横比、多角度的候选边界框；最后利用多区域全连接网络提取候选边界框上下文复合特征用于舰船检测。相较于以往的舰船检测方法，本发明从数据预处理、特征提取、候选边界框生成、检测器等多个角度出发，可以得到更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN112532394A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011347522.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种区块链抗签名可追踪的无证书盲签名生成方法，属于信息安全技术领域。该方法首先通过系统初始化算法生成整个盲签名方案的系统参数；然后密钥生成中心为签名者生成部分私钥，签名者选取秘密值计算自身的签名私钥和签名公钥；在签名过程中，用户通过盲化因子对消息进行盲化，并将其发送给签名者；签名者通过签名私钥对盲化的消息签名，并将其发送给用户；用户对盲化的签名去盲获得消息的签名。本发明在签名过程中使用盲因子破坏最终签名消息的线性，从而保证了本发明盲签名方案的盲性和不可追踪性。
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公开(公告)号：CN112511314A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011347521.6
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于身份的可恢复消息盲签名生成方法，属于信息安全技术领域。本方法由密钥生成中心进行密钥生成，并为每个签名者颁发签名私钥；接着，由用户对消息进行盲化，再由签名者对盲化后的消息签名得到盲化签名，最后用户对盲化签名去盲得到最终签名。最后，验证者使用签名者的公钥钥验证签名合法性，若合法，则提取消息。本发明在签名过程中，使用了双盲化技术破坏消息和签名的线性，从而实现了盲签名方案所需的盲性、不可追踪性以及可监管性。
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公开(公告)号：CN111582043A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010294564.6
申请日：2020-04-15
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于遥感影像地物变化检测技术领域，具体一种基于多任务学习的遥感影像地物变化检测方法，用以克服现有技术中因地物变化检测的精度依赖于地物分类的精度导致得误差累计的问题。本发明采用多任务学习地物变化检测模型，包括：两条语义分割模型分支与一条变化检测模型分支；通过分割网络构建语义分割模型，该模型的特征提取模块能够有效的提取遥感图像的特征，接着构建孪生网络来训练地物变化检测模型，并且构建多任务学习机制。综上，本发明既能够确定地物变化检测区域，又能够得到不同地物的变化检测结果和区域变化前后的地物类型，同时也避免了误差累计的问题，提高了变化检测的精度。
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