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公开(公告)号：CN109672687A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811650319.3
申请日：2018-12-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于可疑度评估的HTTP混淆流量检测方法，首先过滤网络流量，提取出HTTP协议形式的数据流，分析HTTP数据流的协议头部信息的完整性、内容类型标识以及负载的数据类型三个特征，使用可疑度函数计算各特征的可疑度，将可疑度的加权数作为判决器的输入，由判决器判别数据流属于正常HTTP还是混淆HTTP，可疑度加权值超过判决阈值则判断为混淆，否则就判断为正常。本发明不依赖数据流易变的指纹特征，具有很好的适应性，能够适应不同网络环境的复杂情况。
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公开(公告)号：CN109672687B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201811650319.3
申请日：2018-12-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于可疑度评估的HTTP混淆流量检测方法，首先过滤网络流量，提取出HTTP协议形式的数据流，分析HTTP数据流的协议头部信息的完整性、内容类型标识以及负载的数据类型三个特征，使用可疑度函数计算各特征的可疑度，将可疑度的加权数作为判决器的输入，由判决器判别数据流属于正常HTTP还是混淆HTTP，可疑度加权值超过判决阈值则判断为混淆，否则就判断为正常。本发明不依赖数据流易变的指纹特征，具有很好的适应性，能够适应不同网络环境的复杂情况。
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公开(公告)号：CN109241306B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201810948961.3
申请日：2018-08-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/51
Abstract: 本发明公开了一种适用于图像缺陷标注的数据存储方法，该方法将存储内容分为图像信息、缺陷索引信息以及缺陷信息三个部分，其中缺陷信息包括缺陷外包矩形信息、缺陷类型信息、缺陷等级信息、未定义信息和缺陷像素坐标信息；图像信息、缺陷索引和缺陷信息三块数据内部均采用顺序存储方式；每个缺陷信息所在的地址和长度信息均存储在缺陷索引信息中，缺陷索引信息与缺陷信息之间则采用链式存储方式。利用本发明的存储方法，顺序存储的方式使得存储和读取数据速度快，链式存储的方式使得访问缺陷信息数据方便快速。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109241306A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810948961.3
申请日：2018-08-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/51
Abstract: 本发明公开了一种适用于图像缺陷标注的数据存储方法，该方法将存储内容分为图像信息、缺陷索引信息以及缺陷信息三个部分，其中缺陷信息包括缺陷外包矩形信息、缺陷类型信息、缺陷等级信息、未定义信息和缺陷像素坐标信息；图像信息、缺陷索引和缺陷信息三块数据内部均采用顺序存储方式；每个缺陷信息所在的地址和长度信息均存储在缺陷索引信息中，缺陷索引信息与缺陷信息之间则采用链式存储方式。利用本发明的存储方法，顺序存储的方式使得存储和读取数据速度快，链式存储的方式使得访问缺陷信息数据方便快速。
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公开(公告)号：CN109239102B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810951960.4
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01N21/956 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的柔性电路板外观缺陷检测方法，该方法以基于GoogleNet设计的FDNet为模型，通过采样子图的综合判决实现对柔性电路板图像进行表面缺陷检测，并能粗略地给出缺陷位置信息；该方法包括模型训练和缺陷检测两个部分，模型训练生成可用于图像缺陷检测的CNN模型，包括图像预处理、缺陷区域标注、训练和测试样本集构建、模型训练和测试四个步骤；缺陷检测利用训练生成的CNN模型检测图像中的缺陷。本发明克服了传统图像处理方法只能检测特定情况下的FPC外观缺陷，具备较好的通用性，而且能够处理尺寸小和特征复杂的缺陷。
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公开(公告)号：CN111178201A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911323046.6
申请日：2019-12-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenPose姿态检测的人体分段式跟踪方法，该方法以OpenPose实时多人2D姿态检测器检测人体的25个骨骼关节点为基础，通过OpenPose获得的PAFs将关节点分类组合为每个个体的关节点，利用每个个体不同部位关节点获得不同部位检测框，最后对同一个体不同部位检测框分别进行跟踪达到分段跟踪的目的；多框跟踪是根据每个人的头部、上身躯干、下身躯干骨骼关节点分析画出三个检测框，使用跟踪算法对三个部位分别跟踪，同时保证三个部位的跟踪ID一致。本发明克服了人体多目标跟踪场景中目标由于遮挡严重导致跟踪错误的情况。
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公开(公告)号：CN109271996A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810957266.3
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法。本发明公开了一种基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像配准方法，首先选定模板图像和ROI区域，在ROI区域内选取四个矩形区域，利用暴力匹配或FLANN实现矩形区域和待配准图像SURF特征点的匹配，利用感知哈希算法对匹配的特征点周围矩形区域进行相似度校验，找到四对匹配的特征点生成透视变换矩阵，对待配准图像进行透视变换完成配准。本发明利用感知哈希算法对匹配的SURF特征点进行校验，大大提高了SURF特征点的匹配准确率，同时利用匹配的特征点建立透视变换矩阵，利用透视变换完成图像的配准并取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN109239102A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810951960.4
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01N21/956 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的柔性电路板外观缺陷检测方法，该方法以基于GoogleNet设计的FDNet为模型，通过采样子图的综合判决实现对柔性电路板图像进行表面缺陷检测，并能粗略地给出缺陷位置信息；该方法包括模型训练和缺陷检测两个部分，模型训练生成可用于图像缺陷检测的CNN模型，包括图像预处理、缺陷区域标注、训练和测试样本集构建、模型训练和测试四个步骤；缺陷检测利用训练生成的CNN模型检测图像中的缺陷。本发明克服了传统图像处理方法只能检测特定情况下的FPC外观缺陷，具备较好的通用性，而且能够处理尺寸小和特征复杂的缺陷。
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