公开(公告)号：CN118740428A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410748223.X

申请日：2024-06-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 赵莎莎 ,  冯向南 ,  张登银 ,  陈何 ,  陶艺瑶 ,  张娣

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0442 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的综合特征网络流量分类方法，本发明的综合特征网络流量分类方法，同时考虑了流量数据的统计特征、全局特征、局部特征和时序特征，充分利用了不同特征的优势，能够有效提升网络流量分类的全面性和精确性。基于深度学习的方法需要统一流量大小，这将导致有关网络流量整体结构的信息丢失。将基于自编码器提取的统计特征、基于卷积神经网络提取的局部特征、基于Transformer提取的全局特征和基于门控循环单元提取的时序特征进行特征融合，生成综合流量特征，使得特征集更加全面，从而提高分类器的性能。在分类模块中，结合使用瓶颈模块和残差连接，在保持模型性能的同时，减少计算和存储的需求，使得模型更加适合处理大规模的一维数据。

公开(公告)号：CN119152390A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411118064.1

申请日：2024-08-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 赵莎莎 ,  陈何 ,  冯向南 ,  张娣 ,  陶艺瑶 ,  缪乐鹏 ,  杨煜伟 ,  张登银

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的无人机航拍小目标检测方法，涉及目标检测领域，该方法包括：获取无人机航拍图像数据集，并对获取到的数据集进行预处理；构建基于改进YOLOv8的无人机航拍小目标检测模型，改进方法包括：设计SR‑Conv模块替换原有主干网络的标准卷积模块、添加小目标检测层、引入BiFPN改进颈部网络、引入归一化加权距离(NWD)损失函数优化原有的损失函数；利用训练集对改进的YOLOv8无人机航拍小目标检测模型进行训练；将待检测图像输入到训练好的目标检测模型中，得到目标检测结果；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明可以更好地针对无人机航拍小目标检测任务，提高无人机航拍小目标检测的精度，具有广泛的适用性。