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公开(公告)号：CN111795688B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010690890.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于深度学习和增强现实的图书馆导航系统实现方法，该系统实现方法包括如下步骤：步骤1：根据室内场所的平面结构生成室内导航地图；步骤2：在室内选择若干个地点作为导航的起始点，放置不同的图片作为标识图，同时将图片及其对应所在坐标位置录入数据库；步骤3：构建系统数据库，创建本系统所需的数据库，更新数据库；步骤4：扫描识别标识符图像，确定初始位置；步骤5：根据上述步骤计算得到的线路结果，将虚拟的导航路线与摄像头实时捕捉的画面叠加，显示在手机终端屏幕上。本发明实现了精度较高的室内定位以及导航方法，能够广泛的应用于图书馆等室内定位应用场景。
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公开(公告)号：CN111537952B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010395953.8
申请日：2020-05-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的RFID室内三维定位方案，通过人在天线和标签间移动，对标签的特征信息产生影响，结合相对定位与绝对定位，运用深度学习技术，进一步挖掘数据特征，以标签的RSSI、Phase、Timestamp作为输入数据训练模型，实现较好的RFID三维室内定位效果，定位模型稳定可靠，能够应用在实际生活场景中。
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公开(公告)号：CN113255884A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110536592.9
申请日：2021-05-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于协作学习的网络异常流量识别与分类方法，包括如下步骤：1各个参与方对已抓取的DDoS攻击流量数据进行预处理；2协调服务器初始化模型的参数，并设定协作学习的超参数，包括协调方与参与方之间的通信轮次、每轮中参与方的训练次数；3协调服务器组织各个参与方的训练，在每一通信轮次中，各参与方使用本地数据集训练一CNN模型，协调方负责聚合各参与方的模型并将聚合后的模型发送给各参与方以进行下一轮的训练；4在模型收敛后，协调方将最终的模型发送给各参与方，用于DDoS流量的识别与分类。该方法使用深度学习挖掘DDoS流量数据特征与攻击类型之间的关系，利用协作学习技术，充分利用各个终端的数据训练模型。
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公开(公告)号：CN117556886A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311436882.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/04 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于特征重要性感知的可迁移对抗攻击方法，包括以下步骤：步骤1：对于给定数据集的图像，选择一个深度学习模型作为白盒模型，选取模型的中间层，对输入图像进行随机像素丢弃，计算每一个随机像素丢弃样本的梯度值；步骤2：对所有随机像素丢弃样本计算得出的梯度值进行求和取均值，然后对计算得出的均值使用分位数滤波进行过滤，生成聚合梯度值；步骤3：使用步骤2中得到的聚合梯度值和神经网络中间层的特征映射值计算损失函数，通过损失函数来指导生成对抗样本；步骤4：使用步骤3生成的对抗样本攻击黑盒模型。本发明可迁移对抗攻击方法能够更精细准确的引导对抗样本的生成，有效的提高对抗样本的迁移性。
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公开(公告)号：CN112766233A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110190644.1
申请日：2021-02-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于激光雷达和RFID的人体行为识别方法，包含静态和动态人体行为识别两种类型，在结构上主要分为三个部分：LiDAR、RFID阅读器和标签以及数据处理模块。LiDAR用于实时获取视场内的人体行为；RFID标签负责确定目标ID和辅助分类；数据处理模块用于模型训练和预测。本发明强调人体行为识别的隐私性、安全性和鲁棒性，能够在复杂多变的环境中进行准确的行为识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111537952A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010395953.8
申请日：2020-05-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的RFID室内三维定位方案，通过人在天线和标签间移动，对标签的特征信息产生影响，结合相对定位与绝对定位，运用深度学习技术，进一步挖掘数据特征，以标签的RSSI、Phase、Timestamp作为输入数据训练模型，实现较好的RFID三维室内定位效果，定位模型稳定可靠，能够应用在实际生活场景中。
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公开(公告)号：CN113255884B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110536592.9
申请日：2021-05-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于协作学习的网络异常流量识别与分类方法，包括如下步骤：1各个参与方对已抓取的DDoS攻击流量数据进行预处理；2协调服务器初始化模型的参数，并设定协作学习的超参数，包括协调方与参与方之间的通信轮次、每轮中参与方的训练次数；3协调服务器组织各个参与方的训练，在每一通信轮次中，各参与方使用本地数据集训练一CNN模型，协调方负责聚合各参与方的模型并将聚合后的模型发送给各参与方以进行下一轮的训练；4在模型收敛后，协调方将最终的模型发送给各参与方，用于DDoS流量的识别与分类。该方法使用深度学习挖掘DDoS流量数据特征与攻击类型之间的关系，利用协作学习技术，充分利用各个终端的数据训练模型。
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公开(公告)号：CN112766233B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110190644.1
申请日：2021-02-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于激光雷达和RFID的人体行为识别方法，包含静态和动态人体行为识别两种类型，在结构上主要分为三个部分：LiDAR、RFID阅读器和标签以及数据处理模块。LiDAR用于实时获取视场内的人体行为；RFID标签负责确定目标ID和辅助分类；数据处理模块用于模型训练和预测。本发明强调人体行为识别的隐私性、安全性和鲁棒性，能够在复杂多变的环境中进行准确的行为识别。
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公开(公告)号：CN113673644A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110958980.6
申请日：2021-08-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别的行为感知方法及装置，所述方法和装置可用于独居老人室内生活监测，残障人士室内生活监测等等，利用RFID标签获取被监测者室内行为的原始数据，采用RFID阅读器作为信息传递的中介，智能终端体现为微信小程序，用于监测数据的显示与用户交互。本发明方便部署在室内环境中，并且能够准确找到用户位置并通过智能设备进行实时的可视化定位显示；本发明所述方法不需要用户佩戴设备，采用无源被动的感知方式进行行为监测，操作方便。
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公开(公告)号：CN111795688A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010690890.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于深度学习和增强现实的图书馆导航系统实现方法，该系统实现方法包括如下步骤：步骤1：根据室内场所的平面结构生成室内导航地图；步骤2：在室内选择若干个地点作为导航的起始点，放置不同的图片作为标识图，同时将图片及其对应所在坐标位置录入数据库；步骤3：构建系统数据库，创建本系统所需的数据库，更新数据库；步骤4：扫描识别标识符图像，确定初始位置；步骤5：根据上述步骤计算得到的线路结果，将虚拟的导航路线与摄像头实时捕捉的画面叠加，显示在手机终端屏幕上。本发明实现了精度较高的室内定位以及导航方法，能够广泛的应用于图书馆等室内定位应用场景。
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