-
公开(公告)号：CN113114492A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110359051.3
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Markov微分博弈区块链模型的安全态势感知算法,属于网络空间安全领域。该方法通过对日蚀攻击产生的安全数据分析，建立相应的Markov微分博弈攻击图模型；并对攻防双方的攻防强度进行分类，通过多阶段的攻防博弈，结合区块链系统各节点的安全等级以及博弈双方最终目标函数值综合评估系统实时安全状态。通过仿真实验结果表明，所提模型和算法不仅可以有效评估区块链网络整体安全性，而且在预测未来安全状态也具有可行性。
-
公开(公告)号：CN112949595A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110359052.8
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5改进行人车辆安全距离检测算法，设及人工智能领域，包括以下步骤：(1)车辆行人图像信息的获取；(2)车辆行人图像样本的划分；(3)车辆行人图像的特征提取；(4)PANet车辆行人安全距离检测模型的构建。本发明采用PANet进行马路上车辆检测模型的构建，引入利用像素坐标以及世界坐标进行测速，避免了逆透视变换中大量重复的计算过程且将测距范围扩展到整个原始图像，从而获取更多、更有效的图像信息，有利于快速、准确检测出与被测车辆的距离，非常适合车辆驾驶防碰撞预警。
-
公开(公告)号：CN112347943A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011243356.X
申请日：2020-11-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOV4的anchor优化安全帽检测方法，涉及人工智能领域，包括以下步骤：(1)工人佩戴安全帽情况图像数据的获取；(2)工人安全帽佩戴情况图像样本的划分；(3)工人安全帽佩戴情况图像的特征提取；(4)基于优化anchor的工人安全帽佩戴情况识别模型的构建。本发明采用主干网络CSPDarknet53进行工人安全帽佩戴情况监测模型的构建，并对anchor进行优化，进而能提取更多、更有效的特征信息，在无需现场查看的情况下，能够高效、准确地对工人是否佩戴安全帽进行检测。这样既保证了工人的工作效率，又保证了工人的生命安全。
-
公开(公告)号：CN112270331A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011221274.5
申请日：2020-11-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5改进空洞卷积的广告牌违法检测，设及人工智能领域，包括以下步骤：(1)广告牌图像信息的获取；(2)广告牌图像样本的划分；(3)广告牌图像的特征提取；(4)违法广告牌识别模型的构建。本发明采用PANet进行违法广告牌检测模型的构建，提出一种空洞卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以避免过拟合，使用性能较好的GPU进行训练极大提高了训练的速度，扩大了感受野，不仅可以检测分割大目标且没有降低分辨率，非常适合违法广告牌的精准、快速检测。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.028 seconds)
