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公开(公告)号：CN120068085A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510070426.2
申请日：2025-01-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种利用噪声转移进行代码漏洞修复检测的方法，包括如下步骤：S1、将现有的漏洞数据集以及从现实的开源项目中进行数据集收集进行合并，以构成总数据集；S2、用CodeBERT对总数据集的代码进行更改提取嵌入，通过特征提取器获得代码更改特征；S3、将代码更改特征输入到预训练模型中，计算代码更改特征的置信度；S4、获得不可信数据的转移概率；S5、根据获得的转移概率构建转移概率矩阵，将转移概率矩阵和不可信数据的输出结果进行运算，获得不可信数据的分类结果；S6、将可信数据输入到分类器中，获得可信数据的分类结果。通过合理使用本发明，模型能够更加精准地修正训练过程中的错误标签，从而提高整体表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116563820A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310503696.9
申请日：2023-05-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制和角点池化的小目标车辆检测方法，包括获取SODA10M数据集并进行数据增强；输入的图片经过Hourglass‑CA进行特征信息提取，同时使用多级注意力网络进行多尺度特征统一和训练，得到的特征图经过多目标角点池化模块进行车辆的左上和右下角点预测，输出热图、偏移量和嵌入矢量；设计损失函数，并利用Adam算法对所述神经网络模型进行优化；输入经过数据增强的数据集到改进后的神经网络模型中，获取车辆的类别以及位置信息。本发明的技术方案解决了网络模型中的主干网络参数过大的问题，以及因实际拍摄远处车辆，其目标较小，而现有技术在对远处车辆进行小目标检测时往往表现不佳，不能准确地处理远景中车辆的遮挡问题。
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公开(公告)号：CN120068084A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510070419.2
申请日：2025-01-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种利用多重注意力机制进行代码漏洞修复检测的方法，包括如下步骤：S1、构建漏洞修复数据集；用CodeBERT对漏洞修复数据集中的代码更改提取嵌入，通过特征提取器获得代码更改的特征；S2、通过计算代码更改的特征之间的相似度，划分出补丁内容相关特征和补丁内容无关特征；S3、得到自注意力组件处理后的特征；S4、将自注意力组件处理后的补丁无关和补丁相关特征映射到同一纬度，输入到匹配注意力组件中进行联合计算，获得注意力权重，通过注意力权重进行加权获得预测结果。本发明引入了多重注意力机制，通过自注意力机制捕获代码片段的全局依赖关系，通过匹配注意力机制分析代码修改前后的差异，进而提高了对漏洞修复的识别精度。
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公开(公告)号：CN117746375A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310926706.X
申请日：2023-07-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D注意力机制的雾天车辆检测方法，其特征在于包括：下载KITTI数据集并构建3D车辆检测的网络模型；设计网络模型中的各环节损失函数并对网络模型进行训练；基于完成训练的网络模型对3D车辆信息进行识别。该方法考虑到雾天对点云激光雷达的干扰，首先，在多尺度体素特征融合网络中，利用3D注意力网络对多尺度的点云特征进行重新加权，以便在检测时特别关注感兴趣区域。然后，在关键点权重预测网络中进一步丰富的关键点特征信息，优化权重参数，提升网格化感兴趣区域池化模型的三维检测框的准确度，以预测出车辆的3D检测框。
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公开(公告)号：CN120068083A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510070416.9
申请日：2025-01-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F40/253 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种利用图嵌入组件构成特征图结构进行代码漏洞修复检测的方法，包括如下步骤：S1、获取漏洞修复后的目标数据集；S2、利用图嵌入组件将文本特征编码表示为文本的语法和语法信息并捕获文本关键字的特征结构图；S3、获取目标数据集的非文本特征，将非文本特征视为单独的节点，将文本特征图和非文本特征节点聚合成一个文本和非文本聚合图，文本和非文本聚合图的每个节点上的的代码信息和相似度信息；S4、在权重赋能组件中，将代码信息和相似度信息进行相似度计算；S5、将权重赋能过后的代码的节点信息输入到分类器中，获得检测结果。本方法能够在更高层次上捕捉漏洞修复的核心特征，从而提升漏洞修复检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN218412425U
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202221903937.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本实用新型公开了一种交通碳排放量的监测装置，包括装置壳体，所述装置壳体顶部设置有监测机构；所述监测机构包括固定柱、CO2传感器、马达、马达轴、旋转筒、伸缩筒和刮板；所述装置壳体顶部固定连接有固定柱，所述固定柱前后两侧均螺栓连接有CO2传感器，所述固定柱顶部螺栓连接有马达，所述马达顶部固定连接有马达轴。本实用新型通过固定柱上的CO2传感器和马达轴上的旋转筒，将装置小型化，在道路上随机抽查车辆检测汽车时，能够直接将固定柱和旋转筒伸入到排气管内，经过CO2传感器能够进行碳排放量的检测，而旋转筒上的伸缩筒，会带动刮板抵住排气管内壁，经过打开马达后，能够旋转刮除排气管内壁的杂质，对杂质进行取样，便于后续的分析。
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