多视角特征的以太坊钓鱼节点检测模型构建方法及系统

    公开(公告)号:CN118784284A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410821559.4

    申请日:2024-06-24

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种多视角特征的以太坊钓鱼节点检测模型构建方法及系统,其中,方法包括:获取以太坊标签地址数据集,将数据集划分为训练集和验证集;对训练集构建有向图结构,基于有向图结构计算多视角特征矩阵;其中,多视角特征矩阵包括嵌入Embedding特征矩阵、交易特征密度矩阵、度矩阵、邻接矩阵、权值矩阵和偏移量矩阵;将得到的特征矩阵输入至多时间切片的动态图神经网络模型中进行训练,并通过损失函数对网络模型进行优化,得到钓鱼节点检测模型,利用验证集对钓鱼节点检测模型进行验证,得到最终的以太坊钓鱼节点检测模型。本发明实施例在面对以太坊地址种类的发展时具有很强的扩展能力,能够快速适应发展的以太坊的分类需求。

    汽车疲劳驾驶的检测预警方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117037124A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310988174.2

    申请日:2023-08-07

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本公开提供了一种汽车疲劳驾驶的检测预警方法、装置、设备和存储介质,方法包括:使用低秩逼近法对待检测图像进行重构,得到重构待检测图像;提取重构待检测图像中的面部特征,通过面部特征计算当前眼睛纵横比、当前嘴巴纵横比及当前头部俯仰角度;根据当前眼睛纵横比与原始眼睛纵横比的变化程度,以及当前嘴巴纵横比与原始嘴巴纵横比的变化程度,确定动态偏差算子的大小;使用动态偏差算子将当前眼睛纵横比和当前嘴巴纵横比的值结合,得到眼睛嘴巴动态加权和;判断驾驶的俯仰角状态,如果当前头部俯仰角度大于俯仰角度阈值,判定为疲劳驾驶;否则,判断驾驶的眼睛嘴巴开合状态,如果眼睛嘴巴动态加权和大于眼睛嘴巴合成阈值,判定为疲劳驾驶。

    基于无人机巡检的水稻区域性旱青立病预警方法及装置

    公开(公告)号:CN116682031A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310817778.0

    申请日:2023-07-04

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于无人机巡检的水稻区域性旱青立病预警方法及装置,其中,方法包括:通过无人机对水稻区域进行巡检并获取图像序列,获取所述图像序列中每张图的RGB三通道图像并保留RG两通道图像矩阵;计算所述RG两通道图像矩阵中每张图的R通道矩阵均值,并计算R通道矩阵均值的均值和方差;基于R通道矩阵均值的均值和方差,并根据预先设置的ω值计算识别生长异常区域,基于生长异常区域,根据设定的梯度分割阈值t对识别生长异常的区域的绿通道图像进行梯度分割,得到标记矩阵;计算所述标记矩阵的S值并根据设定的θ值判定该区域水稻是否出现旱青立病,并根据记录的下标序列回溯旱青立病区域并向客户端发出预警。

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