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公开(公告)号：CN112613601B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202011557239.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开一种神经网络模型更新方法、设备及计算机存储介质，该方法包括：基于骨架神经网络，随机生成预设数量个子神经网络作为区块链中的节点；节点使用环签名将本地数据集分享到区块链中，并对区块链中的数据集进行统一划分，生成训练集和测试集；利用所述训练集对各个节点分别进行训练，生成训练好的模型，并将训练好的模型打包为模型事务分享到区块链中；使用投票所选测试集对模型事务进行测试，生成测试结果；当测试结果优于基准评价，则测试结果对应的子神经网络模型作为有效选票；对有效选票对应的上一个区块进行投票，选出一致区块并对所有节点进行更新；本发明解决神经网络不能适应用户动态变化问题，实现不依赖于第三方的模型更新。
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公开(公告)号：CN116663855A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310911532.X
申请日：2023-07-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种群智感知中的双边满意在线任务匹配方法及系统，属于计算机网络技术和移动群智感知技术领域，包括以下步骤：任务请求者发布具有若干个属性约束的感知任务，并集合具有若干个属性约束的工人，构建群智感知系统模型；构建目标函数和双边多约束条件，基于目标函数和双边多约束条件，构建任务匹配模型；基于群智感知系统模型定义工人和任务请求者的双边满意度，构建工人的任务子集满意列表及任务集的工人满意列表；基于任务匹配模型和满意列表，获得多工人多任务的最佳匹配方案。本发明能够在多约束条件下，实现任务请求者和工人双边满意下的实现最大化任务完成率和最小化总移动距离双目标优化的任务匹配。
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公开(公告)号：CN116614519A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310583642.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于优化共识算法的视频及相关信息轻量级可信上链方法，该方法包括下述步骤：将视频以及相关属性信息序列化为JSON文档，将JSON文档通过Hash算法计算视频以及相关信息的Hash，得到内容摘要，将JSON文档上传到IPFS生成内容寻址；将内容摘要和内容寻址作为区块链事务，由区块链中各节点验证，进行共识，通过智能合约上链；确定节点角色类型，构建置信度评价机制，根据节点的共识行为执行奖惩机制定期更新置信度，构建节点选举算法，区块链中各个节点将经过共识的事务存储到自己的账本中，完成轻量级信息可信上链过程。本发明优化了存储空间，减少了共识协议中的广播次数，提升了共识效率。
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公开(公告)号：CN113848704B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202111004343.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶滑膜跟踪微分器的加速度估计方法、系统、设备和介质，所述方法包括：利用增广最小二乘法对速度进行参数辨识，得到速度估计的最大测量噪声幅值；根据所述速度估计的最大测量噪声幅值，使用一阶滑膜跟踪微分器精确估计目标的速度，计算目标速度的估计值；根据所述目标速度的估计值，计算加速度估计的最大测量噪声幅值；根据所述加速度估计的最大测量噪声幅值，使用二阶滑膜跟踪微分器精确估计目标的加速度，得到目标加速度的估计值。本发明使用增广最小二乘法进行参数辨识，获得速度和加速度估计的最大测量噪声幅值；同时使用二阶滑膜跟踪微分器，保证了加速度估计值能够达到要求的精度。
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公开(公告)号：CN112839046B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110047214.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的可追踪的匿名众包方法及系统，该方法包括以下步骤：初始化众包，通过注册机构生成主公钥和主私钥；注册，用户、任务请求方分别通过注册机构进行注册；发布众包任务，通过任务请求方将众包任务发送到区块链中；参与众包任务，用户发送提交结果；验证提交结果，对提交结果进行验证操作；追踪提交多次用户，验证者根据认证令牌检查用户是否提交多次，链接同一用户的提交结果，追踪提交多次用户的身份；分发奖励，对提交结果符合众包任务要求的用户进行奖励。该方法达到访问控制和任务保密性的同时，保证打开公平和交换公平，实现公开可追踪的追责机制，允许任何人追踪参与达到两次的用户，平衡隐私和可追责的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112600850B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011516176.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了可追踪的基于属性的匿名认证方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：系统初始化，通过设置算法生成主公钥和主私钥；用户匿名凭证生成，通过交互的匿名凭证生成算法生成用户的匿名凭证；匿名认证消息，通过认证算法对消息进行认证；验证认证，通过验证算法验证得到的认证；追踪二次认证用户，若某个用户认证了两次，任何人都可以通过追踪算法去追踪认证了两次的用户。本发明在现有匿名认证的基础上，实现了注册匿名和认证匿名的更强隐私保护，即完全匿名性，具有一定的访问控制功能，同时实现了允许任何人可公开追踪的功能，在提供强隐私保护的前提下平衡了匿名性和责任性。
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公开(公告)号：CN114095518A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111303601.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1042 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于多级委员会共识的科技数据确权与追踪保护的方法，所方法包括以下步骤，每个科研人员、研究机构等均可申请加入联盟链，在检查满足准入条件后，即可加入联盟链，同时生成一对公私钥；数据发布确权，联盟链系统中的用户，在想要发布数据时成为数据方，并从系统中获得一个唯一的且与即将发布数据相关的追溯码Cid；数据跟踪记录，数据在使用时需要对其生命周期进行记录；数据追踪，将汇总查询到的数据结果发送给需要做数据追踪的用户。本发明有益效果在于，解决科技大数据在数据交易过程中产生的数据侵权问题。该方法采用双链联盟链构建科技大数据的追踪保护与确权系统，通过联盟链的去中心化和去信任的方式维护一个可靠的分布式数据库。将数据视为目标对象，记录关于数据的所有行为，实现对数据的追踪保护和可信确权。
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公开(公告)号：CN113920156A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111004320.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频目标跟踪的加速度估计方法、系统、设备及介质，所述方法包括：对第一帧视频帧中的目标进行抓取，识别出目标物体；并使用核相关滤波算法进行跟踪，获得目标物体的运动轨迹；根据目标物体的运动轨迹，利用增广最小二乘法对速度进行参数辨识，得到速度估计的最大测量噪声幅值；根据速度估计的最大测量噪声幅值，通过使用一阶滑膜跟踪微分器和高阶滑膜跟踪微分器，从而计算出精确估计目标的加速度。本发明通过人工抓取视频中的第一帧图像中的目标，保证了核相关滤波算法能够准确找到目标并进行跟踪，同时使用增广最小二乘法进行参数辨识，保证了高阶滑膜跟踪微分器估计目标的加速度，可以达到要求的精度。
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公开(公告)号：CN111640272B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010466084.3
申请日：2020-05-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G08B13/196 , G08B25/10 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的无人机监控预警方法及系统，该方法包括：步骤一：监控节点接收无人机周期性上报的实时信息；步骤二：根据所述实时信息判断无人机当前位置是否位于管制空域内；若是，则执行步骤三；若否，则执行步骤四；步骤三：在无人机信息前增加违规标识符V，并对监控节点管理员发出预警信息；步骤四：在无人机信息前增加正常标识符N；步骤五：监控节点将添加标识符后的无人机信息写入区块链中；步骤六：区块链节点同步区块链信息，并进行判断和预警。本发明利用区块链的“分布式”特性在多个不同机构之间实时同步管制空域信息和无人机违规进入管制空域信息，进而提高相应机构的数据共享和应急响应效率。
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公开(公告)号：CN112651007A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011634886.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种基于数字水印的阈值谓词加密生物特征认证方法，包括以下步骤，获取用户的生物特征，对每个用户的生物特征生成参考模板并存储在服务端；用户发起认证请求；服务端收到认证请求，将向用户发送挑战；客户端收到挑战后将采集客户端新的生物特征样本，并得到生物特性向量，经过嵌入水印信息操作，进而得到质询模板并发送至服务端；服务端收到质询模板，进行每个片段中检测向量的信号计算，判断水印信息是否正确，根据水印信息的判断结果得到第一步认证结果；进行总相关值计算，根据总相关值和第一步认证结果得出最终认证结果；本申请可以防止系统受到欺骗攻击，且计算简单、效率高，可以使生物特征认证工作安全高效的进行。
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