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公开(公告)号：CN117132914B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311403372.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/26
Abstract: 本发明提出了一种通用电力设备识别大模型方法及系统，以无人机巡检系统采集的倾斜影像为研究对象。针对其数据特点，训练单阶段目标检测器识别图像中目标边界框作为初始提示信息，利用图像编码器的中间层特征生成包含语义类别信息的提示。通过融合两种提示信息，形成类别相关的通用电力设备分割模型。该方法较好地解决了电力场景中训练模型所需数据庞大、识别种类少的问题，为后续的电力设备缺陷诊断及三维建模提供基础数据。
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公开(公告)号：CN113627256B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110776187.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/18 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于眨眼同步及双目移动检测的伪造视频检验方法及系统，包括视频预处理、眨眼检测、双目转动角度一致性计算、伪造检测等模块；本发明根据深度伪造视频左右眼的眨眼不同步、扫视方位不一致的特性，分析双目眨眼及眼部移动时的差异，进行伪造人脸视频检测。本发明具有鉴别结果可信度高、对图像折损导致的取证线索弱化鲁棒的双重特点。
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公开(公告)号：CN115544499B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211518012.4
申请日：2022-11-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F21/55 , G06F21/56 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种可迁移黑盒对抗攻击样本生成方法、系统及电子设备，通过对当前对抗样本连续使用快速梯度符号方法，超前预测了对抗攻击样本未来可能的生成路径，再通过沿生成路径的邻域进行采样并计算损失函数在采样点和超前预测点的梯度之和，得到了累计的梯度，最后使用动量快速梯度符号方法根据累计的梯度更新对抗攻击样本。具体包括对抗攻击样本生成路径预测，沿生成路径邻域的采样与梯度计算，对抗攻击样本更新等三个主要步骤。本方法能有效提高针对替代白盒模型生成的对抗攻击样本迁移到黑盒攻击的成功率。同时，本方法不限制使用某一种特定的替代白盒模型，具有普适性强的优点。
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公开(公告)号：CN109886176B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201910114451.0
申请日：2019-02-14
Applicant: 武汉大学
Inventor： 邹勤
IPC: G06V20/56 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种复杂驾驶场景下的车道线识别方法。本方法利用连续多帧驾驶场景图像进行车道线检测，采用深度卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式，构建了一种端到端的深度学习模型，对输入的连续驾驶场景图像进行车道线检测，输出道路线概率图，有效克服了路面阴影、车道线磨损、车体遮挡等复杂情况下的高精度车道线识别难题。
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公开(公告)号：CN115631333A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211662670.0
申请日：2022-12-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种提高目标检测模型鲁棒性的对抗训练方法及目标检测方法，具体应用于Single‑Shot object Detector(SSD)骨架上。本发明通过一种可以感知对抗强度的方式来提高网络鲁棒性。首先将待检测的图像I预处理成300×300×3的大小，然后将I输入到辨别器Net1中以判断I的对抗样本的攻击强度，攻击强度为零则是干净样本，并以此为依据输出1×3权重向量W(I)。W(I)被用于引导检测器Net2感知对抗样本强度，按W(I)分配动态卷积的权重，进行特征提取与目标检测。本发明能有效的提高目标检测模型的对抗防御能力，并且针对不同强度的对抗攻击依然能保持强鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111091193B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201911054227.3
申请日：2019-10-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向深度神经网络的基于差分隐私的域适应隐私保护方法。提出了一个新颖的深度网络框架，可以在实现域适应技术的同时保护数据隐私。由于在进行迁移学习的现实场景中，比如学校和医院，训练数据集通常是隐私的，而现如今并没有灵活的保护域适应技术隐私的方案，所以本发明有着很强的实用性。本发明使用对抗学习的思想进行域适应训练，并首次通过差分隐私对域适应训练过程进行隐私保护。实验结果表明本模型可以在合适的隐私消耗下以理想的准确率完成域适应任务。
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公开(公告)号：CN113627256A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110776187.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眨眼同步及双目移动检测的伪造视频检验方法及系统，包括视频预处理、眨眼检测、双目转动角度一致性计算、伪造检测等模块；本发明根据深度伪造视频左右眼的眨眼不同步、扫视方位不一致的特性，分析双目眨眼及眼部移动时的差异，进行伪造人脸视频检测。本发明具有鉴别结果可信度高、对图像折损导致的取证线索弱化鲁棒的双重特点。
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公开(公告)号：CN111008555B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910999717.4
申请日：2019-10-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机图像弱小目标增强提取方法，通过增强弱小目标的结构和纹理特征达到更好的提取效果。具体包含基于恒等分辨率特征增强网络的小目标特征增强、基于注意力网络的前景目标视觉显著性强化、基于YOLOV3的目标检测等三个步骤。提出的恒等分辨率特征增强网络在不扩大图像空间分辨率的前提下，增加目标特征点数量，从而确保了检测效率；引入注意力机制实现对潜在目标区域的精确描述，从而排除复杂背景的干扰，提升检测算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110135986A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910329912.6
申请日：2019-04-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链智能合约实现的可搜索加密文件数据方法，包括数据持有者：对需要存储的文件进行预处理处理并生成加密文件数据发送给区块链智能合约；区块链智能合约：接收数据持有者发送的预处理后的数据，根据说明书描述的方案，处理数据，将加密的文件索引数据存储在区块链中，以便于后续的查询等操作。本发明可以将文件中关键字和文件索引加密后存储在区块链中，并支持动态更新文件操作。
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