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公开(公告)号:CN113408410A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110676065.8
申请日:2021-06-18
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv4算法的交通标志检测方法,涉及图像技术领域,所述方法包括步骤:通过原始YOLOv4算法对预处理后的交通标志图像进行模型训练;通过训练迭代,把模型训练参数达到最优且将损失函数达到最小的模型保存;通过训练好的模型对测试集中的图像进行测试,最终选择置信度最高的边框进行输出,完成交通标志的检测,本发明中改进后的YOLOv4算法能够达到对远处小型交通标志的检测准确率,并且改进后的YOLOv4模型的检测速度提升近3倍,并且极大的减少了模型的参数量。
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公开(公告)号:CN116055024A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211154025.8
申请日:2022-09-21
Applicant: 重庆科技学院
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , G16H30/40 , G16H30/20 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域,具体涉及一种基于DNA序列和混沌系统的多图多感兴趣区域加密方法,包括从输入图像中提取多个感兴趣区域并计算灰度平均值作为映射的密钥,生成一个第一混沌序列并转换成与多个感兴趣区域像素尺寸一一对应相同的矩阵;计算输入图像的各个通道的像素平均值和灰度平均值并将其作为混沌系统的迭代初始值,计算四个混沌序列并进行转换,得到DNA编码规则和DNA计算规则;第一混沌序列矩阵与多个感兴趣区域分别进行编码转换,再进行计算和解码,得到一个多感兴趣区域加密图像,将多个多感兴趣区域加密图像拼接成一张大图并计算其哈希值作为映射的密钥生成一个第六混沌序列实现行列置乱,完成多图多感兴趣区域图像加密。
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