公开(公告)号：CN119227081A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411290884.9

申请日：2024-09-14

Applicant: 厦门大学

Inventor： 朱海明 ,  王其聪 ,  赵冲 ,  李茂贞

IPC: G06F21/57 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 基于黎曼图卷积的端到端智能合约漏洞检测方法，涉及智能合约技术领域。由于现有的方法难以充分学习智能合约图的无尺度和深层次结构性，限制了其在漏洞检测上的表现。为此，提出基于黎曼图卷积的端到端学习网络的智能合约漏洞检测系统。首先将智能合约构建成富含结构和语法语义信息的合约图。接着，使用词嵌入网络进行节点语义特征提取，同时黎曼流形图卷积网络在负曲率空间中对合约图执行结构特征提取和邻域聚合，并且退火混淆图对比学习模块提供一个学习信号以降低噪声标签对模型的干扰，最终形成一个端到端学习网络。各模块相互促进，能够更深入细致地对漏洞特征进行挖掘。

公开(公告)号：CN117892315A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410095009.9

申请日：2024-01-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 朱海明 ,  刘鹏 ,  王其聪

IPC: G06F21/57 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了基于图卷积的智能合约漏洞检测系统，涉及智能合约技术领域，包括数据预处理模块、图构建模块、漏洞检测模型建立模块、训练模块和报告提交模块。本发明通过图卷积和多头注意力机制的配合，将结构特征映射到向量空间，提取第一特征向量和第二特征向量，将第一特征向量和第二特征向量合并可得到最终特征向量，从而建立漏洞检测模型，将处理的智能合约数据输入漏洞检测模型中进行训练，从而寻找智能合约是否存在漏洞，在存在漏洞时，需要将合约漏洞对应的约束条件添加到路径约束条件集中，用于约束求解，同时对检测的漏洞进行分类，完成漏洞检测，进一步提高了智能合约漏洞的检测效果。

公开(公告)号：CN117877204A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410094905.3

申请日：2024-01-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 刘鹏 ,  朱海明 ,  王其聪

IPC: G08B21/06 ,  H04N23/50 ,  H04N23/51 ,  H04N23/695 ,  F16M11/12 ,  B60H3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的疲劳驾驶监测装置，包括用于采集驾驶员驾驶状态特征的摄像头以及用于支撑摄像头的外壳体，外壳体上设有改变摄像头采集方向的摆转结构，摆转结构包括固定连接在外壳体上的基板，基板上方设有中空筒，中空筒中部设有自由转动的中心轴，顶摆座上设有与其同步水平转动的L形支撑座，基板远离中心轴的一侧设有驱使L形支撑座在垂直方向摆动的俯仰组件，中空筒的一侧设有向雾化喷头内输送香味液体的喷洒组件，本发明通过设置摆转结构，能够根据驾驶人的坐姿，自动调节摄像头的朝向和俯仰角，避免采集过程中受到姿态元素的影响，从而避免出现误检或漏检的情况，进而确保疲劳检测过程的准确性。