公开(公告)号：CN109190379A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201810878887.2

申请日：2018-08-03

Applicant: 清华大学

Inventor： 赵越 ,  郭建敏 ,  姜宇 ,  顾明 ,  孙家广

IPC: G06F21/57 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种深度学习系统的漏洞检测方法和装置，其中方法包括：以最大化神经元覆盖率为导向，从待测深度学习系统中选取并激活若干个神经元；基于若干个神经元的张量表达式，以及待测深度学习系统的预测差的张量表达式，构建优化函数，并通过最大化优化函数获取若干个扰动；若所述若干个扰动中任一扰动满足预设条件，则基于该扰动获取检测样本，通过检测样本对待测深度学习系统的漏洞进行检测。本发明实施例提供的方法和装置，能够有效提升神经元覆盖率，使得检测过程更加完备，并且只需要一个深度学习系统，使得漏洞检测方法的应用场景更为广泛，此外，能够生成大量样本，提高了待测深度学习系统漏洞的检测效率。

公开(公告)号：CN107357970A

公开(公告)日：2017-11-17

申请号：CN201710484871.9

申请日：2017-06-23

Applicant: 清华大学

Inventor： 张荷花 ,  顾明 ,  孙家广

IPC: G06F17/50 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的建筑信息模型异常元素检测装置，包括：知识图谱模块，空间元素聚类模块、构件元素聚类模块、异常空间元素检测模块、异常构件元素检测模块和用户界面模块。同时本发明还公开了一种基于数据挖掘的建筑信息模型异常元素检测装置的检测方法，本发明所述基于数据挖掘的建筑模型异常元素检测装置，提供了建筑模型知识图谱构建、建筑模型空间和构件元素聚类分析、建筑模型异常元素检测等一系列功能，相较于现有基于领域知识或标准规范的模型检查方法，本装置可以检测出领域知识或规范约束之外的异常元素信息。

公开(公告)号：CN106844621A

公开(公告)日：2017-06-13

申请号：CN201710039058.0

申请日：2017-01-18

Applicant: 清华大学 ,  中车信息技术有限公司 ,  中车大连机车研究所有限公司

Inventor： 杨英 ,  刘炎 ,  黄晋 ,  赵曦滨 ,  李增坤 ,  顾明 ,  孙家广

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/50

Abstract: 本发明涉及一种轨道机车节能操纵实时优化控制策略库构建方法，具体包括以下步骤：步骤1、数据的收集与预处理，得到标准的数据集，为后续的步骤准备数据的输入；步骤2、利用数据挖掘算法结合数据预处理结果对机车操纵日志数据进行大规模的搜索与挖掘，最终将子操作序列集合处理为一种结构化的表征形式，并存储在文本文件中；步骤3、将不同坡段类型下的频繁子操作序列集合作为基础的策略库，并将最终得到的优化策略库处理为一种结构化的表征形式，存储在文本文件中；步骤4、根据机车的状态参数，通过策略的优化运算执行策略，最终生成整条线路的优化操纵序列。该方法提高了策略设计与生成的效率，并可以进行更加节油的驾驶模式的学习。

公开(公告)号：CN103971521B

公开(公告)日：2016-06-29

申请号：CN201410211575.8

申请日：2014-05-19

Applicant: 清华大学 ,  河南中原高速公路股份有限公司

Inventor： 刘金江 ,  顾明 ,  韩军 ,  任小斌 ,  任磊 ,  邱凌云

IPC: G08G1/01 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明提出一种道路交通异常事件实时检测方法及装置。其中方法包括：对道路进行监控，获取连续多帧监控图像；从监控图像中提取亮白色线段，并处理得到车道线和车道消失点，建立车道模型；根据车道模型确定车道的双向检测区域，采用高斯混合模型背景差的方法检测双向检测区域中的运动目标，并确定运动目标的位置；根据连续多帧监控图像中运动目标的位置，采用后验概率的分裂合并算法以及特征点匹配跟踪方法，建立运动目标和实际车辆的映射关系，得到实际车辆的行驶轨迹与行驶速度；根据预存的道路交通异常行为的语义模型，对车道模型以及实际车辆的行驶轨迹与行驶速度进行检测，判断是否存在道路交通异常事件。本发明具有智能化、精度高等优点。

公开(公告)号：CN103366571B

公开(公告)日：2016-02-24

申请号：CN201310276873.0

申请日：2013-07-03

Applicant: 河南中原高速公路股份有限公司 ,  清华大学

Inventor： 顾明 ,  刘金江 ,  任磊 ,  陈永强 ,  李滨 ,  赵嘉昊 ,  韩军 ,  尤政

IPC: G08G1/01 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明提出一种智能的夜晚交通事件检测方法，包括以下步骤：获取车辆在夜晚行驶的多个监控视频图像，并将多个监控视频图像进行处理，以获得多个二值化图像；从二值化图像中判断出车辆的车灯，并根据车辆的车灯确定车辆的位置；根据车辆的位置建立车道模型，并根据车道模型为车辆建立图像坐标；根据图像坐标和车道模型获得车辆的行驶轨迹与行驶速度；以及根据车道模型、车辆的行驶轨迹和行驶速度，判断车辆的是否违反交通规则。本发明实施例智能的夜晚交通事件检测方法，提高了现有公路视频监控的工作效率，降低了监控人员的工作强度，同时减少了由交通事故产生的交通延误，避免二次事故的发生。

公开(公告)号：CN103066958A

公开(公告)日：2013-04-24

申请号：CN201310005009.7

申请日：2013-01-07

Applicant: 清华大学

Inventor： 陶青长 ,  梁志恒 ,  孙亚光 ,  顾明

IPC: H03K5/00 ,  H03K5/02

Abstract: 本发明提出一种小型电子侦察设备的信号采集系统，包括：预处理模块，用于将搜索到的信号进行采集并根据所采集到的信号功率动态调整衰减器的衰减量和放大器的放大量；功分处理模块，用于对预处理的信号根据频率功分为两路通过数模转换器进行转换和拼接处理，其中，第一路的信号处理频率低于第二路的信号处理频率；以及重组模块，用于将功分处理的信号重新进行组合。根据本发明实施例的系统，由于采用的微波器件较少，因此可以减小侦察设备的体积，同时所接收的信号瞬时带宽大，并且信号处理流程简单、响应快。

公开(公告)号：CN101957739A

公开(公告)日：2011-01-26

申请号：CN201010279491.X

申请日：2010-09-10

Applicant: 清华大学

Inventor： 樊海宁 ,  孙家广 ,  顾明

IPC: G06F7/52

Abstract: 基于分治且无重叠模块的亚二次多项式乘法器属于乘法器技术领域，其特征在于，在Karatsuba-Ofman算法的基础上，将输入该乘法器的操作数采用以下分裂方法：对于两个2t-1＝n次多项式相乘而言，t＞1，是从x的指数的最低位开始，每间隔1位取出1位，即依据x的指数的奇偶性分为两部分；对于两个pt-1＝pm＝n次多项式相乘而言，t＞1，p为奇素数，是从x的指数的最低位开始，每间隔p-1位取出1位，每个子块也有m位，共有p个子块。本发明与基于Karatsuba-Ofman算法的乘法器相比，无重叠模块，从而节省了异或门门延时。

公开(公告)号：CN101639856A

公开(公告)日：2010-02-03

申请号：CN200910092356.1

申请日：2009-09-11

Applicant: 清华大学 ,  株式会社野村综合研究所

Inventor： 李春平 ,  高松 ,  王益斌 ,  顾明 ,  古川和年 ,  阿部昌平 ,  犬塚裕介

IPC: G06F17/30

Abstract: 检测互联网信息传播的网页关联评价装置，属于互联网信息传播技术领域，其特征在于，所述网页关系评价装置30具有：检测多个判断对象网页各自的生成时刻的生成时刻检测部分2，计算判断对象网页与其他判断对象网页之间相似度的相似度计算部分3，对于计算出的多个相似度中达到阈值以上的相似度、将计算该相似度时使用的两个判断对象网页定义为相互关联网页的关联网页定义部分5。本发明解决了互联网网页之间的相互关联关系精确定位技术问题。