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公开(公告)号：CN115617871A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211284548.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F17/10 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种臭氧浓度预测方法、装置、设备及可读存储介质，应用于臭氧检测领域，包括：获取历史臭氧序列数据，并利用变分模态分解对历史臭氧序列数据进行分解，得到多个模态分量；计算历史臭氧序列数据与多个模态分量之和的差值，得到剩余残差项；利用模态分解算法对剩余残差项进行分解，得到多个本质模态分量；利用神经网络对每个本质模态分量进行预测，得到每个本质模态分量对应的预测结果，并将所有的预测结果相加，得到残差项最终预测结果；计算多个模态分量和残差项最终预测结果的和，得到臭氧浓度预测结果。本发明在臭氧浓度预测的过程中，除了使用模态分量信息之外，还利用剩余残差项二次分解信息，使得对臭氧浓度的预测更加准确。
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公开(公告)号：CN114821777A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210428524.5
申请日：2022-04-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种手势检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待检测图像，并利用基于改进后的神经网络构建的第一检测模型对所述待检测图像中的手部特征进行提取，以得到表征手部位置的手部检测框；其中，所述改进后的神经网络为添加了注意力机制的神经网络；利用第二检测模型对包含手部信息的所述手部检测框中的手部关键节点进行检测，并根据检测结果确定出所述待检测图像中的手势信息。添加注意力机制的第一检测模型较大程度上提高模型手部定位精度，实现在复杂环境下对手部小目标检测的要求。同时，第二检测模型的直接处理对象必定包含手部信息，在此基础上检测手部的关键节点能够降低误检率以提高检测效率。
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公开(公告)号：CN113160029B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110350359.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法，包括：对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT‑DCT变换的特征提取，并利用感知哈希建立原始医学图像的特征数据集；对原始水印进行Logistic混沌加密，嵌入水印信息且获取逻辑密钥集；同理建立待测医学图像的特征数据集；将待测医学图像的特征数据集和逻辑密钥集进行异或运算，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定原始医学图像的所有权和读取嵌入的水印信息。上述方法通过将数据增强、感知哈希、密码学和零水印技术结合，语义保持性较好，在常规攻击和几何攻击方面均表现出较好的鲁棒性和不可见性。
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公开(公告)号：CN113077377B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110523597.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写方法，包括：制作载体图像数据集和秘密图像数据集，将载体图像数据集和秘密图像数据集分别分为训练集、验证集和测试集；构建由预处理网络、隐藏网络、提取网络和隐写分析网络组成的图像隐写模型；预处理网络用于对载体图像和秘密图像进行预处理；隐藏网络用于将秘密图像隐藏到载体图像中，得到隐写图像；提取网络用于从隐写图像中得到提取图像；隐写分析网络用于对载体图像和隐写图像进行隐写分析；通过训练集和验证集对模型进行训练和参数调优；隐藏网络和隐写分析网络形成对抗训练；利用测试集对模型进行性能测试。这样可以得到高质量的隐写图像和提取图像，同时隐写图像具有抗隐写分析能力。
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公开(公告)号：CN114092738A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111252605.6
申请日：2021-10-27
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法与装置，将已分类的地瓜的RGB图像进行构建地瓜图像数据集，由训练好的ResNet18深度卷积神经网络的特征提取部分与分类器结合设计地瓜外观品质分类网络，使用地瓜图像数据集进行训练地瓜外观品质分类网络，从而使地瓜外观品质分类网络对地瓜外观品质进行检测分类时，提高检测效率，且具备更精准的检测精度，利用外观品质分类网络进行检测地瓜分类，解放了劳动力，节约劳动成本，减少人为因素对地瓜的损坏。解决了目前依靠人工对地瓜进行分级，不仅效率低下，精度不稳定，耗时较长，而且人工分拣时对地瓜存在一定破坏性的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114092303A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111243408.8
申请日：2021-10-25
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Zernike‑DCT的三维医学体数据鲁棒水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先利用LogisticMap的性质在频域对水印进行置乱加密；然后通过对医学图像进行Zernike‑DCT变换提取一个特征向量来进行水印的嵌入，将特征向量与二值水印相关联得到一个二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方；再通过对待测医学图像进行Zernike‑DCT变换提取其特征向量，并与存于第三方的二值序列相关联来进行水印的提取。本发明是基于Zernike‑DCT的三维医学体数据数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、平移、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印技术。
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公开(公告)号：CN113077377A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110523597.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写方法，包括：制作载体图像数据集和秘密图像数据集，将载体图像数据集和秘密图像数据集分别分为训练集、验证集和测试集；构建由预处理网络、隐藏网络、提取网络和隐写分析网络组成的图像隐写模型；预处理网络用于对载体图像和秘密图像进行预处理；隐藏网络用于将秘密图像隐藏到载体图像中，得到隐写图像；提取网络用于从隐写图像中得到提取图像；隐写分析网络用于对载体图像和隐写图像进行隐写分析；通过训练集和验证集对模型进行训练和参数调优；隐藏网络和隐写分析网络形成对抗训练；利用测试集对模型进行性能测试。这样可以得到高质量的隐写图像和提取图像，同时隐写图像具有抗隐写分析能力。
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公开(公告)号：CN112529758A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011505043.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积神经网络的彩色图像隐写方法，该方法包括：制作包含载体图像和秘密图像的数据集；以载体图像和秘密图像为输入，以隐写图像和提取图像为输出，构建由隐藏网络和提取网络组成的图像隐写网络模型；设置图像隐写网络模型的参数，并对图像隐写网络模型进行训练；运用训练好的图像隐写网络模型进行图像隐写。上述基于卷积神经网络的彩色图像隐写方法中，通过由隐藏网络和提取网络组成的图像隐写网络模型实现彩色图像的嵌入和提取，所产生的隐写图像具有较高的质量和安全性，隐写容量较高。
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公开(公告)号：CN111988491A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010836948.6
申请日：2020-08-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于KAZE-DCT的医学图像鲁棒水印方法，该方法包括：对原始医学图像进行KAZE-DCT变换，得到特征向量和系数矩阵，并通过对系数矩阵利用哈希函数运算生成特征序列；对原始水印进行混沌置乱加密，得到混沌置乱水印，并将水印信息嵌入至原始医学图像中，同时获取二值逻辑密钥序列并保存；同理对待测医学图像进行KAZE-DCT变换，生成特征序列；根据待测医学图像的特征序列和二值逻辑密钥序列，提取加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定待测医学图像的所有权和水印信息。该方法具有很强的鲁棒性和不可见性，能同时保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN111988490A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010836901.X
申请日：2020-08-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，包括：通过Tetrolet-DCT变换对原始医学图像进行特征提取并利用哈希函数生成视觉特征序列；对原始水印进行混沌置乱加密，得到混沌置乱水印，并将水印信息嵌入至原始医学图像中，同时获取二值逻辑密钥序列并保存；同理通过Tetrolet-DCT变换对待测医学图像进行特征提取并生成视觉特征序列；根据该视觉特征序列和二值逻辑密钥序列，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定待测医学图像的所有权和水印信息。该方法中嵌入的零水印具有不可见性和鲁棒性，能保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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