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公开(公告)号：CN110263228A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910421432.2
申请日：2019-05-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/901 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种无线可充电传感网的k-弱栅栏构建与移动充电调度方法。具体步骤如下：一个二维矩形窄带区域，随机部署有N个全向传感器节点，一个可移动充电车，相关参数根据网络规模可以设置。具体步骤如下：步骤1：根据监控区域信息构建栅栏图；从区域中获取传感器节点的覆盖半径、覆盖能耗以及位置信息，构建栅栏图，设置边权、流量等。步骤2：利用最小费用最大流算法求解栅栏网络构造。步骤3：根据最小费用最大流算法的信息，找到构成每条栅栏的传感器节点。步骤4：根据求出的栅栏节点计算充电车的各项参数。步骤5：计算每条栅栏的标号，确定充电顺序。本发明结合栅栏覆盖与充电的需求，提升充电车充电效率并保证栅栏覆盖的要求。
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公开(公告)号：CN110248330A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910429791.2
申请日：2019-05-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于中继充电模型最大化充电小车休息时间调度方法。采用的无线传感网络为：在一个感兴趣的2D平面区域中，随机部署了N个全向传感器，一个服务基站和多跳充电小车；具体的步骤如下：步骤1：获取传感器节点的地理位置和剩余能量信息，计算每个传感器节点的能量需求；步骤2：选择充电小车的锚点和锚点的充电集合；步骤3：计算充电小车在每个锚点的充电时间；步骤4：为多辆充电小车规划移动路径；步骤5：执行锚点分裂操作。本发明采用基于充电效益和再优化的调度策略，缩短的充电延时，提升充电效率，从而能够适用于传感器部署稠密的无线传感器网络能量补充。
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公开(公告)号：CN106384092B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201610814106.4
申请日：2016-09-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种面向监控场景的在线低秩异常视频事件检测方法。本发明对给定场景下的监控视频集合进行如下操作：1）将监控视频分为训练视频和测试视频两部分，对各视频帧提取低层视觉特征，形成相应的向量化表示；2）通过在线稀疏低秩表示方法，对训练视频运用迭代梯度映射规则和随机优化准则进行逐帧学习，获得更新的权重矩阵和稀疏系数矩阵，构建异常视频事件检测模型；3）对测试视频帧计算归一化重构误差，若误差大于设定阈值，则判断该帧存在异常事件，照此逐帧判断，直至视频结束。本发明从低秩分解和稀疏表示的角度对监控场景下的视频进行帧编码和重构，能够逐帧在线判断异常视频事件，提高了监控视频异常检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN106780519A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710076992.X
申请日：2017-02-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于快速张量鲁棒模型的视频前景提取方法。本发明对给定的视频进行如下操作：1）将视频看做三维张量，视频张量分解为低秩张量和稀疏张量，低秩张量由字典张量和系数张量重构，从而建立张量鲁棒模型。2）通过傅里叶变换‑随机优化迭代‑傅里叶逆变换步骤，快速求解张量鲁棒模型，获得视频帧对应的字典张量、系数张量、稀疏张量。3）依据上述步骤对视频帧逐个处理，视频帧背景由字典张量和系数张量的乘积表示，视频帧前景由稀疏张量表示，直至视频结束。本发明从张量分解、鲁棒性、实时性多角度对视频进行处理，能够逐帧快速提取视频前景，同时重构视频背景，提高了视频内容分析的可靠度和速度。
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公开(公告)号：CN119621527B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510154118.8
申请日：2025-02-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/3604 , G06F11/362
Abstract: 本发明涉及基于未覆盖边的有状态协议模糊测试方法，其方法包括如下步骤：S1：程序预处理；S2：对种子进行模糊测试；S3：状态选择；S4：种子调度。其系统包括测试准备模块、模糊测试模块、状态选择模块、种子调度模块。本发明通过对待测协议实体程序的源代码进行静态分析捕获其中的枚举类型变量的分配和使用。本发明通过分析程序控制流程图上未被模糊器探索到的代码块信息，来评估一个种子在模糊不同状态时的潜在收益，并分析种子触发的状态信息，让模糊器在选择更容易覆盖新程序分支的状态和种子，使得模糊测试系统的整体漏洞检测效率最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119537254B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510107188.8
申请日：2025-01-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/3668
Abstract: 一种基于大模型的代码生成与自动程序修复的模糊测试方法与系统，用于解决现有的大模型模糊器在运行过程中生成代码错误率和测试成本高的问题。本发明包括提示词筛选、模糊循环、程序修复和漏洞检测四个阶段。采用大语言模型作为主要生成器，并将模糊循环阶段中的算子选择问题建模为多臂老虎机问题，使用汤普森采样算法以提高程序生成的多样性和有效性。通过对生成的程序进行循环修复，减少因缺乏API组合约束而导致的程序错误。本发明使得基于大模型的模糊测试生成的程序有效性明显提升，解决了现有基于大模型的模糊器生成程序错误率高的问题，并且也具有更高的代码覆盖率。
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公开(公告)号：CN119576799A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510132772.9
申请日：2025-02-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/3668 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了基于大语言模型的动态语言测试用例自动生成方法，首先，在预处理阶段，将待测程序的相关信息整理为提示，大语言模型根据这些提示分析待测程序的参数类型，并通过抽象语法树生成测试所需的代码信息；在测试用例生成阶段，采用动态多目标优化算法，通过分支覆盖反馈不断对测试用例进行交叉和变异，在部分进化过程中，利用大语言模型生成常规变异无法产生的测试数据，最后将筛选出的优秀测试用例组织成完整的测试套件；在程序修复阶段，运行测试套件以检测潜在错误，使用大语言模型分析并迭代修复错误，生成可执行且无错误的测试套件。本发明显著提升了动态语言的测试覆盖率，并加速了覆盖目标的达成。
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公开(公告)号：CN119561878A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510088636.4
申请日：2025-01-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于路径和响应码转换的有状态协议模糊测试方法与系统，其方法包括如下步骤：S1：进入测试准备阶段，在本地部署待测协议实体程序，并定义待测协议的状态模型集合，作为模糊测试阶段的输入；S2：进入模糊测试阶段，在模糊测试阶段中包括报文分析阶段，报文分析阶段对报文进行探测分析；S3：进入结果信息反馈阶段，在结果信息反馈阶段中包括修复反馈阶段，修复反馈阶段负责处理对于被测报文的变异，并对其进行修复；其系统包括插桩编译模块、字节探测模块、修复反馈模块和网络IO执行模块。本发明在可接受的开销下对于被测报文的结构进行探测与迭代学习，优化对种子变异字节的动态能量调整，从而使得整体模糊测试效率的提高。
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公开(公告)号：CN117636458A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311437287.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督动作原型的实时动作识别方法，首先对视频进行均匀采样并嵌入时空信息得到特征向量，同时获取视频真实类别的独热编码向量；将预先挑选的包含场景信息的动作片段输入动作原型提取模块获取每个动作类别的动作原型；接着将视频特征向量输入时序分支和类别分支，并将动作原型输入类别分支，分别提取时序特征和类别特征；通过分类器得到两个分支的预测概率，最后融合两个分支的预测结果并选择概率最大的动作作为模型最终的动作预测结果。本发明中提出的方法利用双分支结构，实现视频宏观和微观视角信息的利用，从而提成动作识别的准确性，再利用动作原型优化方法，提取动作原型，为模型提供场景信息，实现模型优化。
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公开(公告)号：CN115190560A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210587166.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于簇的自适应充电路径优化方法。本发明采用的无线传感网络包括在一个二维平面区域中随机部署多个可充电传感器，一个服务基站，一个移动充电器和一个仓库，充电器可以为多个传感器同时充电。首先获取传感器节点的剩余电量信息，结合空间位置和剩余电量信息将网络分簇；然后将该簇的停止位置选择问题视为函数最优化问题；通过梯度下降方法来进行优化停止位置，确定最终选出的充电车停止点；最后根据停止位置和相应的停止时间求解充电路径，同时计算相应的簇平均充电延迟。本发明采用聚类方法和自适应优化方法减少了充电等待时间来缩短充电延迟，并使用贪心策略来规划充电路径减少了充电车的移动距离，进一步降低了充电延迟。
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