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公开(公告)号：CN112215814A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011084213.9
申请日：2020-10-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于3DHOG辅助卷积神经网络的前列腺图像分割方法，包括：S1、获取并分析前列腺MRI图像信息，对3D前列腺MRI图像进行预处理；S2、将预处理后的3D前列腺MRI图像的2D HOG特征扩展为3D HOG特征，并进行特征提取；S3、将3D前列腺MRI图像输入卷积神经网络获取深度特征图；S4、将步骤S2获得的3D HOG特征和步骤S3获得的深度特征进行融合，训练得到最终分割模型；S5、通过最终分割模型对测试图像进行处理，获取前列腺MRI分割概率图。本发明可以有效缓解MRI中前列腺边界模糊不清带来的问题，并有效提高分割的准确率。
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公开(公告)号：CN112039855A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010815552.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于联盟链的科技资源数据安全存储与共享方法，该方法包括：IPFS服务器获取科技服务提供商上传的共享数据，为共享数据生成关键字索引；IPFS服务器生成共享数据的哈希信息发送给科技服务提供商，通过智能合约将哈希信息以交易形式存储在区块链上，获取相应的区块ID，所述哈希信息包括共享数据的哈希值和哈希地址；数据请求方节点发送目标数据访问请求到目标数据拥有者节点，通过智能合约对数据请求方进行验证，验证通过后向数据请求方节点发送搜索令牌，数据请求方节点根据搜索令牌从IPFS服务器获取相应共享数据。所述方法通过区块链技术和智能合约保证科技服务资源数据存储与共享的安全性、高效性与可追溯性。
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公开(公告)号：CN112037226A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010876470.X
申请日：2020-08-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的卫星图像道路分割方法及系统，该方法包括：获取第一卫星道路图像，对第一卫星道路图像进行预处理，建立卫星道路自动分割模型，将第一卫星道路图像输入到卫星道路自动分割模型中进行训练；获取第二卫星道路图像，对第二卫星道路图像进行预处理，将第二卫星道路图像输入到卫星道路自动分割模型中对道路元素进行分割，输出分割结果。本发明通过对图像进行预处理增强数据，避免出现网络过拟合现象，基于深度学习技术对卫星道路图像进行自动分割，有效提高了道路元素分割的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111899107A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010840479.5
申请日：2020-08-20
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链智能合约的科技服务交易方法，基于区块链和智能合约技术，解决了传统科技服务交易平台服务资产数据存储、安全共享困难以及数据可信度完全依赖第三方中介机构等问题，利用区块链不可篡改以及可追溯的特点，保证供方用户提供的服务真实可信，其中智能合约体系包括登记智能合约、推荐智能合约、交易智能合约以及评价智能合约，推荐过程和评价过程完全由程序实现，可以根据需方用户的具体需求来推荐不同的服务，推荐过程基于该服务过往的成交数量以及可信评分，完全客观可信，杜绝了以往第三方中介机构中可能出现的违背公平交易原则和职业道德的乱象。
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公开(公告)号：CN107909062A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711311000.3
申请日：2017-12-11
Applicant: 海南大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6284
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵的遥感影像特征离散化方法及系统，该方法包括步骤：建立基于像元值和所属类别的影像信息决策表；基于信息熵的区间分隔模型计算区间信息熵，基于信息熵进行区间分割；对所述影像信息决策表进行离散化，并分别计算离散化前、后影像信息表的不可分辨关系差异度；对离散化的结果进行评估，选择最优的离散化方案。本发明方法及系统可以降低离散化区间数目，避免区间信息的冗余性，缓解离散化数据失真问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116489164A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310444336.6
申请日：2023-04-24
Applicant: 海南大学
IPC: H04L67/1042 , G06Q20/38 , G06Q20/40 , G06F16/27 , G06F16/23 , H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PBFT算法的数字资产交易方法，本发明通过采用CART决策树算法中加权杂质改变量，得到节点最佳分裂属性，以此为基础，通过节点评分分组机制对节点属性分类，减小共识过程对网络带宽消耗；通过分类后的节点积分排序，让信任度高的共识节点参与共识，极大提高了共识速度，降低了交易时延。引入共识节点投票机制对排序节点赋予不同积分，设置投票权值之和达到阈值的一半就进行交易，保证低时延性能，且具有更高的吞吐量，避免PBFT共识算法在进行消息广播时消耗大量资源，提高了交易时的准确度，避免了PBFT随机选取主节点造成频繁切换。
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公开(公告)号：CN113222835B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110436758.X
申请日：2021-04-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供基于残差网络的遥感全色和多光谱图像分布式融合方法，主要解决现有技术中光谱失真、空间分辨率低、融合质量不高的问题，本申请包括下列步骤：通过卫星采集目标区域的原始图像，并对所述原始图像进行预处理；根据Wald准则使用预处理后全色图像和多光谱图像构建仿真训练集和测试集，构建由3个支路构成的基于残差网络的分布式融合模型，将训练集的全色和多光谱图像作为网络的输入，对网络进行充分训练；将待融合的全色和多光谱图像输入到训练好的融合网络中，得到融合图像。本发明使用不同支路不同尺度的特征进行融合，保留更多的光谱信息和空间信息，在提高空间分辨率和保留光谱信息方面更具优越性能，提高了融合质量。
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公开(公告)号：CN115203404A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210678820.0
申请日：2022-06-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于知识蒸馏的增量式关系抽取方法，包括如下步骤：构建包括教师模型和学生模型的增量式关系抽取模型，其中，教师模型用于识别旧关系类别；学生模型为教师模型的克隆且扩展了分类层，用于识别旧关系类别和新关系类别；基于数据集和损失函数对增量式关系抽取模型进行训练，训练过程中，教师模型以旧关系类别数据作为输入；学生模型以新关系类别数据作为输入并在训练过程融合教师模型输出的旧关系类别；利用经训练的学生模型对输入句子进行增量式关系抽取。本发明可以在学习新关系类别的同时很好的保留模型先前学过的旧关系类别知识。
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公开(公告)号：CN112039730B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010891569.7
申请日：2020-08-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种加密算法的性能评估方法及存储介质，包括获取加密算法的性能指标信息，按标准规则存储入库，所述性能指标信息包括加密算法内容信息、种类、目标数据类型；设定加密算法各项性能指标的需求标准，基于加密算法的性能指标信息计算加密算法各项性能指标评价值，将需求标准和性能指标评价值存储入库；设定需求的加密算法性能指标容差率，生成待评估的加密算法性能指标评价值在总评价指标中的权重占比；对待评估的加密算法进行性能验证，依照性能验证结果再次比对通过验证的各加密算法的最终评价指标，收集最终性能评价指标存储入库，基于最终性能评价指标筛选符合需求标准的最佳加密算法并输出结果。
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公开(公告)号：CN113792640A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111044073.7
申请日：2021-09-07
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于DenseNet的海洋遥感图像噪声识别方法，包括步骤：获取海洋遥感图像，对海洋遥感图像进行多尺度特征提取，通过提取浅层特征的信息构建噪声图像数据集；对海洋遥感图像信息进行分析，将海洋遥感图像使用高频分解进行预处理；对DenseNet网络进行改进，增加网络底层的语义信息并与高级语义信息进行融合，形成一个新的特征增强块；将步骤S103所获得的特征增强块改进为Dense Block模块，在其网络结构中增加密集连接的密集块，再将形成的新的网络输入到注意力机制网络中；将改进后的Dense Block模块与DenseNet网络进行结合，获得海洋遥感图像识别后的噪声图像。所述方法具有计算复杂度低、去噪时间短、效果好的优点。
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