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公开(公告)号：CN116843652A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310814659.X
申请日：2023-07-04
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/20 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于视觉神经网络模型的路面裂缝检测方法，通过对路面检测视觉图像实施滤波，提高图像检测识别率；通过结合天气标记，建立路面特征的视觉神经网络模型，提高视觉检测方法对图像特征的识别精度，从而改善固定式路面缺陷检测的应用效果。
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公开(公告)号：CN115730153B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211051172.2
申请日：2022-08-30
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本申请公开了一种基于情感关联和情感标签生成的多模态情感分析方法，用以解决现有方法在挖掘情感关联信息、捕获情感差异信息方面的不足；所述方法包括如下步骤：步骤1：将原始视频按照语境提取语言学、声学和视觉三个模态的特征向量；步骤2：将特征向量传入情感关联增强器借助纵向注意力、横向注意力和自适应门控单元增强上下文情感关联和跨模态情感关联；步骤3：将多模态标签传入情感标签生成器中利用特征向量与标签之间的映射关系计算单模态标签值，并通过模态表示类中心判定单模态标签情感极性；步骤4：通过多模态预测任务和单模态预测任务的协同训练捕获情感差异信息，并输出最终的情感预测结果。
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公开(公告)号：CN115424330A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211129848.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于DFMN和DSD的单模态人脸活体检测方法，用于解决传统方法无法精准识别出人脸活体与非活体之间差异的问题；其步骤为：首先，对接收到的人脸可见光图像进行预处理操作，提取可见光图像的特征，并根据可见光图像特征划分正、负样本空间；其次，构建DFMN网络结构，基于正、负样本空间构建DSD联合优化框架对DFMN进行网络模型训练，得到DFMN模型；最后，将待识别的可见光人脸图像输入DFMN模型中，输出人脸活体检测结果。本发明通过深度卷积神经网络DFMN和DSD方法的结合，学习了真假面部中的重要线索，能够有效地消除可将光人脸图像中面部特征的干扰，提升了可见光模态下人脸活体检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111309561A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010121017.8
申请日：2020-02-26
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开的属于大数据系统技术领域，具体为一种用于大数据系统状态监控的方法和装置，该监控方法如下：步骤一：系统接入大数据，收集数据信息；步骤二：将收集的数据信息按照时间点进行拆分处理；步骤三：根据拆分的数据进行时间点对比；步骤四：将对比后的信息进行数据矫正；步骤五：矫正的数据进行合并，再进行数据延迟消除；步骤六：消除延迟的数据输出到系统状态监控系统即可，通过对收集的数据系统状态信息进行数据拆分，再将拆分的数据进行对比，数据进行矫正后，再将矫正的数据代入到当前的时间点进行同步，再输出到系统状态监控系统中，有效的解决了大数据下系统状态监控的延迟效果，防止数据更新错误造成的损失发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115424330B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211129848.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于DFMN和DSD的单模态人脸活体检测方法，用于解决传统方法无法精准识别出人脸活体与非活体之间差异的问题；其步骤为：首先，对接收到的人脸可见光图像进行预处理操作，提取可见光图像的特征，并根据可见光图像特征划分正、负样本空间；其次，构建DFMN网络结构，基于正、负样本空间构建DSD联合优化框架对DFMN进行网络模型训练，得到DFMN模型；最后，将待识别的可见光人脸图像输入DFMN模型中，输出人脸活体检测结果。本发明通过深度卷积神经网络DFMN和DSD方法的结合，学习了真假面部中的重要线索，能够有效地消除可将光人脸图像中面部特征的干扰，提升了可见光模态下人脸活体检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111092732B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201911240604.2
申请日：2019-12-06
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种车联网中基于无证书群签名的匿名认证方法，其步骤为：系统初始化；群管理员与群成员公私秘钥生成；成员加入：新加入成员根据入群方法加入到已有车联网群组中，生成自身同步因子并更新群同步因子；群管理员验证新加入成员身份的合法性，并为新加入成员生成证书，新加入成员验证群管理员身份的合法性并接受自身证书；群管理员公布新的同步因子，群内其它成员更新自身同步因子；生成签名：群成员基于签名算法实现对消息的签名；验证签名；成员撤销；打开签名。本发明不仅具有群签名的匿名性和追踪性，同时还具有不可伪造性和前向安全性；在消息签名和签名验证过程中都有较低的计算开销，提高了整体认证效率。
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公开(公告)号：CN114237084A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111302132.6
申请日：2021-11-04
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种无人机图传视频信号控制电路，包括分压电源电路、加法器电路和视频耦合电路，所述分压电源电路的视频脉冲信号输出端与所述加法器电路的视频脉冲信号输入端连接，所述加法器电路的视频信号输出端与所述视频耦合电路的视频信号输入端连接，所述视频耦合电路的视频信号输出端为所述无人机图传视频信号控制电路的视频信号输出端。本发明通过监测无人机雷达传感信号，当发生雷达监测障碍信号时才启动视频传输数据，如此，则能够保证无人机控制信号传输效率，还能够节省视频传输存储空间，视频信号自动处理，无需人工控制，使用方便，具有推广应用的价值。
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公开(公告)号：CN111179190B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201911295958.7
申请日：2019-12-16
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Criminisi的图像复原方法，包括以下步骤：步骤1：读取待修复图像I并确认待修复区域Ω；步骤2：在待修复区域边缘选取一个优先权最高的点p，以p为中点构造当前需要修复的块Ψp，其中待修复区域边缘为待修复区域与已知区域的临界；步骤3：在源区域φ中搜索最佳匹配块Ψq，将Ψq的像素信息复制到Ψp，其中源区域φ为待修复图像的已知区域，φ＝I‑Ω；步骤4：更新待修复区域的边缘，直至Ω为0时完成图像复原。综上所述，本发明具有实用性强、复原效果明显的特点，可用于医学影像、公安案件侦破、影视制作、航拍图像、文物保护等领域。
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公开(公告)号：CN111092732A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911240604.2
申请日：2019-12-06
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种车联网中基于无证书群签名的匿名认证方法，其步骤为：系统初始化；群管理员与群成员公私秘钥生成；成员加入：新加入成员根据入群方法加入到已有车联网群组中，生成自身同步因子并更新群同步因子；群管理员验证新加入成员身份的合法性，并为新加入成员生成证书，新加入成员验证群管理员身份的合法性并接受自身证书；群管理员公布新的同步因子，群内其它成员更新自身同步因子；生成签名：群成员基于签名算法实现对消息的签名；验证签名；成员撤销；打开签名。本发明不仅具有群签名的匿名性和追踪性，同时还具有不可伪造性和前向安全性；在消息签名和签名验证过程中都有较低的计算开销，提高了整体认证效率。
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