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公开(公告)号：CN117853731A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410075511.3
申请日：2024-01-18
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/56 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和颜色分割的叶片正反面图像分割方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域，包括步骤：将正常光源叶片图像转为HSV颜色空间，利用颜色分割去除正常光源叶片图像的背景部分；对紫外光源叶片图像进行聚类，区分图像中正面和背面叶片部分；将聚类后的紫外光源叶片图像进行灰度化后通过二值化和反二值化得到两种mask掩码；应用两种掩码分别与去除背景部分的正常光源图像进行按位与操作得到只包含正面叶片和只包含背面叶片的图像。本发明采用上述一种基于聚类和颜色分割的叶片正反面图像分割方法，利用两种不同光源图像通过聚类和颜色分割的方法将叶片正面和背面从堆叠的叶片图像中分割出来，实用性强、准确性高。
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公开(公告)号：CN117641330A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311443824.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/033 , H04W24/02
Abstract: 本发明提供一种隐蔽通信方法、装置、电子设备和存储介质，属于通信技术领域，所述方法包括：获取隐蔽通信系统的通信数据，确定隐蔽性约束条件，根据通信数据和隐蔽性约束条件，以总可接收速率为优化目标，构建优化问题；对优化问题进行求解，得到通信主站向电力用户终端传输信息的最优功率，以及电力用户终端向通信主站传输信息的最优功率；其中，通信数据包括：通信主站向电力用户终端传输信息的功率、电力用户终端向通信主站传输信息的功率、通信主站到电力用户终端的信道增益、电力用户终端到通信主站的信道增益、通信主站的加性高斯噪声、电力用户终端的加性高斯噪声。本发明提高了通信数据双向传输的安全性。
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公开(公告)号：CN114595326A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210028917.7
申请日：2022-01-11
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/901 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种谣言数据检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测数据；基于预设条件对待检测数据进行分词处理以获取多个分词处理结果，利用预训练模型将各处理结果转化为向量矩阵，并将各向量矩阵分别转换为目标结构图；基于第一深度模型从各目标结构图中分别提取传播结构特征，从传播结构特征中获取融合特征；基于第二深度模型从融合特征中获取时序特征，再从融合特征和时序特征中获取目标特征向量；将目标特征向量作为输入特征输入到分类器中进行检测以获取检测结果；本发明所述方法以传播结构特征和时序特征作为检测算法的输入特征，提升了谣言数据检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113837753A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110845410.6
申请日：2021-07-26
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q20/38 , G06F40/186 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06Q20/06
Abstract: 一种基于区块链合约范式的智能合约模板设计方法，它包括以下步骤：步骤1，通过合约范式生成器生成区块链合约范式；步骤2，通过智能合约设计器学习区块链合约范式；步骤3，通过区块链合约范式生成智能合约模板；步骤4，通过智能合约模板设计智能合约；步骤5，运行智能合约转换价值物凭证；步骤6，由数字货币发生器支付数字货币；步骤7，通过区块链在区块中记账；步骤8，智能合约执行结果返回合约范式生成器。本发明的目的是为解决基于区块链智能合约设计缺乏模板和范式的问题而提出的设计方法，通过合约范式和合约模板提升智能合约设计的标准化和安全性。
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公开(公告)号：CN113742604A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110972848.0
申请日：2021-08-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取待检测事件；将所述待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果；其中，所述谣言检测模型是基于谣言事件、所述谣言事件的传播特征以及谣言事件间的关系特征训练得到的。该方法用以解决现有技术中在谣言的检测方面，对谣言的分析角度不够全面的缺陷，实现将事件的传播特征与事件间关系融合用于谣言的检测，有效提高了谣言检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117132073A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311174964.3
申请日：2023-09-12
Applicant: 三峡大学 , 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于智能合约的电力巡检管理优化方法及系统，包括用户管理系统、设备信息管理系统、动态巡检管理系统和作业处理系统；所述用户管理系统包括专业用户端和非专业用户端，专业用户端与专业人员的电脑和手机连接，非专业用户端与非专业人员的手机连接，所述用户管理系统与所述设备信息管理系统连接，所述信息管理系统与所述动态巡检管理系统连接，所述动态巡检管理系统与所述作业处理系统连接。本发明采用上述的一种基于智能合约的电力巡检管理优化方法及系统，巡检计划调整更加合理，引入区块链智能合约技术，使数据管理更加安全高效，提高了巡检管理的效率和可靠性，实现了巡检数据的集中化，提高了巡检数据的利用效率。
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公开(公告)号：CN113139052B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110402464.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法及装置，方法包括：获取第一事件源文本图；将第一事件源文本图和训练标签输入至预设第一图神经网络模型进行训练，以确定图神经网络预测模型；将待检测的第一事件源文本图输入至图神经网络预测模型，以对互联网中的事件源文本及响应推文进行谣言检测。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法，使用得到的图神经网络预测模型对互联网的事件源文本及响应推文进行检测，能够保留社交媒体中的信息传播结构，更好地将事件的响应推文特征与事件源推文特征相融合，从文本级粒度和词语级粒度进行谣言判别。
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公开(公告)号：CN113496123A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110673966.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备及存储介质，谣言检测方法包括：获取新闻数据，并基于所述新闻数据，得到事件时间组合序列的向量化文本；基于所述向量化文本，得到评论特征信息以及双向的上下文关联特征信息；其中，所述评论特征信息包含有评论局部关联特征和评论全局关联特征；将所述评论特征信息以及所述上下文关联特征信息进行合并后，输入至全连接层，得到谣言检测结果。本发明提供的谣言检测方法，可以解决现有技术中谣言检测准确率低的缺陷，以提高谣言检测的准确率。
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公开(公告)号：CN110856228B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201911132839.X
申请日：2019-11-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，包括：获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；基于最大时延构建反向拍卖优化算法模型，反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；利用动态规划获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。本发明实施例提供的基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，从商业角度将Wi‑Fi卸载问题转化为基于反向拍卖的激励问题，旨在最大化MNO的收益，并且提出一种新的基于延迟约束和反向竞价的激励机制来刺激Wi‑Fi接入点参与数据卸载过程。
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公开(公告)号：CN113139052A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110402464.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法及装置，方法包括：获取第一事件源文本图；将第一事件源文本图和训练标签输入至预设第一图神经网络模型进行训练，以确定图神经网络预测模型；将待检测的第一事件源文本图输入至图神经网络预测模型，以对互联网中的事件源文本及响应推文进行谣言检测。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法，使用得到的图神经网络预测模型对互联网的事件源文本及响应推文进行检测，能够保留社交媒体中的信息传播结构，更好地将事件的响应推文特征与事件源推文特征相融合，从文本级粒度和词语级粒度进行谣言判别。
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