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公开(公告)号：CN109005471B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810889424.6
申请日：2018-08-07
Applicant: 安徽大学
IPC: H04N21/6405 , H04L12/801 , H04L12/761 , H04L12/751 , H04L12/727 , H04L12/725 , H04L12/721 , H04L12/18
Abstract: 本发明公开一种SDN环境下基于QoS智能感知的可伸缩视频流组播方法，先将视频请求分解成多个子请求，然后对每个子请求，从客户端到服务器寻找符合网络质量服务要求的路径，最后构建基础层组播树；然后从底向上依次构建增强层组播树。其中，在构建增强层组播树的时候，通过剪枝操作从上一层组播树获取当前增强层组播树，然后对于拥塞链路依次重新路由。通过这样自底向上的过程，本发明可以有效地减少组播会话占用的链路数量以及下发的组表数量，从而提高视频组播会话的可扩展性。同时，本发明采用多路径路由的方法传输分层视频流，从而有效地利用网络中的链路带宽资源，提高用户的网络质量服务体验。
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公开(公告)号：CN110633422A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910869989.2
申请日：2019-09-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/958 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于异构信息网络的微博好友推荐方法，其包括步骤：S1、构造微博用户的异构信息网络数据；S2、对异构信息网络中的元路径进行抽取，将异构信息网络转化为同质信息网络；S3、使用图卷积网络得到用户的向量表示；S4、计算不同用户间的相似性并进行相似性的融合。本发明通过对异构信息网络以及图卷积网络的使用，捕获丰富的用户行为信息，并得到高性能的用户向量表示，从而有效提高推荐的精确性。
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公开(公告)号：CN110503157A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910797717.6
申请日：2019-08-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于细粒度图像的多任务卷积神经网络的图像隐写分析方法，其步骤包括：1获取数据集，对数据集进行处理；2搭建多任务卷积神经网络模型；3训练多任务卷积神经网络；4利用训练好的网络模型对其他测试集图像进行隐写分析，以此判断图像是否为载密图像。本发明首次将显著性检测技术和隐写分析相结合，把提取的细粒度图像作为输入，采用并行训练的方式已达到共享数据源中的不同信息，同时通过修改卷积核的步长从而没有使用池化操作，从而避免了图像特征的丢失，提高了网络的检测精度。
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公开(公告)号：CN110490265A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910785906.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法，其步骤包括：1、构建图像隐写分析的深度学习网络框架；2、图像数据集的准备；3、网络的初始化；4、网络的训练及其验证。本发明能通过两路卷积神经网络自动提取更丰富、更精确的图像特征，根据特征判断图像是否存在隐藏信息，从而能以较高的准确率区分载体图像和载密图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105354578B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201510712952.0
申请日：2015-10-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种多目标图像匹配方法，包括了以下步骤：步骤1，图像预匹配；步骤2，估算初始匹配特征区域的局部仿射变换；步骤3，定义任意两对局部特征匹配对间的局部仿射变换距离；步骤4，基于仿射变换距离定义仿射变换空间密度函数；步骤5，进行基于密度的仿射变换空间聚类，定位密度较大的所有簇；步骤6，结果呈现。有益的技术效果：本发明克服了现有基于优化的图像匹配算法中优化收敛速度慢且难以获得全局最优解及通常只能处理单目标物体匹配的问题，有效提高了多目标图像匹配的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN106330965B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610910535.1
申请日：2016-10-19
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L29/06 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L12/803 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开一种基于OpenFlow协议的多控制器协同平台的协同方法，多控制器协同平台包括控制器安全连接模块、交换机证书密钥存储模块、负载均衡策略模块、故障转移策略模块。多控制器协同平台建立在控制器平面之上，控制器与多控制器协同平台间的通信采用基于消息认证码的验证，以保证多控制器协同平台所收到的消息确实来自真实的发送方控制器，且是未被修改的消息，控制器与交换机之间采用改进的安全传输协议TLS进行认证；同时多控制器协同平台通过收集各个控制器的状态信息，从而下发策略实现多控制器间的负载均衡与故障转移。
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公开(公告)号：CN109104696A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810916399.6
申请日：2018-08-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私的移动用户的轨迹隐私保护方法，该方法应用于服务器，并作用于m个通信基站L＝{l1,l2,…lm}，n个用户U＝{u1,u2，…un}所构成的移动场景中，其中li其表示第i个通信基站的位置，1≤i≤m；uj表示第j个用户，1≤j≤n，该方法包括以下步骤：S1、初始化阶段；S2、数据聚合阶段；S3、数据扰动阶段；S4、数据发布阶段。本发明还公开了一种基于差分隐私的移动用户的轨迹隐私保护系统。本发明通过对通信基站覆盖的用户人数进行扰动，而不同于其他方案通过对每个用户的位置进行扰动，这样大大降低了隐私预算的使用，保证了数据的可用性，并且减小了计算开销。
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公开(公告)号：CN108011838A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711234864.X
申请日：2017-11-30
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/851
CPC classification number: H04L47/125 , H04L47/2425
Abstract: 本发明公开一种基于响应时间的SDN多控制器负载均衡方法，包括SDN控制器响应时间计算模块、SDN控制器负载及响应权值计算模块、负载均衡判定与决策模块。本发明通过SDN控制器周期性更新其对交换机请求消息的平均响应时间来实时统计与度量自身及其所管理的交换机的实时负载信息，从而周期更新SDN控制器的响应权值；负载均衡判定与决策模块先根据权值情况来判断是否需要启动负载均衡；如果需要进行SDN控制器负载均衡，再根据统计的其他SDN控制器负载信息得出最佳的均衡策略。本发明实现了基于实时响应时间的SDN多控制器的负载计算和判断，并做出基于交换机迁移的SDN多控制器负载均衡决策。
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公开(公告)号：CN105025474B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510368100.4
申请日：2015-06-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种面向无线传感网的轻量级数字签名方法，基于椭圆曲线密码机制，包括以下步骤：初始化参数、建立公钥和私钥对，生成数字签名和验证签名，利用对椭圆曲线密码体制上数字签名验证步骤中签名方程的变形，将原来的签名生成、验证中的耗时的模逆运算改为加法运算，同时把经过多次优化的TinyECC 2.0函数库引入，使得对ECC的操作变得简单易懂，本发明安全性能高，数字签名的生成与验证过程运算量小，速度快。
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