公开(公告)号：CN115330720A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210973707.5

申请日：2022-08-15

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 刘洋 ,  勾鹏 ,  聂维 ,  欧阳宁雷 ,  周天宇 ,  许诺 ,  张学鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无人机影像地表固废检测模型及检测方法，包括：S1.对输入图像进行多次特征提取依次得到多层特征；S2.对S1的最深层特征进行不对称分解并将其输出作为恢复的最深层特征；S3.对上一层特征进行通道注意力处理，对上一层特征及恢复的下一层特征进行语义流对齐处理，随后将通道注意力处理的输出与语义流对齐处理的输出叠加输出得到恢复的上一层特征；对各层特征逐层进行以上处理直至恢复至第一层特征；S4.对恢复的第一层特征进行反卷积处理；S5.基于步骤S4恢复的特征输出预测结果。本方案能够加强模型的特征提取能力，实现更有效的信息提取和传递，有效优化分辨率恢复过程中导致的边缘语义不对齐问题。

公开(公告)号：CN114117333B

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202210068973.3

申请日：2022-01-20

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 廖佳纯 ,  牛力 ,  沙枫 ,  仇祎诚 ,  宋文杰 ,  张磊 ,  勾鹏 ,  唐攀攀 ,  刘昊

IPC: G06F17/15 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于异常检测的对抗重构网络设计、训练方法及检测方法，尤其涉及一种用于异常检测的可支持多段式训练的对抗重构网络损失函数设计方法，包括重构网络损失函数和判别网络损失函数，所述的重构网络损失函数包括重构损失函数和重构对抗损失函数，所述的判别网络损失函数包括真实图像判别损失函数和判别对抗损失函数，所述的重构损失函数用于评估重构网络的重构性能，真实图像判别损失函数用于评估判别网络的判别性能，所述的重构对抗损失函数和判别对抗损失函数用于重构网络和判别网络对抗训练的交互。前述对抗重构网络损失函数涉及方法为多段式训练策略提供基础，使模型训练更稳定，克服对抗重构网络的对抗训练不稳定的问题，保证最终的重构网络能够高效复原正常样本，且判别网络对正常样本赋高分。

公开(公告)号：CN113569266A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202111104191.2

申请日：2021-09-22

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 张磊 ,  刘昊 ,  勾鹏 ,  唐攀攀 ,  沙枫 ,  廖佳纯

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明公开了一种基于芯片层级隐私计算的主机远程监控方法，包括：S1.用户端主机中的监控软件在基于芯片层级的可信执行环境中启动；S2.判断用户端主机本地是否存在有效的隐私数据，若是，直接进入步骤S4，否则，进入步骤S3；S3.与监管方建立安全连接并抓取隐私数据；S4.运行在可信执行环境中的监控软件基于隐私数据执行相关监测指令，并对监测结果加密和签名后传输给监管方。本方案利用基于隐私计算可信执行环境来保证用户端监测信息的有效性、不可篡改性和监控的安全性，并且基于监管方的加密密钥和签名密钥来对监测信息进行加密和签名，能够将监管信息存放在本地，避免实时连接带来的大开销成本。