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公开(公告)号：CN116361719B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310307437.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/2411 , H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q20/38
Abstract: 本发明涉及以太坊网络安全技术领域，为一种以太坊网络钓鱼用户的检测方法和系统，构建了含有节点交易信息的用户交易网络，并基于用户交易网络中节点交易信息，获得的节点的拓扑结构嵌入向量和节点的属性嵌入向量，经融合后，再经分类，可获得用户属性，该检测方法以节点的交易信息作为检测数据，获取用户属性，在保证了检测结果准确的基础上，节省检测时间，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN116304876B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310307438.3
申请日：2023-03-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16Y40/50
Abstract: 一种基于区块链的工业互联网平台运行方法、装置和设备，该运行方法包括如下操作：S1构建含有普通节点和合约节点的基于区块链的工业互联网平台；S2获取所述普通节点的数据，组成数据集，将所述数据集转换为异构图，基于所述异构图，构建邻接矩阵，所述邻接矩阵分别经卷积处理和注意力处理，得到的卷积处理结果和注意力处理结果经融合后，得到节点特征表示，所述节点特征表示经分类、赋值后，得到所述普通节点的属性值；S3所述普通节点的信用值与所述属性值相加后，得到更新的普通节点的信用值；S4基于所述更新的普通节点的信用值，更新普通节点的交流权限。可准确、识别普通节点属性，使得基于区块链的工业互联网平台能够安全、稳定运行。
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公开(公告)号：CN117409483A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311705047.3
申请日：2023-12-13
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于虚拟现实交互技术领域，提供了基于自适应联合时空图卷积的虚拟现实交互方法及系统，其使用RGB摄像头作为感知源，通过骨架估计算法实时提取人体骨架，提出了一种自适应图机制，替换原有骨架图，使得骨架图可以跟网络参数一同优化，提升了全局准确率，提出了一种跨时空的联合图卷积方法，跨时空聚合节点信息，提升识别准确率并降低网络参数量使实时化可行。
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公开(公告)号：CN115587626A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211269371.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种异质图神经网络属性补全方法，包括使用异质信息网络的嵌入方法对异质图网络进行节点嵌入，以形成拓扑网络结构；以拓扑结构为指导，通过残差注意力机制来聚合目标节点的邻居属性，对缺失属性的目标节点进行属性补全操作；将该方法与其他的异质网络模型相结合，计算模型的损失函数，并进行优化，达到一个端到端的效果。本发明可以与不同的异质图神经网络模型结合，并在真实的数据集上进行实验，针对属性缺失和训练过拟合问题，得到了更好的解决效果，明显的提高了预测的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115294548A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210897544.7
申请日：2022-07-28
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于行方向上位置选择和分类方法的车道线检测方法，该方法能够采用基于ResNet的特征提取模块提取车道线浅层的特征，并结合CBAM注意力机制使模型关注重要特征，采用辅助分割模块，在训练过程增加分割任务，增强视觉特征，最后采用基于行锚点的分类模块将车道图像分为一个个特征块，并检测特征块是否包含车道线，实现了车道线的检测，本发明涉及智能交通技术领域。
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公开(公告)号：CN113869280A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111226015.6
申请日：2021-10-21
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Ncut的车辆特征点轨迹聚类方法，该方法能够利用Ncut准则针对车辆目标轨迹数据进行聚类，基于给定的轨迹集建立了无向图TG，并通过对车辆目标刚性运动特性的分析，利用其3D轨迹特征构造了对应的相似矩阵，实现了车辆特征点的轨迹聚类。
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公开(公告)号：CN118780987B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411267055.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建方法及系统。方法，包括获取遥感图像；构建生成对抗网络模型，包括生成器和判别器；对生成器和判断器进行模型训练；利用生成器对遥感图像进行特征提取，生成重建图像；利用判别器对重建图像和遥感图像的高分辨率图像进行判别，得到判别结果；根据判别结果设定损失函数对生成器和判断器进行调优。通过采用动态密集残差块和动态卷积技术，它能显著提升图像的分辨率和细节，从而提供更清晰、更高质量的遥感图像。
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公开(公告)号：CN119784797A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510058740.9
申请日：2025-01-15
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/292 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/762 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及图像特征提取技术领域，具体为一种跨摄像头多车辆跟踪方法、系统及设备，该方法包括，获取多个摄像头的视频，识别视频中每一帧图像中的目标车辆，并输出目标车辆的基础信息，为图像分配图像令牌、类别令牌和部分令牌；每个部分令牌的历史特征组成的融合特征；并与全局特征相加后生成组合特征；构建目标车辆的当前帧之前的历史轨迹特征，通过线性变换转化为时间令牌；根据时间令牌推理生成目标车辆当前帧的预测轨迹，进一步推理得到完整轨迹；对多个摄像头的目标车辆的完整轨迹进行聚类完成跨摄像头车辆跟踪。本发明能够解决多摄像头场景下车辆跟踪的跨摄像头匹配困难，遮挡和运动模糊，轨迹修复及车辆再识别精度的问题。
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公开(公告)号：CN118799603B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411280700.0
申请日：2024-09-13
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法及系统。一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法包括S1.获取跨视图训练集，包括完整数据集和不完整数据集；S2.构建聚类模型，包括编码器网络和解码器网络；S3.利用聚类模型对跨视图训练集进行特征提取和重构，并计算重构损失，对重构损失进行优化；S4.基于重构损失，分别利用完整数据集和不完整数据集对聚类模型进行训练；S5.利用训练好的聚类模型进行预测。本发明解决了对完整和不完整数据通过有效双层操作来提高聚类精度的问题。
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