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公开(公告)号：CN117131162A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311384469.5
申请日：2023-10-25
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态特征交互建模的用户情感识别方法，其包括如下步骤：抓取用户发表的文本‑图片对并标注每个文本‑图片对的情感极性，形成训练数据集；抽取文本单词与图片局部区域的交互特征；抽取文本短语与图片局部区域的交互特征；抽取文本整体与图片整体区域的交互特征；基于匹配卷积神经网络抽取文本与图片之间不同粒度的跨模态交互特征；利用多层感知机融合跨模态交互特征构建用户情感二分类模型；基于有监督学习方法训练用户情感二分类模型；基于训练完成的模型识别用户发布文本‑图片对的情感极性。本发明实现了跨文本与图片的联合情感分析，能够捕捉文本内容与图片区域之间不同粒度的语义匹配关系，有效识别用户的情感极性。
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公开(公告)号：CN115791174B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202211702510.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/24
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公开(公告)号：CN109213941B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201810838419.2
申请日：2018-07-24
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊网格序列的室内轨迹频繁模式挖掘方法，包括：采用正六边形网格对地图进行划分；根据垂线投影距离，将网格分为准确区域和模糊区域；遍历轨迹数据库中的每一条轨迹，根据轨迹中的样本点所处的网格，将轨迹数据转换成模糊网格序列；记录轨迹中每一个网格的索引位置并计算其支持度，将支持度超过最小支持度的网格加入到候选集中；对候选集中的每一个网格建立投影数据库，并计算新生成的候选轨迹模式的支持度；重复这些步骤，直到挖掘出所有的轨迹频繁模式。本发明的优点是：由于正六边形网格的中心到相邻网格的中心的距离都是相等的，因此采用正六边形网格对地图进行划分保证了所有网格之间的平等性；根据垂线投影距离将网格划分为准确区域和模糊区域，有效地解决了传统方法所面临的网格边界问题；在任何支持度下，该方法挖掘出的轨迹频繁模式的数量都很可观，且挖掘效率较高。本发明适用于挖掘室内环境中的移动对象轨迹频繁模式，具有普适性。
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公开(公告)号：CN110727958B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910975894.9
申请日：2019-10-15
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于前缀树的差分隐私轨迹数据保护方法，在前缀树的基础上提出了满足差分隐私的噪音轨迹段前缀树结构，考虑到轨迹具有时空特性，前缀树的节点中存放的是轨迹段；为了降低轨迹数据处理的时空复杂度，在MDL原理的基础上结合Dijkstra方法，寻找轨迹的最佳分段；利用马尔科夫链限制添加到轨迹段前缀树中的噪音大小；运用差分隐私技术对轨迹段中的其它敏感数据添加噪音。本发明的优点是：针对轨迹具有时空性的特点和快速检索轨迹的要求，满足差分隐私的噪音轨迹段前缀树结构。寻找最佳轨迹分段，降低了轨迹数据处理的时空复杂度。限制添加的噪音大小，提高了数据的可用性。给出了其它敏感信息攻击的抵御方式。
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公开(公告)号：CN115542282A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211495735.7
申请日：2022-11-28
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的雷达回波检测方法、系统、设备及介质，涉及雷达回波检测领域。该方法包括：获取待测目标的雷达回波数据；利用雷达回波检测模型对待测目标的雷达回波数据进行检测，得到待测目标的速度和距离方位；其中，雷达回波检测模型包括串联连接的特征提取模块和目标检测模块；特征提取模块包括卷积神经网络特征提取子模块、结合软注意力机制的自编码器杂波抑制子模块和特征融合子模块。本发明能够提高对“低小慢”目标雷达回波检测的准确性和适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065862A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111371649.0
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的一种多维时序数据异常检测方法和系统，通过Transformer的自注意力机制捕获时间序列之间的相关性，减轻了时间序列的维数和关系紧密程度对模型性能的影响。并且，本发明采用了时序位置编码函数、周期位置编码函数、绝对位置编码等的全局位置编码，能够更好的捕获序列中的长期相关性。本发明还通过融合多个时间尺度的特征，弥补了数据在升维的过程中丢失的细节信息，从而获得了更加强大的特征表达，能够学习到更鲁棒更深层的局部特征。进一步，本发明采用的异常检测模型中的特殊残差结构，能够较好的缓解变分自编码器的散度消失问题，提高了模型生成能力的下限。
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公开(公告)号：CN114065287A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111368094.4
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供的抗预测攻击的轨迹差分隐私保护方法和系统，通过基于隐马尔可夫模型对移动对象的当前位置进行预测，计算该位置的可预测性用以调整隐私参数。其次，利用w滑动窗口机制给位置点分配相应的隐私预算，确保长度为w的轨迹片段满足ε‑差分隐私。最后，结合地理不可区分机制按照设定的隐私预算对原始轨迹数据添加拉普拉斯噪声生成扰动位置集，发布最优的扰动位置点以提高数据的可用性，从而可以对轨迹数据进行隐私保护并有效地抵御轨迹预测攻击。
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公开(公告)号：CN112747924A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011426208.1
申请日：2020-12-11
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01M13/045 , G06F30/27 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于注意力机制和残差神经网络的轴承寿命预测方法，包括：首先使用时域特征和k‑means聚类算法自适应地识别轴承的退化状态；使用经验模式法分解轴承数据信号并去除噪声；训练和使用引入了注意力机制的残差神经网络完成对轴承的寿命预测。本发明的优点是：自适应识别轴承的退化状态，避免了正常状态下产生的数据对寿命预测的干扰；使用经验模式法分解轴承数据信号并去除噪声，阻止了不同频率下的退化和故障特征互相干扰抵消，进而使模型学习到的特征更有效；使用引入了注意力机制的残差神经网络，让神经网络模型始终受到原始信号的影响且把注意力聚集在故障特征所在的通道，防止模型过拟合。
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公开(公告)号：CN112668621A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011526033.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于跨源图像翻译的图像质量评价方法及系统，将SAR影像输入图像生成模型进行翻译，得到生成可见光影像。其中，图像生成模型是采用训练数据对生成式对抗网络模型进行训练得到的；将所述生成可见光影像与所述可见光影像进行模板匹配，得到图像质量评价结果该指标针对多源图像翻译的任务，通过模板匹配，综合区域间的信息，对翻译的效果做出合理的评判，不仅考虑到翻译图像的语义整体性，同时对图像非像素级对齐的情况有效，进而提高翻译模型的可靠性，有助于提高后续工作的观察精度和准确率，通过图像质量评价能够提高翻译图像的语义整体性改善图像非像素级对齐情况，提高翻译模型的可靠性。
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公开(公告)号：CN109743689B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910021401.8
申请日：2019-01-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性值的室内轨迹停留区域发现方法，包括：记录室内轨迹中样本点的位置；计算位置点相距的长度；计算位置点的稳定性值；稳定性值小于稳定性阈值的点被认为处于稳定状态，将其加入到候选停留点集合中；对候选集中的每一个位置点进行扩展，给定时间阈值，遍历候选集中在该时间阈值范围内的所有邻居位置点并计算它们之间的稳定性值；重复进行前述的步骤，直到完成所有邻居位置点的判断；停留点构成的集合即为被发现的停留区域。本发明的优点是：基于稳定性值发现停留区域，即综合考虑了位置点之间的距离和时间差，平衡了这两个因素对稳定性值的影响。本发明适用于发现室内环境中移动对象轨迹的停留区域，具有普适性。
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