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公开(公告)号：CN116503234A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310757285.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 南湖实验室
Inventor： 张磊
Abstract: 本方案公开了一种基于密码学的商标防伪方法，该方法商标方通过特定的方法打印与商标图关联的防伪码，验证方的验证过程为：通过感光设备采集商标图；与A2同样的方式测量B1所采集商标图的K个特征点以得到N组色彩值；计算得到M_i’,并计算M_i’的哈希值MH_i’；使用感光设备读取防伪码的N组MH_i值、MH及其签名值，使用公钥验证MH签名值的有效性；若有效，继续对N组MH_i进行融合运算并判断结果是否为MH，若是，则判断N组MH_i值是有效的；将MH_i’与MH_i进行一一比对，比对通过则验证通过，否则验证失败。通过本方案商标方只需使用普通打印设备，并且利用普通打印设备打印不一致性提高伪造成本，降低大量伪造可能性，从而提高防伪效果。
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公开(公告)号：CN116279588A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310337661.2
申请日：2023-03-31
Applicant: 南湖实验室
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种大曲率弯道情况下考虑驾驶员的二阶动态人机权限转移策略设计方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了对自身驾驶能力高度认可的驾驶员在大曲率道路行驶状况下主动接管车辆驾驶权限过程中传统权限转移策略转移过程不平顺、不能随实际驾驶情况实时动态动态调整的问题。其技术方案的要点是通过类比二阶系统，利用驾驶员转向信息、车速和道路曲率参数创新性地设计了二阶动态权限转移策略，实现实时动态可调的权限转移过程，使权限转移过程与实际需求相匹配，该权限转移方案兼顾了创新性和实用性。同时，本方案利用方向盘转角和方向盘转角速度来表征驾驶员转向信息，极大降低了权限转移策略在车辆应用的经济成本，具有广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN113961753B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202111049100.X
申请日：2021-09-08
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明提供了一种基于集合的图数据存储模型及其图数据库，在本图数据存储模型中，图被划分为独立的节点集和独立的边集，且节点集和边集之间没有交集，节点集中的每个节点均具有唯一的节点地址和唯一的节点ID，边集中的每个边均具有唯一的边地址和唯一的边ID。该模型能够严格反映图数据的数学定义，有效地保存数据之间的关系，与现有的最新图数据存储模型相比具有更好的时空效率。
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公开(公告)号：CN115580413B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211564733.9
申请日：2022-12-07
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本方案公开了一种零信任的多方数据融合计算方法和装置，应用了基于芯片层级的可信执行环境技术，通过对融合计算后台开发准备阶段的改进和计算阶段的改进使多方数据可在一个零信任的安全运行环境中进行融合计算，保障数据在传输、存储、融合计算全过程均处于不需要信赖任何一方的安全状态，能够增强数据隐私保护的零信任的多方数据融合计算方法和装置。存在数据存储安全、数据传输安全和数据使用安全，以及通用性和性能优势等多方面优势。
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公开(公告)号：CN115578708A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211318822.5
申请日：2022-10-26
Applicant: 北京主线科技有限公司 , 南湖实验室
Abstract: 本申请提供一种点云数据处理方法、装置及电子设备、存储介质。该方法可应用于港口、口岸、公路货运、城市配送、矿山、或机场等业务场景。该方法包括：获取多组点云帧中每一点云帧的点云数据，其中，一组点云帧包括N个连续的点云帧；将一组点云帧中前一点云帧的点云数据添加至相邻的后一点云帧的点云数据中，得到后一点云帧的更新点云数据；获取每组点云帧中第一点云帧的点云数据，以及获取每组点云帧中每个添加了点云数据的点云帧的更新点云帧，得到目标点云数据组。本申请的方法可以解决解决在使用激光雷达进行探测时，如何提高单帧激光点云数量，以提高获知目标的信息的能力，增加激光雷达感知的鲁棒性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115146237B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211076002.X
申请日：2022-09-05
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于机密计算的深度学习模型保护方法，该方案通过把深度学习模型的使用过程划分为数据预处理和推理两个阶段，其中，数据预处理阶段主要使用数据预处理模型对授权用户的推理数据进行处理，数据预处理模型是一个轻量化的处理模块，占用较少的计算资源，数据预处理模型部署在机密计算环境中；推理阶段使用推理模型对经过预处理的数据进行推理，推理模型部署在普通的计算环境中。整个过程可以在不影响模型推理精度的前提下，实现对深度学习模型的版权验证，并能有效抵御通过模型伪造、迁移学习、知识蒸馏等技术手段对模型版权的侵犯。
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公开(公告)号：CN112799914B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110119956.3
申请日：2021-01-28
Applicant: 南湖实验室 , 北京大数据先进技术研究院
Inventor： 张磊
Abstract: 本发明提供一种基于芯片层级硬件安全环境的对计算机运行中代码、数据全时段动态监管的方法及系统。一种对计算机运行中代码、数据全时段动态监管的方法，该方法包括以下步骤：将监管软件于监管时间节点前运行于用户端的芯片层级硬件安全环境；针对用户端启动的任何目标软件，用户端进行n次在不同时间节点t的运行状态下的目标软件实时测量；测量值和标识信息由用户端的芯片层级硬件可信测量、读取、签名得到签名值并在指定时间段内被发送给监管软件；监管端验证签名值的签名、读取并保存签名值对应的测量信息作为记录值用于事后监管追溯。本发明实现了对于用户端计算机源代码、软件数据等的动态监测，并可基于测量结果来进行事后的可信追溯。
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公开(公告)号：CN114419464B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210315345.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的孪生网络变化检测模型，包括用于获取差异图像的双分支计算模型，所述的双分支计算模型包括孪生网络、第二分支卷积网络和上采样卷积网络，所述的孪生网络用于分别提取两个时相的时相特征图，第二分支卷积网络用于根据两个时相特征图及两个时相特征图的差值特征图计算差异特征图，所述的上采样卷积网络用于将差异特征图进行上采样和/或反卷积操作得到差异图像。本发明对ResNet18模型进行改造建立孪生网络ResAtNet用于变化检测场景，通过双分支差异特征图生成方法提高差异特征提取能力，模型可以适用于目标学习高维变化特征，无需专家知识选择合适的特征表达，自适应多种变化场景，对比其他现有模型，具有明显的精度优势。
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公开(公告)号：CN114418898B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210274449.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06T5/00 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于目标重叠度计算和自适应调整的数据增强方法，包括：S1、将已标注的目标检测任务的数据集作为对象；S2、对待扩展目标进行选择：选定一个或多个目标类别作为待扩展类别，筛选出整个数据集中包含所述待扩展类别的图片的集合作为待扩展集合，从整个数据集中随机选取一定比例数量的图片组成集合作为待生成集合；S3、所述待扩展集合与所述待生成集合中的图片随机组合，通过重叠度计算与自适应调整的方法，生成新图片与新标签以进行数据增强。本发明可以提升数据集中的图片数量、目标数量、目标与背景组合的多样性，提升深度神经网络模型的训练效率和性能。
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