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公开(公告)号：CN110365659B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910561043.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种小样本场景下的网络入侵检测数据集的构造方法。该构造方法包括：从目标网络获取网络流量数据包；对网络流量数据包进行组合重建得到数据流，并对数据流进行采样；对采样后的数据流进行预处理，包括归一化和匿名化处理；构造元训练集和元测试集，其中元训练集包含采样集和请求集，元测试集包含支持集和测试集；将构造好的元训练集和元测试集组合在一起，构成小样本场景下的网络入侵检测数据集。通过本发明可以构造适用于小样本场景下的网络入侵检测数据集，为小样本场景下网络入侵检测方法的研究和评估奠定数据基础。
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公开(公告)号：CN110808945A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910858882.8
申请日：2019-09-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的小样本场景下网络入侵检测方法。该检测方法包括：数据包捕获，从目标网络上抓取各种类型的流量信息；构建数据集，从采集的原始流量信息中构建出用于元学习的2个数据集；特征提取，从数据集里选择2个相同结构的数据流，通过对数据流进行特征提取得到2组特征；比较，对2组特征进行比对，输出差异值；分类，每一个测试集里的样本会和支持集里的样本一一对比，根据与不同类型样本的平均差异值来确定样本的预测标签；输出，如果得到的预测标签是恶意流量，说明检测到了网络入侵，输出入侵报警信息。通过本发明可以在仅获取少量恶意样本的情况下实现对这类恶意样本的检测，即实现小样本场景下的网络入侵检测。
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公开(公告)号：CN110377810A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910554829.9
申请日：2019-06-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种移动端网页的分类方法，移动端网页呈现列表式的简单结构，网页内容多以信息流的形式出现，重要的信息出现在前面。针对移动端网页的特征，首先，提取主旨信息，主旨信息位于网页 、 description、 keywords中。然后定位信息流，信息流满足HTML标签相同结构至少重复m次出现、结构中的文本内容大于n个字符的条件。若定位成功，提取信息流定位位置之前的信息，定义为头部信息；信息流相同结构中的内容是与主题相关的信息，提取信息流前m段相同结构中的信息，定义为信息流信息；信息流m段相同结构之后内容相似，定义为噪声信息，舍去。若定位失败，则直接提取HTML标签 、 、 、 中的信息。将提取的信息转化为向量，输入分类器训练分类模型，然后进行分类。
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公开(公告)号：CN106534081B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201610928649.9
申请日：2016-10-31
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于用户真实流量数据补全App的Host/Url特征集的方法，该方法首先从初始Host/Url特征集中选取种子。然后在不同用户的流量数据中分别提取出候选特征集，并对这些候选特征集进行关联分析，将提取的频繁项补全到该App的Host/Url特征集中。由于补全特征直接来源于用户的流量数据，本发明提出的方法不仅实现较为便捷，还更能贴近用户的对App的真实使用。
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公开(公告)号：CN108363725A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810013738.X
申请日：2018-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用户评论观点提取和观点标签生成的方法。该方法首先基于用户评论构建初始的观点词性规则库，然后通过不断迭代的方法自动发现新的用户观点词性规则，通过词性规则匹配的方法得到用户评论观点。对抽取到的观点，基于类目树结构自顶向下地生成商品的属性词词库，并按照观点极性汇聚生成每款商品的用户评论观点标签。本发明通过自动发现评论观点词性规则的方法，提升了抽取用户观点的召回率；词的层次化聚类和极性分析提升了观点聚类的准确率，使得得到的用户评论观点标签更全面和准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104036496B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410221337.5
申请日：2014-05-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种鱼眼镜头相机径向畸变的自标定方法，包括以下步骤：将鱼眼镜头相机围绕相机坐标系的y轴进行旋转，拍摄前后视野有重叠的n个视角的图像；提取不同视角下鱼眼图像的图像特征点，并进行特征点匹配，得到m条不同视角下鱼眼图像的匹配点轨迹序列；利用得到的m条图像匹配点轨迹序列，通过非线性优化求解得到畸变中心和畸变参数 ；本发明无需特定的标定物，只需将鱼眼镜头相机围绕着相机坐标系的y轴进行旋转，拍摄前后视野有重叠的若干幅图像，通过对图像特征点运动轨迹的分析计算即可求解出畸变参数。相比传统基于模板的标定方法，本方法带来了极大的便利性。
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公开(公告)号：CN103414910B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310366058.3
申请日：2013-08-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种低失真的立体图像外极线校正方法，本发明将外极线校正为与图像坐标系的 轴平行的过程按顺序分为将左视图和右视图的外极线校正为相互平行和将左视图和右视图的外极线校正为与图像坐标系的轴平行这二个步骤。为了降低外极线校正过程带来的投影失真，本发明将立体图像的左视图和右视图中的其中一幅图像保持不变，校正只是作用于另一幅图像，并采用了以垂直位移来代替旋转的方法。本发明还进行了视差差值优化，使得校正前和校正后立体图像的视差信息的一致性得以保证。本发明在很大程度上解决了传统立体校正算法带来的投影失真问题，能得到较小失真的校正后的立体图像，并能够保证校正前后视差信息的一致性。
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公开(公告)号：CN103414910A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310366058.3
申请日：2013-08-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种低失真的立体图像外极线校正方法，本发明将外极线校正为与图像坐标系的x轴平行的过程按顺序分为将左视图和右视图的外极线校正为相互平行和将左视图和右视图的外极线校正为与图像坐标系的x轴平行这二个步骤。为了降低外极线校正过程带来的投影失真，本发明将立体图像的左视图和右视图中的其中一幅图像保持不变，校正只是作用于另一幅图像，并采用了以垂直位移来代替旋转的方法。本发明还进行了视差差值优化，使得校正前和校正后立体图像的视差信息的一致性得以保证。本发明在很大程度上解决了传统立体校正算法带来的投影失真问题，能得到较小失真的校正后的立体图像，并能够保证校正前后视差信息的一致性。
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公开(公告)号：CN101354796B
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN200810120794.X
申请日：2008-09-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于泰勒级数模型的全向立体视觉三维重建方法。该方法的步骤包括：相机标定：利用泰勒级数模型对全向视觉传感器进行标定，得到相机内参；对极几何关系求取：包括计算双目全向相机之间的本质矩阵，并从中提取相机的旋转和平移分量；外极线校正：对所拍摄的全向立体图像对进行外极线校正，使校正后的极二次曲线与图像扫描线重合；三维重建：对校正后的立体图像对进行特征点匹配，根据匹配结果计算点的三维坐标。本发明可适用于各种全向视觉传感器，具有适用面广，精度高的特点；可在全向视觉传感器参数未知的情况下进行有效的三维重建。
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公开(公告)号：CN101217668A
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200810059144.9
申请日：2008-01-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块分类的混合图像压缩方法。它根据原始图像中文本/图形区域和自然图像区域在色彩和纹理上的不同特性，将块分为文本/图形块、自然图像块和混合块三类，然后对文本/图形块采用调色板编码、Hextile编码和LZW编码相结合的压缩方式，对自然图像块采用JPEG有损压缩，而混合块则采用了两者相结合的算法。本发明的优点是基于块分类的方法能够精细地分割出文本/图形区域和自然图像区域，而对各块分别编码则可以保留文本/图形区域较为锐利的边缘，从而在保证较高压缩效率的基础上增强了视觉效果，提升了重建图像的峰值信噪比，且算法复杂度较低。
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