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公开(公告)号：CN115379066B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211034832.6
申请日：2022-08-26
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应压缩编码的加密图像可逆数据加密方法，采用如下步骤：1、从原始图像中得到修正图像；2、修正图像分成块；3、将块标记生成位置图；4、将块压缩，生成辅助数据，生成矩阵，将矩阵与恢复数据的图像位异或，生成加密图像；5、计算辅助数据的长度，存储并再加密得到秘密数据，6、得到载密图像。本发明还公开了上述加密方法的解密方法，包括如下步骤：1、提取辅助数据并恢复；2、提取秘密数据的片段；3、得到完整的秘密数据并解密，得到嵌入数据；4、恢复数据；5、生成矩阵，将矩阵与恢复数据的图像进行位异或；6、得到原始图像。本发明加密解密方法解决了数据嵌入率低与算法鲁棒性不够高的问题。
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公开(公告)号：CN116467725A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310293174.0
申请日：2023-03-23
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明基于坐标轴分割的加密3D网格可逆信息隐藏方法，具体为：读取原始3D网格文件，获取每个顶点的浮点数坐标信息，对浮点数坐标信息进行预处理，分别得到每个顶点的长二进制比特流；根据每个顶点的长二进制比特流判断当前顶点所属的象限，将位于相同象限内的顶点分为一组，将每个组内第一个顶点与其他顶点的二进制比特流进行对比，得到辅助信息；再对顶点进行加密，再将加密后的顶点的二进制信息转回至浮点数信息；将浮点数信息发送至数据嵌入方，嵌入秘密数据，嵌入完成后将二进制顶点信息转回浮点数；提取秘密数据；解密网格并无损恢复。本发明方法能够提高信息隐藏容量且在提取秘密数据时能够做到准确无误，能够无损恢复3D网格模型。
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公开(公告)号：CN110349233B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910543339.9
申请日：2019-06-21
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明是一种利用迭代相位检索算法实现高质量重建的单像素相关成像，步骤包括：1)基于哈达玛矩阵，预先生成一系列强度模式，采用迭代相位检索算法将每个强度模式分解为一对有噪声的相位轮廓；2)对激光束进行准直照明，每对相位剖面依次嵌入两个纯相位空间光调制器；通过第一纯相位平面的自由空间传播场通过使用菲涅耳衍射进行，通过第二纯相位平面的自由空间传播场也是类似的；测量的强度由位于物体后方的不需要空间分辨率的桶探测器记录；3)将记录的测量强度将与使用相同的级联基础设施生成并计算的一系列强度模式相互关联；4)计算出的参考强度模式与测量到的强度相关联，利用相关函数对目标进行解密。本发明法简便易行。
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公开(公告)号：CN115081227A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210762461.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/13 , G06Q10/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于最优速度的车辆跟驰模型及其安全性分析方法，包括：基于交通场景中的的车辆和驾驶员信息，构建最优速度模型；引入车头时距确定最优速度模型的临界情况，分析得到跟驰模型的加速度受限条件；对跟驰模型进行稳定性分析，得到跟驰模型的稳定条件；将所得到的稳定的跟驰模型与其他跟驰模型进行对比，验证模型的拟合精度；仿真模拟三个典型的交通场景：车队启动过程、车队停止过程和车队匀速过程，验证跟驰模型安全性。本发明解决了现有技术中存在的微观交通流模型中未兼顾跟驰状态与驾驶安全性的问题。
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公开(公告)号：CN110675326B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910672246.6
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开的基于U‑Net网络的计算鬼成像重建恢复的方法，首先获取计算鬼成像得到的MNSIT数据集相对应的基于Hadamard矩阵的鬼成像数据集；然后构建U‑Net网络模型，将得到的数据分为训练集和测试集，通过训练集数据训练U‑Net网络模型；最后通过测试集验证训练好的U‑Net网络模型并输出结果，实现计算鬼成像重建。本发明公开的方法能够将随机相位掩模的个数减少到7％并得到很好的结果，有效的提高计算鬼成像的重建效果，并提高重建速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110490818B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910671596.0
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于CGAN的计算鬼成像重建恢复方法，首先，获取计算鬼成像得到的MNSIT数据集相对应的基于Hadamard矩阵的鬼成像数据集；然后，搭建CGAN网络模型，将得到的数据集分成测试集和训练集，通训练集数据训练CGAN网络模型；最后，通过验证集验证训练好的CGAN网络模型的输出结果，实现计算鬼成像重建。本发明公开的方法对低采样率的鬼成像结果有更好的重建效果。
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公开(公告)号：CN111915059A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010603613.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于注意力机制的Seq2seq泊位占有率预测方法，包括接受请求、预处理数据、构建模型、优化模型等步骤，通过双向长短期记忆网络BiLSTM解决长期依赖学习能力不足的问题，通过卷积神经网络CNN捕获时间模式，获得学习序列与目标序列的相关性，以此增强模型局部特征的学习能力。本发明解决了现有技术中对泊位占有率预测结果不稳定、准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN110750877A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910924643.8
申请日：2019-09-27
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种Apollo平台下的车辆跟驰行为预测方法，在构建过程中通过场景理解获取车辆行驶中的动态信息以及静态信息，通过捕捉驾驶员的行为特征得出其期望距离以及反应时间，并采用启发式搜索算法改进车辆跟驰模型的去模糊化过程，在经过模糊推理模型计算后得出跟驰车加速度范围基于安全性和舒适性的最优解。同时使用Apollo仿真平台对模型进行测试及验证，确保模型的准确性与实用性。本发明解决了现有技术中模糊理论和人工神经网络的方法都只考虑引导车和跟驰车的速度、加速度以及两车的间距，缺乏对驾驶环境的考虑的问题。
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公开(公告)号：CN110569945A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910749070.X
申请日：2019-08-14
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于单强度记录相位恢复过程的QR码加密方法，包括加密和解密，加密过程具体为：步骤1，对QR码图像进行按位编码，得到编码后的QR码图像；步骤2，将编码后的QR码图像作为双随机相位编码过程的输入，将输出结果保留强度信息，得到强度分布；步骤3，利用混沌映射对得到的强度分布进行置乱操作，得到密文图像，完成加密；解密过程具体为：步骤4，将步骤3中的置乱操作进行逆操作；步骤5，通过相位反演算法恢复编码的QR码；步骤6，将恢复的编码的QR码作为按位解码的输入图像，按加密过程中的按位编码进行相应的逆操作，即可得到解密图像；对噪声攻击、统计分析具有较强的抵抗力且更加便于密文的存储、管理和传输。
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公开(公告)号：CN110502907A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910660703.X
申请日：2019-07-22
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的图像加密方法，首先将明文图像转换为一维数组，即明文图像DNA序列；再采用logistic混沌映射函数映射生成混沌序列，再将混沌序列转换为指定DNA序列；将指定DNA序列和明文图像DNA序列进行异或操作后，计算熵值，采用遗传算法找到熵最大的异或操作后的DNA序列作为密文图像。本发明一种基于遗传算法的图像加密方法，以遗传算法为主线，分别使用了Logistic混沌映射函数、DNA转换规则及遗传算法，有效地降低了两个相邻像素之间的相关性，增强了图像加密的安全性和鲁棒性。
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