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公开(公告)号：CN117809289B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410225873.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06V20/58 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，公开了一种面向交通场景的行人检测方法。建立行人检测模型，采用有监督的学习方法进行训练；训练时根据检测结果调整行人检测模型中卷积核的权重，训练完成后的行人检测模型用于检测识别。使用跨阶段网络结构和设计新的残差模块以改进原有的骨干网络，减少算法所需的计算量，采用、设计特征增强模块和自适应融合金字塔结构，提高不同尺度行人目标的检测精度。同时，该方法中也设计了加权式Soft‑NMS的后处理方法以提升行人间遮挡的检测效果。实验结果表明，本发明可以在满足实时检测的需求下提高行人目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN117650953B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410126816.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于软件定义网络安全范畴技术领域，公开了一种应用于软件定义网络的轻量级路径验证方法。针对现有路径验证过程中的高带宽消耗、过多的存储需求以及控制器的大量计算资源消耗问题，本发明的核心在于采用一种不可交换计算的方法保持验证头部的尺寸不随路径长度的变化而改变，从而大幅降低路径验证过程中的带宽消耗。此外，本发明通过实现基于网络流的路径验证，而非依赖于单个数据包的验证，显著降低了数据平面的存储需求以及控制器执行路径验证时的计算资源消耗。这一轻量级的路径验证方案不仅提高了验证效率，而且降低了网络运行的整体成本，适用于各种大规模和动态变化的网络环境，具有广泛的应用潜力。
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公开(公告)号：CN117809289A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410225873.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06V20/58 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，公开了一种面向交通场景的行人检测方法。建立行人检测模型，采用有监督的学习方法进行训练；训练时根据检测结果调整行人检测模型中卷积核的权重，训练完成后的行人检测模型用于检测识别。使用跨阶段网络结构和设计新的残差模块以改进原有的骨干网络，减少算法所需的计算量，采用、设计特征增强模块和自适应融合金字塔结构，提高不同尺度行人目标的检测精度。同时，该方法中也设计了加权式Soft‑NMS的后处理方法以提升行人间遮挡的检测效果。实验结果表明，本发明可以在满足实时检测的需求下提高行人目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN117650953A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410126816.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于软件定义网络安全范畴技术领域，公开了一种应用于软件定义网络的轻量级路径验证方法。针对现有路径验证过程中的高带宽消耗、过多的存储需求以及控制器的大量计算资源消耗问题，本发明的核心在于采用一种不可交换计算的方法保持验证头部的尺寸不随路径长度的变化而改变，从而大幅降低路径验证过程中的带宽消耗。此外，本发明通过实现基于网络流的路径验证，而非依赖于单个数据包的验证，显著降低了数据平面的存储需求以及控制器执行路径验证时的计算资源消耗。这一轻量级的路径验证方案不仅提高了验证效率，而且降低了网络运行的整体成本，适用于各种大规模和动态变化的网络环境，具有广泛的应用潜力。
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