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公开(公告)号：CN116506211A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310584122.9
申请日：2023-05-23
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , G06F18/23213 , G16Y40/50 , G16Y40/30
Abstract: 本发明公开了物联网基于联盟链和信任网的跨域访问控制方法包括，通过信任网系统中的信任传递算法Appleseed提供信任值列表，借助联盟链上部署的跨域访问实现访问控制决策；对区块链参与节点进行筛选和监督，保证可信度和参与维护系统的积极性；通过信任评估算法对各个域之间的信任值进行评估。本方法可以消除出现访问决策错误、访问记录被篡改的影响，利用信任网系统中的信任评估算法Appleseed对各个域之间的信任值进行评估，随着每次交互过程而对各个域的信任值进行动态更新，使得对跨域访问控制过程变的更加清晰可控，解决传统的跨域访问控制方案所存在的中心化问题。
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公开(公告)号：CN114374700B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210022217.7
申请日：2022-01-10
IPC: H04L67/1042 , H04L9/40 , H04L9/32
Abstract: 基于主从多链的支持广域协同的可信身份管理方法，通过权威认证机构检测身份信息的真实性，并将用户注册到身份管理链上生成用户唯一ID和电子身份凭证；验证用户电子身份凭证是否有效；针对链上用户电子身份凭证可能会过期或者有误，设计了撤销机制；引入链上认证管理员角色，通过认证管理员来管理不同域中同一网络实体；最后将用户认证过程以及时间戳记录在电子身份凭证中，用来进行审计和追踪。为零信任复杂环境提供更安全、高效、可持续验证的动态身份管理。通过设计统一、标准的身份标识，将各类多域多形态的身份管理系统进行统一管理，并且基于主从多链的模式，对传统基于单链的身份管理模型进行扩展，减轻了单链结构的存储压力。
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公开(公告)号：CN114374700A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210022217.7
申请日：2022-01-10
IPC: H04L67/1042 , H04L9/40 , H04L9/32
Abstract: 基于主从多链的支持广域协同的可信身份管理方法，通过权威认证机构检测身份信息的真实性，并将用户注册到身份管理链上生成用户唯一ID和电子身份凭证；验证用户电子身份凭证是否有效；针对链上用户电子身份凭证可能会过期或者有误，设计了撤销机制；引入链上认证管理员角色，通过认证管理员来管理不同域中同一网络实体；最后将用户认证过程以及时间戳记录在电子身份凭证中，用来进行审计和追踪。为零信任复杂环境提供更安全、高效、可持续验证的动态身份管理。通过设计统一、标准的身份标识，将各类多域多形态的身份管理系统进行统一管理，并且基于主从多链的模式，对传统基于单链的身份管理模型进行扩展，减轻了单链结构的存储压力。
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公开(公告)号：CN116633615A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310580816.5
申请日：2023-05-23
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和风险评估的访问控制方法包括：在BR‑ABAC中构建智能合约，并进行数据采集；在BR‑ABAC中构建风险评估算法，构建访问风险评估模型并优化；评估模型性能，确定评估指标和评分函数；采用K折交叉验证法验证模型效果；根据风险等级划分实现对用户访问资源的控制。本发明提出的一种基于区块链和风险评估的访问控制方法，相比于现有技术，基于区块链和风险评估的访问控制方法，根据链上智能合约中已经设置好的访问控制策略来判断用户是否具有相应权限，有效提升访问控制的安全性和动态性的优势；针对零信任网络中用户的历史访问行为，持续评估访问主体每次访问时的访问风险，可有效提升零信任网络的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN120011547A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510472099.3
申请日：2025-04-16
Applicant: 图灵人工智能研究院(南京)有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F16/334 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于层次化多模态精细调节的视觉问答优化方法与系统，通过创新的自适应跨模态桥接与多层组逐阶段低秩适配方法，显著提升了跨模态学习的精度和效果。所述方法通过在视觉特征中引入多层次语义感知的文本信息，使得视觉特征得到更精细的调整与优化，从而解决了视觉特征与文本语义匹配的不一致问题。通过多层组逐阶段低秩适配，有效避免了感知误差的累积，提供了一种逐层适配的机制，使得视觉特征和文本特征在多层次的学习过程中能够更加精确地对齐。本发明为跨模态任务中的视觉‑文本特征融合提供了新的思路和方法，能够更好地捕捉文本与视觉领域的高层次交互，从而提升VQA任务的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119963807A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510018172.X
申请日：2025-01-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种面向RGB‑D的融合模型及其目标检测方法.首先，利用Canny边缘检测算法生成真值图的边缘图，将其作为主干网络的额外输入特征，以丰富特征信息并辅助模型的深度学习.然后，利用MobileNetV2对RGB图像进行多层次特征提取，并通过基于残差网络ResNet‑152的编码器对深度图像和边缘图像进行多层特征抽取，将边缘特征信息整合到MobileNetV2编码器提取的RGB图像特征中，利用多尺度感知融合模块与全局融合模块，结合RGB特征与深度特征的互补语义信息，完成跨模态特征的分层融合.最后，将获得的多个融合特征经过解码后，逐层输入至解码过程中的边缘加强融合模块，通过设计的网络损失监督RGB流和深度流检测结果的融合，输出最终的显著性检测结果，从而提高在背景复杂、显著目标边界模糊的情况下的检测效果。
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公开(公告)号：CN119944685A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411911084.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 南京瑞麟能源技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/48 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新能源电力消纳与储能调节预测方法，属于电力技术领域，包括数据采集、处理、分析与可视化四个层次，获取电网及储能系统数据，采用有功电力平衡分析模块和粒子群优化算法计算电力不平衡量，并使用LSTM模型预测储能系统的充放电曲线，评估调节灵活性，解决了通过结合粒子群优化算法与长短期记忆网络，减少有功不平衡量、降低弃电量、预测储能系统的充放电需求，提高储能系统的运行效率的技术问题，减少有功不平衡量，降低弃电量，帮助电力调度系统合理调度储能资源，提高储能系统的运行效率，减少不必要的电能浪费，提高电网的灵活性和可靠性，优化了电力调度过程，提升了调度的准确性和经济性。
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公开(公告)号：CN119577597A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625312.1
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于孤立森林算法的电力设备台账纠错方法，旨在解决电力系统中设备台账的设备类型与实际设备类型不相匹配的情况，以利于电力设备管理。方法包括：数据预处理，对设备类型标签编码并按MAC地址前六位分组；设计孤立森林算法模型，为每组构建异常检测模型；送分组数据集至模型进行训练；通过与原始数据集对比，确保异常设备类型为少数，调整参数优化模型；对异常台账进行人工确认并计算评价指标。本方法有效解决了设备类型不匹配问题，便于电力设备管理。
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公开(公告)号：CN119577565A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625314.0
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/2113 , G06F18/15 , G06N3/0442 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 一种基于融合模型的光伏发电预测方法，属于光伏能源领域。传统光伏预测方法仅基于大量数据进行模型训练，往往存在着与光伏定律不符的预测结果。同时，针对特征子集的筛选通常采用单一方法，但光伏数据具有季节性、不确定性等特点，单一方法无法很好地描述各个特征与发电量的关系。本发明在传统预测方法的基础上融合光伏领域知识及定律，建立光伏约束模型；采用过滤法及包装法结合的算法建立特征子集的筛选模型，最后融合LSTM算法模型进行光伏预测。因此，本发明能够高效地筛选出更具代表性，相关性更佳的特征子集，并对光伏预测结果进行物理约束，从而提高模型的效果和泛化能力，实现光伏发电的准确预测。
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公开(公告)号：CN118840551A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410885412.1
申请日：2024-07-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 基于改进MobileOne的轻量级无人机目标语义分割方法，首先，使用MobileOne轻量级骨干网络替代传统的xception模块，以降低参数量和提升计算效率。其次，引入金字塔池模块和EMA模块，以处理多尺度特征，增强模型对不同尺度目标的识别能力，特别是EMA模块通过跨维交互进一步聚合并行分支的输出特征，解决通道降维可能带来的副作用。同时，UAFM利用注意力模块生成权重，通过融合不同层级的特征图来提升分割精度。最后，通过模型压缩和加速技术，将优化后的模型高效部署在无人机的边缘处理器上。在算力受限且满足FPS大于30的实时要求下，与其他轻量化语义分割方法相比，提出的方法精度至少提升3.88%，准确度至少提高2.01%，优势显著。
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