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公开(公告)号：CN114339651B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202111440693.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京邮电大学 , 中科知行云计算(南京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种改进蚁群算法的智慧农业传感器布局优化方法，具体如下：步骤1、土壤中随机布局有多个传感器节点，每个传感器节点采集土壤墒情数据并对其进行预处理；其中，预处理后的土壤墒情数据简记为数据；步骤2、根据步骤1预处理后的土壤墒情数据建立数据冗余度模型和网络能量损耗模型，将数据冗余度模型和网络能量损耗模型加入启发函数中，从而得到改进后的启发函数，引导蚁群搜索能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径；步骤3、采用改进后的概率转移公式引导蚂蚁从起点向终点方向移动，防止在搜索路径的过程中出现绕路情况，以便搜索出能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径。本发明节约网络能耗。
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公开(公告)号：CN114339651A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111440693.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京邮电大学 , 中科知行云计算(南京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种改进蚁群算法的智慧农业传感器布局优化方法，具体如下：步骤1、土壤中随机布局有多个传感器节点，每个传感器节点采集土壤墒情数据并对其进行预处理；其中，预处理后的土壤墒情数据简记为数据；步骤2、根据步骤1预处理后的土壤墒情数据建立数据冗余度模型和网络能量损耗模型，将数据冗余度模型和网络能量损耗模型加入启发函数中，从而得到改进后的启发函数，引导蚁群搜索能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径；步骤3、采用改进后的概率转移公式引导蚂蚁从起点向终点方向移动，防止在搜索路径的过程中出现绕路情况，以便搜索出能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径。本发明节约网络能耗。
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公开(公告)号：CN119992048A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510058417.1
申请日：2025-01-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv11的目标检测方法及系统，旨在提升机械臂在复杂环境中的抓取精准度和操作效率.该方法结合增强现实技术、目标检测算法、深度传感技术及先进的运动控制系统，具体包括以下步骤：利用RGB‑D摄像头采集数据,建立三维空间模型，并对深度图像与彩色图像进行精确对齐处理；基于昇腾Atlas 200I DK A2开发板,结合改进后的YOLOv11模型，实现目标的高效检测与识别；通过坐标变换方法，将目标从像素坐标系转换至相机坐标系，再进一步映射至机械臂基坐标系的三维空间位置；最后，通过大象机械臂MyCobot 280M5完成抓取操作.通过结合RGB‑D信息、深度学习检测算法和三维坐标转换方法，本发明的系统实现了复杂环境下机械臂的高效、精准目标抓取，具有高精度、高实时性、易维护、易集成部署等特点。
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公开(公告)号：CN118013559A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410418367.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于ERP安全技术领域，公开了基于区块链数据用户角色模型的印章数据加密安全系统，针对企业用印流程中存在的信息泄露问题、存储服务器的信息泄露以及业务过程中的信息泄露问题，结合了用户角色模型和属性基加密算法，既能提高信息保护的安全性，还能够让用户角色模型中的每一个分配角色按照访问权限获取相应信息，可溯源用印全流程信息。
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公开(公告)号：CN117556886A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311436882.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/04 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于特征重要性感知的可迁移对抗攻击方法，包括以下步骤：步骤1：对于给定数据集的图像，选择一个深度学习模型作为白盒模型，选取模型的中间层，对输入图像进行随机像素丢弃，计算每一个随机像素丢弃样本的梯度值；步骤2：对所有随机像素丢弃样本计算得出的梯度值进行求和取均值，然后对计算得出的均值使用分位数滤波进行过滤，生成聚合梯度值；步骤3：使用步骤2中得到的聚合梯度值和神经网络中间层的特征映射值计算损失函数，通过损失函数来指导生成对抗样本；步骤4：使用步骤3生成的对抗样本攻击黑盒模型。本发明可迁移对抗攻击方法能够更精细准确的引导对抗样本的生成，有效的提高对抗样本的迁移性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117473420A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311170937.9
申请日：2023-09-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/10 , G06K7/10 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开一种基于RFID技术的非接触式动态手势识别方法及系统，属于RFID应用技术领域；方法主要包括对手势数据进行预处理，对预处理后的手势数据利用一种基于KL散度的滑动窗口算法进行低精度的手势分割，然后引入图像分割中的帧差法思想对边缘窗口进行分割，以达到更高的手势分割精度；将分割后的手势数据划分为子手势，建立基于随机森林的分层手势识别模型，其通过将手势概率向量及累加概率向量与阈值进行比较，在保证较高识别准确性的基础上能够有效提升手势识别的实时性；解决当前存在的方法中手势分割精度低以及手势识别实时性较差的问题。
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公开(公告)号：CN116630668A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310419032.4
申请日：2023-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉中的目标检测技术领域，公开了一种快速轻量级的安全帽佩戴异常识别方法，将CA注意力机制引入YOLOv5模型，使其与ConvNeXt的内容相结合，对自动计算锚框的Kmeans算法进行改进，训练后得到了优化后的YOLOv5_CC模型，对边缘端设备上传的监控视频切片进行异常识别分析，检测出视频中的人是否佩戴安全帽。本发明所述的方法在保持轻量化的基础上提升了检测精度，加快了运行速度，实现了更好的训练效果。
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公开(公告)号：CN116403706A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310455550.1
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 一种融合知识扩展和卷积神经网络的糖尿病预测方法，构建了一种以词嵌入向量和文本嵌入向量作为双通道输入的语义增强卷积神经网络模型，使得模型能够关注到更为重要的糖尿病特征并捕捉到更细粒度的糖尿病语义信息，从而提高了对糖尿病的诊断准确率；解决对大规模糖尿病领域标注数据的强依懒性和糖尿病领域知识的缺乏性等问题，设计了在糖尿病诊断过程引用外部知识的方法可以对数据集起到一个数据增强效果，并减少深度学习模型训练所需数据；解决了医疗数据集的小规模导致深度学习模型学习结果泛化能力不强，无法获得满意糖尿病预测结果问题。
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公开(公告)号：CN116311170A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310455559.2
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V20/56 , G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于YOLOv5的行车目标检测方法，对数据图片目标标签标注，改进YOLOv5代码训练数据集完成对应类别概率、目标置信度、预测框坐标的测算，用以目标实时检测并以检测框标出；进行HSV三通道拆分，结合不同通道特征进行区域提取，完成对车道线的特征掩模后再将HSV三通道合并为BGR色彩空间，再迭代筛选确定车道线目标，再以此为更精确的掩模通过低要求的Canny边缘检测和Hough变换，做到对曲率车道线的应检尽检；在物体立于地面上的强假设上，用相机标定纠正透镜畸变，再用其参数建立相机成像几何模型，通过单目视觉来测量距离；利用YOLOv5得到运动目标检测框，结合距离检测算法和车道线检测完成路面目标检测软件。本方法提高了检测的准确性与实时性。
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公开(公告)号：CN115065483A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210694513.1
申请日：2022-06-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于区块链的零知识证明数字身份管理方法，优化主流的数字身份管理技术存在的比如密码传递过程中的泄露、对网络实时性要求高、数字证书颁发机构不够权威等问题，满足各行业对数字身份管理技术愈发苛刻的要求，具有更高的验证效率以及更高的安全性；本方法基于零知识证明算法，采用零知识证明优化数字身份管理过程，实现无需密码的身份验证，杜绝密码泄露的风险。
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