-
公开(公告)号：CN113344119B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110718610.5
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/52
Abstract: 本发明是一种工业物联网复杂环境下的小样本烟雾监测方法，该监测方法利用两条并行分支实现烟雾检测，具体包括如下步骤：S1、第一条分支利用条件生成对抗网络生成数据集，将生成的数据集输入卷积神经网络中进行训练，将参数固定；S2、第二条分支采用迁移学习方法对源域图片和目标域的图片传入卷积神经网络进行训练，S3、将步骤S1和S2得到的概率进行加权得到新的概率，概率最高的标签即为所属类别，从而实现小样本下的烟雾检测。本发明结合了生成对抗网络和迁移学习方法，前者通过扩充数据集来解决小样本的问题，后者通过迁移学习来解决，二者结合，使得该模型即使在只有少量样本的情况下也能很好地在有雪环境下对烟雾进行监控。
-
公开(公告)号：CN113344119A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110718610.5
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明是一种工业物联网复杂环境下的小样本烟雾监测方法，该监测方法利用两条并行分支实现烟雾检测，具体包括如下步骤：S1、第一条分支利用条件生成对抗网络生成数据集，将生成的数据集输入卷积神经网络中进行训练，将参数固定；S2、第二条分支采用迁移学习方法对源域图片和目标域的图片传入卷积神经网络进行训练，S3、将步骤S1和S2得到的概率进行加权得到新的概率，概率最高的标签即为所属类别，从而实现小样本下的烟雾检测。本发明结合了生成对抗网络和迁移学习方法，前者通过扩充数据集来解决小样本的问题，后者通过迁移学习来解决，二者结合，使得该模型即使在只有少量样本的情况下也能很好地在有雪环境下对烟雾进行监控。
-
公开(公告)号：CN113312105B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110619282.3
申请日：2021-06-03
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06N20/00 , H04L67/1004 , H04L67/12
Abstract: 本发明是一种基于Q学习的车辆任务部分卸载策略方法，该方法应用在车载自组织网络中，方法步骤如下：对于移动车辆终端所请求的任务，进行任务分类，排除两种极端的任务类型，将时延极其敏感的任务直接进行本地卸载，将需要计算资源量大的任务全部卸载到MEC服务器进行计算。其次，对于剩下的不容易判断类型的业务，定义任务分类因子为βn，筛选出其中一部分时延不大敏感，计算资源量也一般的任务，对筛选出的任务进行基于Q学习的部分卸载。最后，当所有移动车辆用户终端所请求任务的卸载决策确定后，将对每个MEC服务器中的用户进行计算资源的分配。本发明的策略方法充分利用本地资源和服务器资源，降低系统总开销。
-
公开(公告)号：CN113296845B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110619280.4
申请日：2021-06-03
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种边缘计算环境下基于深度强化学习的多小区任务卸载算法，提出了一种改进的双深度Q网络算法，并基于双深度Q网络算法进行任务卸载算法设计，并将MEC边缘控制平台作为智能体与车联网环境进行交互，旨在相同的资源下优化任务处理速率与任务执行时延，另外在复杂业务场景下，针对DQN算法中存在的过估计问题，对DQN算法中的Q值函数进行改进，提高模型选择最优卸载策略的能力，本方案可以显著的提高计算与存储资源的利用率、有效降低车辆终端的任务执行时延，大幅度提高边缘侧计算与存储资源的利用率，并且算法收敛效率高于传统的DQN算法，解决了任务的最佳卸载比例问题，能够更有效地降低任务的执行时延。
-
公开(公告)号：CN113312105A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110619282.3
申请日：2021-06-03
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明是一种基于Q学习的车辆任务部分卸载策略方法，该方法应用在车载自组织网络中，方法步骤如下：对于移动车辆终端所请求的任务，进行任务分类，排除两种极端的任务类型，将时延极其敏感的任务直接进行本地卸载，将需要计算资源量大的任务全部卸载到MEC服务器进行计算。其次，对于剩下的不容易判断类型的业务，定义任务分类因子为βn，筛选出其中一部分时延不大敏感，计算资源量也一般的任务，对筛选出的任务进行基于Q学习的部分卸载。最后，当所有移动车辆用户终端所请求任务的卸载决策确定后，将对每个MEC服务器中的用户进行计算资源的分配。本发明的策略方法充分利用本地资源和服务器资源，降低系统总开销。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113296845A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110619280.4
申请日：2021-06-03
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种边缘计算环境下基于深度强化学习的多小区任务卸载算法，提出了一种改进的双深度Q网络算法，并基于双深度Q网络算法进行任务卸载算法设计，并将MEC边缘控制平台作为智能体与车联网环境进行交互，旨在相同的资源下优化任务处理速率与任务执行时延，另外在复杂业务场景下，针对DQN算法中存在的过估计问题，对DQN算法中的Q值函数进行改进，提高模型选择最优卸载策略的能力，本方案可以显著的提高计算与存储资源的利用率、有效降低车辆终端的任务执行时延，大幅度提高边缘侧计算与存储资源的利用率，并且算法收敛效率高于传统的DQN算法，解决了任务的最佳卸载比例问题，能够更有效地降低任务的执行时延。
-
公开(公告)号：CN119863691A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510348747.4
申请日：2025-03-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于多模态大模型的图像隐私定位识别方法及装置，该方法包括：基于语义token获取初始查询特征，基于初始查询特征、局部视觉token序列和全局视觉token生成条件查询特征；基于融合特征和条件查询特征确定目标查询特征；将目标查询特征输入给多模态大模型得到预测位置和预测类别；若预测类别与隐私对象描述的相似度大于语义相似度阈值，确定待检测图像存在用户关注的隐私对象，对与预测位置匹配的内容进行脱敏；若相似度不大于语义相似度阈值，确定待检测图像存在用户不关注的隐私对象，对与预测位置匹配的内容不进行脱敏。通过本申请方案，能够有效识别图像中隐私信息。
-
公开(公告)号：CN119442123B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510045375.8
申请日：2025-01-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供基于多模态大模型的异常信息检测方法及装置。在本实施例中，在确定了存在异常信息的前提下，再进行异常信息的具体内容的检测方式，这相比于直接对目标文件进行异常信息的具体细节的检测，一方面，不再是同时进行异常信息的检测和异常信息的具体内容的检测，这使得在进行是否存在异常信息的检测的时候，将异常信息检测模型的全部算力聚焦于是否存在异常信息上，能够提高是否存在异常信息的准确度。另一方面，也能在进行异常信息的具体内容的检测的时候，充分利用存在异常信息的先验条件，且全部算力聚焦于异常信息的具体内容上，这也能够准确检测出异常信息的具体内容。
-
公开(公告)号：CN119783103A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510283536.7
申请日：2025-03-11
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/56
Abstract: 本申请实施例提供智能终端内核恶意行为实时检测方法、装置、设备及介质。本申请实施例中，基于配置文件中指定需要跟踪的各事件对应的函数被调用时的调用记录生成特征数据集，以利用该特征数据集训练得到恶意软件检测模型以用于监测至少一个应用程序是否存在恶意行为，这样能够精准的识别出恶意应用程序，实现恶意应用程序的有效检测。进一步地，在本申请实施例中，在检测到虚拟文件系统写入函数被调用时，利用相应的探测处理程序基于该函数被调用时的调用记录，检测该函数写入目标文件的行为是否为潜在二阶段释放攻击恶意行为，并在为潜在二阶段释放攻击恶意行为时输出提示，这样能够快速精准地识别恶意行为，避免攻击被忽视。
-
公开(公告)号：CN119276468B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411805805.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了基于双棘轮算法的群组密钥协商方法、通信方法及装置。方法包括：接收各第二设备发送的各第二设备自身的加密密钥和第一明文；随机生成第二明文，并分别针对各第二设备，利用第二设备的加密密钥对第二明文进行加密，得到第一密文并发送至第二设备；根据第二明文和所有第二设备的第一明文，按照预设密钥生成方法，生成自身的共享密钥；响应于群组通信，根据共享密钥，按照预设密钥更新方法生成自身新的会话密钥；在到达下一次预设密钥协商时刻时，和/或，响应于共享密钥或会话密钥泄露，返回执行接收各第二设备发送的各第二设备自身的加密密钥和第一明文的步骤，得到自身新的共享密钥。可以提高群组通信中的信息安全性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
539
records
(took 0.122 seconds)
