公开(公告)号：CN118097464A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410192856.7

申请日：2024-02-21

Applicant: 南通大学

Inventor： 徐慧 ,  王惠荣 ,  汪璇 ,  王吉彬

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv7的无人机航拍图像目标检测方法。本发明包括以下步骤：S1、对VisDrone2019数据集进行预处理，将VisDrone2019数据集格式转化为YOLO格式；S2、搭建YOLOv7网络模型，改进YOLOv7的网络框架和损失函数；S3、对改进的YOLOv7模型进行训练；S4、使用测试集对改进的模型进行测试。本发明添加小目标检测层，将原本三尺度检测升级为四尺度检测，设置更小的锚框以应对多尺度目标的变化，提高小目标的检测精度；在Backbone特征提取网络中嵌入Triplet Attenion模块，利用高效的注意力机制充分融合各种特征信息，提升在密集场景中小目标的准确度；采用WIoUv1损失函数替换CIoU损失函数，更好的平衡不同目标尺度的损失，强调对小目标的定位预测，提高小目标的检测精度。

公开(公告)号：CN117811829A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410040695.X

申请日：2024-01-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 徐慧 ,  吴一凡 ,  汪璇 ,  王吉彬

IPC: H04L9/40 ,  G06F21/55 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06N3/0455 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及计算机数据安全监控技术领域，具体涉及一种基于大数据的计算机数据安全监控方法。本发明目的是提供一种基于大数据的计算机数据安全监控方法，通过建立的异常模型数据库，实时对从未出现过的异常特征进行记录，并通过机械训练的方式将新的异常特征和相应的处理措施进行捆绑存储在异常模型数据库存中，实时提高对异常情况的处理能力，能够接受新的异常情况。本发明通过建立异常模型数据库能够对所有的异常情况进行记录，同时对异常特征进行独特标记，引入了深度学习技术，通过训练大型神经网络模型，独特的异常标记进行识别，最后将新的异常特征与相对应的应对措施进行捆绑，存储在异常模型数据库，提高了对复杂异常模式的识别能力。