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公开(公告)号：CN119865560A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510062174.9
申请日：2025-01-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于数字图像加密技术领域，公开了一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法，包括以下步骤：基于现有的混沌映射系统模型，添加指数项和取余函数对系统模型进行性能优化，建立三维限幅耦合超混沌映射系统模型；基于三维限幅耦合超混沌映射系统模型，设计彩色图像人脸加密方案。本发明采用上述一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法，建立三维限幅耦合超混沌映射系统模型，选择性地加密面部区域，使混沌范围广，复杂度高；采用基于DeepFace模型的人脸识别加密方案，以有效提升加密速度；使用PSO优化算法，使加密方案能够有效地抵御已知的明文攻击，相较于传统加密有着较大的计算效率和加密质量的优势。
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公开(公告)号：CN116192362A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310262538.9
申请日：2023-03-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于数字图像加密领域，具体涉及一种李雅普诺夫指数可调的混沌系统，利用混沌系统实现的图像加密和解密方法，以及图像加密传输系统。该混沌系统属于一种二维混沌系统，并在系统中设置了一组用于对系统的李雅普诺夫指数进行可视化调节的控制参数。在图像加密过程中，主要利用混沌系统中的抛物线扩展映射在一级密钥的输入条件下产生的输出作为双曲正切扩展映射的输入，然后产生两个混沌序列最后将两个混沌序列用于对明文图像进行矩阵处理实现图像加密。图像解密过程利用一级密钥和二级密钥生成相应混沌序列，再用混沌序列对密文图像进行逆处理。本发明解决了传统混沌系统复杂度可控性差，图像加密方案的保密性和鲁棒性不足的问题。
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公开(公告)号：CN115390495A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211100856.7
申请日：2022-09-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车驱动控制器电路，包括电源电路、功能外接预留接口电路、主控电路、下载器电路、模拟输入电路、开关电路、电机驱动电路、刹车检测电路、车辆状态判断电路和相关功能检测电路；功能外接预留接口电路与相关功能检测电路连接；相关功能检测电路、电源电路、模拟输入电路、下载器电路分别与主控电路连接；电源电路与开关电路连接；开关电路与电机驱动电路连接；电机驱动电路与主控电路连接；电机驱动电路与车辆状态判断电路连接；主控电路与刹车检测电路连接。本发明实现了电机的平稳控制和安全可靠的运行，进而实现对电动汽车更稳定更可靠的控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104964712B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510398948.1
申请日：2015-07-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明的一种架空输电线路张力放线智能监测通信系统，在各滑车和走板上安装有各类传感器以及数传电台。以相邻的几个杆塔作为一个局部区域，局部区域中的滑车之间以星型网络组网的方式实现通信，所有局部区域之间以总线拓扑网络的方式实现通信。智能走板在任何一个局部区域中的监测信息均可以多跳中继接力方式来传送到中心基站，中心基站根据接收到的各个传感器的检测数据，计算出走板在放线区段内所处的位置、高度、速度、姿态、子导线受力和放线滑车所受荷载等张力放线数据，实现架空输电线路张力放线系统的智能监测。
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公开(公告)号：CN119904344A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411961636.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法及系统，方法包括：采集待加密隐藏的医学图像；基于Hopfield神经网络，构建图像加密模型；利用构建的图像加密模型完成对医学图像的加密和隐藏。本发明可以有效抵抗已知明文攻击和选择性明文攻击，提高混沌系统应用数据加密的安全性。同时，由于混沌系统的控制参数的增加也使得加密算法中密钥个数的增加，极大地扩大了密钥空间。本发明采用分数阶忆阻Hopfield神经网络的混沌序列对密文图像随机嵌入到载体图像中，达到视觉上与载体图像毫无差别的目的，起到双重保护作用；即使出现较大程度的信息丢失或各种噪声，仍然可以将密文图像从载体图像中解密。
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公开(公告)号：CN114598782B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210339644.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派和忆阻神经网络的图像加密方法及系统，应用于图像加密技术领域，其中方法包括：输入原始图像；对所述原始图像进行第一次加密处理；将经过所述第一次加密处理得到的图像利用忆阻神经网络进行第二次加密处理，得到最终的加密图像，并通过所述第一树莓派发送至所述第二树莓派；本发明通过过对图像进行加密后传输，增强了图像传输的安全性与隐蔽性。
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公开(公告)号：CN118101162A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410205996.3
申请日：2024-02-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及图像处理、传输技术领域，具体涉及基于改进型二维logistic映射的图像加密方法、模块、雷达通信系统。本发明提出了改进型二维logistic映射、并基于其产生两个混沌序列进行混沌图像加密，而且提出了结合循环移位、全局扩散的混沌图像加密方法，其加密效果更佳。经过仿真对比，本发明相较于传统二维logistic映射，在多项加密指标上均有提升。本发明将提出的基于改进型二维logistic映射的图像加密方法应用到雷达通信系统中，并设计一套图像保密雷达通信系统，以实现本发明的具体应用，提高了理论研究的实用价值。本发明解决了现有传统二维logistic映射存在混沌范围不连续、混沌范围小、相空间遍历性差等性能缺陷的问题。
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公开(公告)号：CN117478297A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311486491.0
申请日：2023-11-09
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/00 , H04N1/44 , H04N1/409 , G06N3/0495
Abstract: 本发明涉及医学图像加密技术领域，具体涉及基于分数阶忆阻耦合HR神经网络的图像选择性加密方法。本发明一方面通过分数阶忆阻耦合HR神经网络模型生成混沌序列，另一方面，将医学图像A中包含诊断关键信息的人体区域提取出来、并重构成重构像素矩阵P，之后使用生成的混沌序列对重构像素矩阵P进行混沌加密得到全加密图像B，可以实现对医学图像进行选择性加密，实现对敏感信息的加密，节省计算和传输资源。经过实验验证可知，本发明的选择性加密方法具有安全性好、密钥空间大、鲁棒性强等优点，具有良好的应用前景。
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