公开(公告)号：CN117971594A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410028353.6

申请日：2024-01-09

Applicant: 新疆大学

Inventor： 莫家庆 ,  李广明 ,  冯昱伟 ,  郑新琦

IPC: G06F11/30 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的日志异常检测方法及装置，方法包括：首先将原始日志划分为若干日志序列，根据序列中每条日志消息内容是否包含参数选择不同的预处理方案；然后以每条日志为处理对象；对每条日志内部参数和模板分别提取特征，将参数和模板特征聚合之后形成对应的完整日志特征；最后以一个序列为单位通过多头注意力捕捉日志序列内部不同位置的相关性，将多头注意力的输出经过GRU网络为序列信息建模，将GRU输出的结果与原始的多头注意力的输出进行拼接，经过一标准的前馈层对拼接之后的特征进行整合，输出序列表示，将序列表达经过Softmax层完成分类。装置包括：处理器和存储器。本发明从多个特征检测异常日志，提高日志异常检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN119942542A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202311461799.X

申请日：2023-11-03

Applicant: 新疆大学

Inventor： 周刚 ,  杨森 ,  冯昱伟 ,  陈涛 ,  章江

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06T7/11 ,  G06T3/4053

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，公开一种基于超分辨率重建的棉田虫害检测系统。该系统包括构建棉田虫害数据集与建立虫害检测模型；构建的数据集是使用黄色沾虫板在棉田实地采集并进行标注，最后将原图像按640×640像素进行裁剪；虫害检测模型基于YOLOv7目标检测算法，利用改进后的超分辨率重建模块替换上采样模块，增强特征图的恢复效果；设计特征融合，重建后的特征图与P3层特征图进行元素相加，然后与重建后的特征图、P3层特征图进行通道拼接形成新的特征图；利用已训练好的模型对棉田沾虫板害虫进行检测。本发明从数据集、超分辨率重建和特征融合对检测算法进行优化，从而提升了检测模型在棉田害虫检测方面的性能，为农业相关工作提供了极大的便利。

公开(公告)号：CN119941781A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202311464122.1

申请日：2023-11-03

Applicant: 新疆大学

Inventor： 周刚 ,  冯昱伟 ,  杨森 ,  陈涛 ,  章江

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/094 ,  G06N3/088 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，公开一种基于无监督域适应的雾天目标跟踪系统，该系统包括构建视频数据集与建立雾天跟踪模型；构建的视频数据集是一个完整的雾天视频数据集，包括一个合成雾数据集以及一个真实雾数据集；雾天跟踪模型基于无监督域适应目标跟踪算法，利用改进后的域分类器，通过对抗训练解决目标跟踪在真实雾天性能下降的问题；引入中间域的方法实现从清晰天到合成雾天再到真实雾天的渐进域适应；利用已训练好的模型对真实雾天目标进行实时跟踪。本发明从数据集、训练策略以及跟踪模型上对目标跟踪算法进行优化，从而提升目标跟踪在真实雾天的性能与泛化能力，为监控系统、无人驾驶等实际应用提供了极大的便利。