公开(公告)号：CN119360325B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411896708.X

申请日：2024-12-23

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王泉 ,  叶广飞 ,  陈祺东 ,  张永宏 ,  李东明 ,  曹燚 ,  吴昊 ,  张帆

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V20/17 ,  G06V20/40 ,  G06V10/62 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 基于YOLO‑Light对交通图像目标检测方法，属于图像识别技术领域，解决了现有技术对于无人机视角下的尺寸小、场景复杂且遮挡频繁的目标，容易出现漏检和误检，从而影响检测精度和目标跟踪的稳定性的问题。在YOLO‑Light的骨干，交通图像经过特征提取后，经过改进快速空间池化层再次进行特征提取，输出交通特征图；调整YOLO‑Light的骨干的最后三层通道数；在YOLO‑Light的颈部，交通特征图经过多联级的上采样、连接层和特征分解，再进行多尺度特征融合，输出多尺度的交通特征图；在YOLO‑Light的头部，多尺度的交通特征图依次输入空间注意力机制和检测头对交通目标进行检测。

公开(公告)号：CN118918148B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411411710.3

申请日：2024-10-11

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王泉 ,  叶广飞 ,  陈祺东 ,  张永宏 ,  李东明 ,  娄琼丹 ,  阚希 ,  曹燚 ,  吴昊 ,  张帆

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V20/17

Abstract: 一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统。属于目标跟踪技术领域，具体涉及面向智能交通和无人机视角下的轻量级目标检测和跟踪技术领域。系统包括目标检测模块、目标运动轨迹匹配模块和目标运动轨迹输出模块；目标检测模块：对视频帧图片进行处理，得出跟踪目标对应的检测框和每个检测框对应的置信度得分；目标运动轨迹匹配模块：根据置信度得分对检测框进行划分，划分后将检测框与预测轨迹进行匹配；目标运动轨迹输出模块：当目标运动轨迹匹配模块中将同一帧检测框连续3次与预测轨迹匹配成功后，将所述预测轨迹作为确认态轨迹输出。其解决了以往无人机对于目标的追迹中由于存在小尺寸目标、复杂背景以及遮挡情况而导致的追踪精度低的问题。

公开(公告)号：CN119538041A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411591352.9

申请日：2024-11-08

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王泉 ,  沈烨 ,  吴昊 ,  张永宏 ,  曹燚 ,  陈祺东 ,  施珮

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹预测方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取车辆轨迹数据，对车辆轨迹数据进行分类处理与特征提取，以生成标准化数据集；基于标准化数据集，训练车辆轨迹预测网络模型，车辆轨迹预测网络模型包括时序特征提取模块、空间交互特征提取模块和解码器；时序特征提取模块基于改进的Mamba架构实现；空间交互特征提取模块利用Transformer架构和图注意力机制的混合架构处理；解码器通过多头注意力机制处理编码后的特征，考虑不同时间步和不同车辆间的关联性，从而生成车辆轨迹的预测结果；将待预测场景的数据输入到训练好的车辆轨迹预测网络模型中，得到车辆轨迹的预测结果，该方法在计算效率、预测准确性和场景适应性方面具有显著优势。

公开(公告)号：CN119484719A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411501894.2

申请日：2024-10-25

Applicant: 无锡学院

Inventor： 曹燚 ,  葛文韬 ,  王泉 ,  张永宏 ,  侯星宇 ,  阚希 ,  李富 ,  朱灵龙 ,  吴昊 ,  杨飏 ,  付楠

IPC: H04N1/44

Abstract: 本发明公开了一种隐写信息生成、提取方法及装置、设备及存储介质，属于信息隐藏的技术领域；其中的隐写信息生成方法，应用于发送端，所述生成方法包括：获取秘密信息比特流；使用通信双方共享的密钥，通过预定的加密算法对所述秘密信息比特流进行加密，得到加密比特流；基于所述加密比特流，驱动预先训练好的序列生成模型生成人体姿态关键点序列；将生成的所述人体姿态关键点序列绘制成关键点连通图；将所述关键点连通图与任意人物图像输入预先训练好的姿态引导人物图像生成模型，生成具有目标姿态的人物图像；通过公共信道上传所述具有目标姿态的人物图像以传递秘密信息。本发明的方法极大地提升了隐写技术的安全性、隐秘性、灵活性和高效性。

公开(公告)号：CN119359519A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411460340.2

申请日：2024-10-18

Applicant: 无锡学院

Inventor： 曹燚 ,  杜尤伟 ,  张永宏 ,  王泉 ,  赵鸣 ,  阚希 ,  朱灵龙 ,  李富 ,  吴昊

IPC: G06T1/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于棋谱构造的生成式隐写嵌入方法、提取方法、嵌入系统及提取系统。嵌入方法包括：制作不重复的开局棋谱库，发送方将待嵌入的信息转化为二进制信息，根据二进制信息的长度从棋谱库中取出对应序号的开局棋谱执行并记录到含密棋谱中；利用智能棋手继续进行对弈，按预设转换规则将二进制信息嵌入到每步对弈中，并将每步落子操作记录到含密棋谱中，待所有信息嵌入完毕后将含密棋谱发送给接收方；接收方根据转换规则逆向从收到的含密棋谱中提取嵌入信息。本发明提高了隐写容量、增强了隐秘性保护、实现了高效迅捷的嵌入与提取，同时还能够验证密文完整性与有效性。

公开(公告)号：CN118736306A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410855363.7

申请日：2024-06-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 朱雪金 ,  盛丽娜 ,  曹燚 ,  吴昊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06F8/53 ,  G06F8/41

Abstract: 本发明公开了一种基于代码语义图像的物联网病毒变种家族分类方法，涉及网络空间安全技术领域，方法包括：对物联网病毒的可执行文件进行反汇编操作，并选取其汇编代码中的关键操作码作为分析依据；利用N‑gram模型提取操作码序列作为代码语义特征，并将病毒样本的操作码序列转换为操作码特征向量；将操作码序列向量转换成固定尺寸的代码语义灰度图像，使其能够有效表征物联网病毒的代码段细粒度语义特征；利用卷积神经网络对代码语义图像进行有效分类以获得家族信息；基于代码语义图像的物联网病毒变种家族分类方法能够高效准确地对物联网病毒进行家族判定。

公开(公告)号：CN119886211A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510378245.6

申请日：2025-03-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王泉 ,  陆啟想 ,  施珮 ,  张永宏 ,  陈祺东 ,  曹燚 ,  吴昊

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/26 ,  G08G1/01

Abstract: 一种基于智慧交通系统采集数据的城市交通流量预测方法。属于智慧交通技术领域，具体涉及一种基于物联网采集设备的城市交通流量预测技术领域。其解决了传统的交通流量预测方法的长期预测能力差，模型复杂度高，无法适应大规模交通预测的问题。所述方法包括如下步骤：统计监测数据，获取流量序列，并进行预处理；构建DSTTN模型，所述DSTTN模型从输入层到输出层依次经过线性层、连接与线性层、时空块以及输出层，在输入层和连接与线性层之间添加一个动态时空嵌入模块；根据训练好的DSTTN模型；得到模型的预测结果；将待预测流量序列输入训练完的DSTTN模型，生成预测结果。

公开(公告)号：CN118711147B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411090235.4

申请日：2024-08-09

Applicant: 无锡学院

Inventor： 阚希 ,  刘旭 ,  周舟 ,  张永宏 ,  王泉 ,  朱灵龙 ,  曹燚 ,  吴昊 ,  娄琼丹 ,  朱雪金 ,  龙鹏燕

IPC: G06V20/54 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车辆闯红灯监测方法和系统，所述方法包括以下步骤：通过高清摄像头采集交通路口实时监控视频；对实时监控视频进行检测区域划分；通过深度神经网络对划分后的检测区域进行检测；基于划分区域的检测结果对车辆是否闯红灯进行判断。所述系统包括：车辆实时视频采集模块，目标路口区域划分模块，基于深度神经网络的车辆检测模块，红灯显示期间关键帧获取模块，闯红灯行为判断模块，报警模块，信息存储模块和电子设备部署装置。本发明能够对闯红灯的车辆进行识别，并根据车牌照片自动提取车牌信息完成数据存储与报警。

公开(公告)号：CN119402252A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411518267.X

申请日：2024-10-29

Applicant: 无锡学院

Inventor： 盛丽娜 ,  徐耀 ,  朱雪金 ,  杨飏 ,  吴昊 ,  曹燚

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率形态学梯度的分布式电源FDIA检测方法，涉及网络安全技术领域，包括考虑FDI攻击特性，建立旨在篡改分布式电源DG电压二次协调控制层交互信息的FDI攻击数学模型；分析并量化FDI攻击对系统动态运行的影响，并基于各DG内部本地状态信息构建攻击检测信号；利用数学形态学梯度对攻击检测量进行特征提取和阈值判断，提出一种基于多分辨率形态学梯度的分布式电源FDI攻击分布式实时检测机制，从而有效实现系统中被攻击DG的快速精准定位，并判断被篡改数据类型，此外，该方法还能直接嵌入系统二次控制器以实现FDI攻击实时检测，具备良好的经济性及工程应用价值。

公开(公告)号：CN118886801B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411382722.8

申请日：2024-09-30

Applicant: 无锡学院

Inventor： 朱灵龙 ,  冯星宇 ,  张永宏 ,  王泉 ,  阚希 ,  曹海啸 ,  赵心迪 ,  曹燚 ,  吴昊

IPC: G06Q10/067 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开一种交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型。本发明建立一个由图网络生成层、图卷积模块和多尺度时间卷积模块三个核心组件构成的框架，由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制来生成动态邻接矩阵，并对多类邻接矩阵聚合，进而更好地利用交通节点中的交通特性，以及捕捉提取交通特征里隐含的空间特征，克服了传统方法的局限性，有效地解决了传统交通流量预测方法在智能交通系统中预测准确度度、无法反映交通网络影响等问题。