公开(公告)号：CN115983316A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310002235.3

申请日：2023-01-03

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 张攀峰 ,  吴丹华 ,  赵聪 ,  杜慧

IPC: G06N3/006 ,  G06N3/08 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06F18/214 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明涉及隐私保护技术领域，具体涉及一种基于鸟群优化的深度学习模型隐私保护方法，包括首先进行数据集蒸馏，将精炼后的数据集作为模型训练的输入数据集；将鸟群参数初始化，用鸟的位置表示各神经元的权重参数；在每一次的迭代中，利用鸟的位置参数计算当前梯度，对所得梯度进行剪裁；对每个样本梯度添加噪声，梯度下降，参数更新；根据适应度，更新个体历史最优位置和当下种群最优鸟的位置，重新进行新一轮的迭代训练；达到停止条件时，迭代结束，得到一个满足差分隐私的网络和扰动后的最优参数。经验证，本发明在收敛速度、最终收敛程度和测试效果上均优于基准方法，在保护用户隐私的同时，更好地保留了模型的准确性。

公开(公告)号：CN118196753A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410289925.6

申请日：2024-03-14

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 张攀峰 ,  赵聪 ,  杜慧

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利公开了一种基于改进YOLOv8网络的交通标志检测方法。通过收集并处理中文交通标志数据库中公布的交通标志图片和相关标签文件，并制作中文交通标志检测数据集(CTS)。以YOLOv8网络为基础，使用VanillaNet代替CSPDarkNet‑53作为主干网络，并将CBAM注意力机制引入检测分支，使用EIoU损失函数替换YOLOv8的原始回归损失函数，形成TsignNet网络。将TsignNet网络在CTS数据集上进行训练与检测，保存训练最优模型用于实际交通标志检测场景中。本发明专利实现了提升检测精度和速度的同时加强模型的小目标检测能力，为真实场景下的交通标志检测提供了技术支持。

公开(公告)号：CN118196489A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410289898.2

申请日：2024-03-14

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 张攀峰 ,  赵聪 ,  杜慧

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利公开了一种基于轻量化YOLOv8的火灾烟雾检测方法。通过收集并处理中国科学技术大学火灾科学国家实验室公布的烟雾图片，并制作火灾烟雾检测数据集(FAS)。以YOLOv8网络为基础，使用双卷积（DualConv）改进主干网络的C2f模块，使用BiFPN网络改进原特征融合网络PAFPN，使用ShapeIoU损失函数替换YOLOv8的原始回归损失函数，形成FAS‑YOLO网络。将FAS‑YOLO网络在FAS数据集上进行训练与检测，保存训练最优模型用于实际火灾烟雾检测场景中。本发明专利在实现了模型轻量化的同时提升了模型的特征提取能力以及检测精度和速度，为真实场景下的火灾烟雾检测提供了技术支持。