公开(公告)号：CN116543157A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310516832.8

申请日：2023-05-09

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘建明 ,  郑钊豪 ,  黄光轮 ,  张明和 ,  甘镇

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的等变弱监督语义分割方法，包括步骤如下：步骤1生成类激活图；步骤2将生成的类激活图输入到AffinityNet模型中进一步细化，获得伪标签；步骤3使用全监督方式即DeepLab v1模型对生成的伪标签进行训练，其中将DeepLab v1模型中的VGGNet网络替换为Resnet网络，DeepLab v1模型得到的预测结果作为最终分割结果。这种方法减少了人工标注所耗费的大量人力和物力，分割结果准确性高。

公开(公告)号：CN119963188A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510028383.1

申请日：2025-01-08

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张华成 ,  吴依煜 ,  刘建明 ,  黄光轮 ,  张利

IPC: G06Q20/38 ,  G06F21/60 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明涉及差分分析技术领域，具体涉及基于自动化差分分析的移动支付系统加密强度评估方法，在移动支付系统中设置一个上界，将生成的一个有效差分特征作为最佳差分特征，在搜索过程中对其进行动态更新；将整个搜索空间划分为三种子集，计算子集的下界；将不等式组中的冗余不等式删除，将不等式组的范数减小；选择合适的搜索顺序对子集进行搜索操作，从中间开始，上下震荡进行搜索，若下界大于等于上界，则停止搜索，整合所有子集中的最佳差分特征，对支付系统的加密算法进行安全性分析并进行调整和优化加密策略，该方法利用自动化建模技术，结合分治算法、Matsui算法以及不等式范数优化算法，提高了分组在轮数较高的情况之下求解差分特征的效率。

公开(公告)号：CN120034380A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510182327.3

申请日：2025-02-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张华成 ,  吴依煜 ,  刘建明 ,  黄光轮

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/06 ,  H04L9/16

Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于SAT的动态加密通信安全评估方法，利用CVC格式对分组密码算法各个运算进行刻画，结合不可能差分二维建模的算法，提高了不可能差分区分器的长度和区分器的求解效率，同时得到了不可能差分轨迹中更加详细的状态差分的变化情况。具体通过SAT自动化搜索技术，将SP‑Network结构的分组密码中各个运算部件转化为SAT问题，使用STP求解器去求解得到可行解，再根据安全评估模块的反馈结果，动态调整加密策略。经验证，本发明的方法对于分组密码中的SPN结构具有通用性，而且利用STP求解器所得到的区分器轮数更长、区分器求解效率更高。

公开(公告)号：CN119762937A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411829121.7

申请日：2024-12-12

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄光轮 ,  唐淳炜 ,  刘建明 ,  张利

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/50

Abstract: 本发明涉及点云数据技术领域，具体涉及一种基于图卷积网络和隐式神经表示的高效点云处理方法，利用两个坐标基神经网络分别处理点云的几何和属性数据。第一个网络生成体素的占用状态，第二个网络生成占用体素的属性。通过对输入点云进行体素化并将其空间分为多个块，仅对那些非空块中的体素进行处理，从而显著提高了计算效率。本发明引入了图卷积网络，用于学习和处理点云数据中体素之间的空间关系，有助于在保持几何细节的同时，有效地压缩数据。此外，通过对神经网络参数进行量化处理并使用深度内容自适应二进制算术编码方法进行编码，本发明不仅减少了存储需求，还保证了压缩后数据的重建质量，在解码阶段也实现了数据的高效传输和存储。

公开(公告)号：CN119648529A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411672822.4

申请日：2024-11-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄光轮 ,  李纳川 ,  张利 ,  张明和

IPC: G06T3/4053 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及视频处理技术领域，具体涉及一种基于多尺度双向光流连接的视频超分辨率处理方法，集成首尾卷积模块、多通路注意力机制、特征提取神经网络、双向光流算法和数据集扩增算法对输入视频进行处理，具体的，首先利用首尾卷积模块对输入特征向量进行处理，其次，引入多通路注意力机制动态地评估和调整不同输入源的贡献度，过滤掉不重要的背景噪声；接着通过特征提取网络进行多尺度特征融合，提取关键信息；最后引入双向光流算法，利用时间相关性提高视频超分辨率重建的质量和时间连贯性。本发明在保证计算效率的同时，实现了高质量的视频重建。