公开(公告)号：CN114581860A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210495891.7

申请日：2022-05-09

Applicant: 武汉纺织大学

Inventor： 邓在辉 ,  徐华 ,  罗瑞奇 ,  同小军 ,  徐杰

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进的YOLOv5模型的安全帽检测算法，本发明引入注意力机制的思想，将其与特征点的描述方式相结合，抓取更有效的信息，从而提升描述符的鲁棒性；通过k‑means++算法在三个不同尺度上聚类生成锚框作为模型的初始框并在模型中加入ARM，再通过BFF将ARM与YOLOv5主干网络链接起来，加上FSM和DRH使其能够动态的进行预测，更好的锁定目标，采用WBF算法，通过加权框融合得到最终的候选框，提升目标检测精度；采用加速模型提升模型的检测性能；本发明提升了小尺寸目标检测的精度，降低了漏检误检的概率，满足实时检测的需求，图片数据背景复杂等情况下，精度也能保证，更加贴近实际的应用场景。

公开(公告)号：CN115604025B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211466784.8

申请日：2022-11-22

Applicant: 武汉纺织大学

Inventor： 邓在辉 ,  李卓文 ,  同小军

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种基于PLI4DA的网络入侵检测方法，包括：定义含有源域正则化和目标自学习分支的目标模型并从预训练源域模型加载参数和权重；获取每条无标签目标域样本经过目标自学习分支的分类预测矩阵并计算每条样本的自熵值；将每类样本对应的最小自熵中的最大值作为阈值，筛选样本特征矩阵并添加到ARSM中；通过ARSM计算每条目标域样本的伪标签；使用基于置信的过滤机制进一步决定是否使用该伪标签；另外为了防止域偏置，目标域模型需计算源域正则损失Lsrc和自学习损失Lself，共同优化网络后得到最终模型，从而实现网络入侵检测。

公开(公告)号：CN115604025A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211466784.8

申请日：2022-11-22

Applicant: 武汉纺织大学(CN)

Inventor： 邓在辉 ,  李卓文 ,  同小军

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于PLI4DA的网络入侵检测方法，包括：定义含有源域正则化和目标自学习分支的目标模型并从预训练源域模型加载参数和权重；获取每条无标签目标域样本经过目标自学习分支的分类预测矩阵并计算每条样本的自熵值；将每类样本对应的最小自熵中的最大值作为阈值，筛选样本特征矩阵并添加到ARSM中；通过ARSM计算每条目标域样本的伪标签；使用基于置信的过滤机制进一步决定是否使用该伪标签；另外为了防止域偏置，目标域模型需计算源域正则损失Lsrc和自学习损失Lself，共同优化网络后得到最终模型，从而实现网络入侵检测。

公开(公告)号：CN203667074U

公开(公告)日：2014-06-25

申请号：CN201320845897.9

申请日：2013-12-20

Applicant: 中国石油化工股份有限公司 ,  武汉纺织大学

Inventor： 同小军 ,  肖翔 ,  罗平安 ,  郭峰林 ,  徐秀婷 ,  廖明潮 ,  管庶安 ,  李敏

IPC: B65B57/00

Abstract: 本实用新型涉及一种新型运动分包计量监测与调试系统，该系统由复检秤监视器、信号转换器、工控机、自动称重包装机经电流环信号线、RS232串行数据线、RS485传输电缆连接所组成，它可实现自动称重包装机电子秤的历史信息获取与状态监视、自动称重包装机工作状态的预测及自动称重包装机工作状态的自动调节等相对独立又互有影响三个方面，尤其是信号转换器可以将电流环信号转换成RS232串行数字信号，不仅可以将称重复检数据用于通过网络实时监控称重包装机的工况，还能自动调节称重包装机的运行状态，有效降低因超范围的误差所带来的损失，达到节省人力和时间，提高工作效率的目的。