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公开(公告)号：CN109727287B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201811610435.2
申请日：2018-12-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于增强现实的改进注册方法及其系统，其特征在于：包括，序列图像采集；ORB特征提取，并建立特征提取模板；检测特征描述子方向，并使其具备旋转不变性；自主栅格化处理，优化提取特征点对分布；平面检测；以及根据空间关系，将空间点投影屏幕坐标，完成虚拟物体的注册；本方法可以有效剔除误匹配点的出现和减少最优匹配点对选取的迭代次数，从而提高增强现实系统的三维注册效率。
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公开(公告)号：CN110825234A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911095705.5
申请日：2019-11-11
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业场景的投影式增强现实跟踪显示方法和系统，包括以下步骤，利用传感模块实时获取装配场景的深度数据；视点跟踪模块接收所述深度数据判断跟踪操作人员的头部位置并将其转化为投影屏幕坐标系中位置信息；所述视点跟踪模块根据在投影屏幕坐标系中的位置调整投影矩阵，绘制出相应视点的图像，同时根据所述操作人员的视点位置变换3D诱导场景的虚拟相机朝向信息；投影模块根据计算机模块传输的投影信息完成图显示。本发明的有益效果：采用投影式增强现实更符合工业现场操作需求，减少用户佩戴负担，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN109714763A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811550614.1
申请日：2018-12-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种射频识别安全认证方法，包括以下步骤：包括进行标签、阅读器和服务器的参数初始化；所述参数初始化完成后开始认证，且还包括，所述阅读器发送认证请求消息至所述标签；所述标签收到所述请求消息后生成标签认证信号；所述标签判断所述阅读器为合法阅读器时，认证完成。本发明的有益效果：能够防止假冒攻击、重放攻击、跟踪攻击、拒绝服务等安全威胁外，还能保证增强敌手能力下的强前向隐私不被泄露，此外，采用公钥加密机制，降低了系统存储和管理秘钥的困难性，有助于射频识别系统规模的扩展。
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公开(公告)号：CN108520272A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810238633.4
申请日：2018-03-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种改进苍狼算法的半监督入侵检测方法，属于网络信息安全技术领域。本发明方法可以有效避免基本GWO算法易出现早熟收敛这一缺陷，平衡了GWO算法的全局探索和局部开发能力；利用云GWO算法优化K-means算法来标记特征相似的数据，在少量人工标记数据的基础上，实现大规模准确标记训练数据集的生成，同时提出了未标记数据和标记数据的比例大小，避免了模型出现“欠拟合”和“过拟合”的现象，保证了模型的检测精度；同时，将优化后的半监督学习方法结合利用云GWO算法对单类支持向量机模型的参数进行优化，相比单方面的优化，本发明达到了更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN108462711A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810238631.5
申请日：2018-03-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种余弦时变PSO-SVM的入侵检测方法，属于网络信息安全技术领域。本发明方法先将包括正常样本和攻击样本的NSL-KDD数据集和ADFA入侵检测数据集中的所有数据进行数值化处理，然后进行余弦时变PSO优化，再应用余弦时变PSO-SVM进行误用检测。本发明与现有部分时变粒子群优化SVM模型相比，根据余弦函数非线性，改进时变粒子群算法在检测过程中的学习能力，精简余弦时变加速系数表达式，改进惯性权重的取值策略，提高对当前最优目标区域搜索的精细程度和搜索效率，从而加快时变PSO-SVM入侵检测模型的收敛速度，有效地提高时变PSO-SVM入侵检测模型的检测率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108073941A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201611035273.5
申请日：2016-11-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像语义生成方法，该方法包括以下步骤：第一，通过图像整体语义生成要求，构建结合卷积神经网络和长段时间记忆网络的模型结构；第二，将人工标注好的图像输入到预训练好的卷积神经网络；第三，将人工标注的图像语义描述与卷积神经网络提取到的图像特征输入到长段时间记忆网络中；第四，根据生成的图像语义描述与人工标注信息进行计算其损失函数；第五，根据损失函数，反向传播优化卷积神经网络和长段时间记忆网络各个参数。本发明应用卷积神经网络技术和长短时间记忆网络生成图像语义描述。
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公开(公告)号：CN106940805A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710127457.2
申请日：2017-03-06
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62 , G06F3/0346 , G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于手机传感器的群体行为分析方法，属于计算机网络应用技术领域。本发明将手机加速度及触摸屏传感器信号作为行为分析的数据源，然后通过滑动平均滤波器对原始数据进行噪声处理；对预处理后的数据在时域和频域上进行特征提取，构建一种结合互信息与线性判别分析的降维方法对提取特征进行降维处理，将降维后的对应特征向量输入行为分类模型，获得用户行为识别结果。进一步选择访问时间和访问频率作为群体行为属性，最后利用近邻传播算法对用户群体行为数据进行聚类，完成对群体行为的分析。
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公开(公告)号：CN101662686B
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN200910182763.1
申请日：2009-09-07
Applicant: 江南大学
IPC: H04N7/30
Abstract: 本发明涉及一种视频水印处理方法，尤其是一种基于纹理特性的DCT域视频水印处理方法，属于信息安全的技术。本发明将水印进行置乱；根据视频图像RGB的色彩值算出视频图像的亮度和，将亮度和进行排序，选择嵌入的帧，根据视频图像的纹理分布，确定置乱后水印嵌入视频图像的AC系数的中、低的位置，通过引入运动补偿对嵌入水印后的视频图像进行失真补偿，降低水印嵌入时引起的视频失真，通过利用水印的相关性对嵌入水印后的视频图像进行提取及检测。本发明的不可见性好，抗攻击能力强，安全性及实时性好，嵌入信息容量大。
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公开(公告)号：CN102034288A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010581472.2
申请日：2010-12-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多生物特征识别的智能门禁系统，其包括声音采集设备及图像采集设备；门禁控制器分别接收声音信号及图像采集设备采集的人脸图像信号；门禁控制器的输出端分别与数据处理器及电控门锁相连；门禁控制器将接收的声音信号及人脸图像信号传输到数据处理器内；所述数据处理器分别对接收的声音信号及人脸图像信号进行特征提取，对采集的声音信号与人脸图像信号进行识别，并将特征提取后相应信号进行归一化与分类融合处理；数据处理器将分类融合处理后相应的信号与预设的样本库相比较；当分类融合处理后得到的信号与样本库内相应信号匹配时，门禁控制器打开电控门锁。本发明提高了识别的可靠性，准确率高，识别方便，安全可靠。
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公开(公告)号：CN1936995A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610096612.0
申请日：2006-10-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种工业烟气在线监测系统的控制及数据传输系统及方法，包括烟尘监测子系统，实时监测烟尘浓度；烟气排放参数监测子系统，实时检测烟气含氧量、流速、压力、温度等参数，气态污染物监测子系统，对烟气实时采样和控制，进行预处理，系统控制及数据采集处理子系统，采集上述子系统的输出信号、并进行处理、存储、显示、记录和统计，实现数据实时、远距离传输；烟气预处理程控，与环保监测中心站计算机通信。本发明应用现代传感器和检测技术、计算机和网络技术、信号处理和无线数据传输技术，使系统的自动化程度高、维护工作量小，稳定性好，数据处理快速方便。具有远程监控、远程资料传送等功能。运行费用低，技术含量高。节省人力和物力。
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