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公开(公告)号：CN118212464A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410378414.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及遥感图像场景分类领域，具体公开一种基于上下文的遥感图像场景分类方法及系统，将第一预处理操作后的目标图像作为样本集对预构建的场景分类模型进行训练，获得训练后的场景分类模型；训练过程包括将样本集进行第二预处理操作获得初始特征向量，采用交替排列的局部自注意力模块和全局自注意力模块对初始特性向量进行空间特征提取获得特征图，将特征图通过平均池化层和全连接层进行压缩获得新的特征空间，由激活函数对新的特征空间进行处理获得分类标签；将采集图像输入训练后的场景分类模型获得图像的场景分类结果。本发明实现基于上下文的特征提取，进而基于上下文信息进行分类预测，有效提高场景分类的准确性。
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公开(公告)号：CN111340080B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010100890.9
申请日：2020-02-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于互补卷积特征的高分辨率遥感影像融合方法及系统，在选取的高分辨率遥感影像上进行目标物手工标注；将标注好的全色图像和多光谱图像裁剪为预设尺寸输入到特征提取网络；分别进行特征提取，分别得到全色图像特征图和多光谱图像特征图；叠加全色图像特征图和多光谱图像特征图，送入特征融合网络进行特征融合，得到高分辨率的多光谱图像。在进行高分辨率遥感影像融合时，形成一个基于互补卷积特征融合的完整体系，可以对全色图像和多光谱图像分别进行特征提取，叠加后输入融合网络最终得到融合图像，大大提升了图像质量。并且虑了样本的多样性，图像大小灵活多变，特征提取更为符合图像特点，使得融合后的图像质量更好。
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公开(公告)号：CN102833131A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210307910.5
申请日：2012-08-27
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种远程数据库响应性能测试比较系统及方法，包括控制系统、数据发送模块和数据相应模块，所述的控制系统包括：FPGA板卡、待测的服务器和上位机，所述的FPGA板卡通过RJ45接口与待测服务器相连，所述的FPGA板卡通过SPI接口与上位机相连；所述的数据发送模块包括IP_hdr_ctrl模块，IP_data_ctrl模块，IP_pkt_gen_ctrl模块，Link_ctrl模块，Rate_ctrl模块和Pkt_seng_module模块，所述的响应分析模块包括：TCP_link_pkt模块，TCP_link_parser模块，DB_ACK_parser模块和Result_analysis模块。
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公开(公告)号：CN115410094A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211126338.2
申请日：2022-09-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供一种高分卫星遥感影像镶嵌线提取方法及系统，属于图像处理领域，均能够：提取第一影像S1和第二影像S2上的公共区域，记为影像P；第一影像S1和第二影像S2为两个待镶嵌的高分卫星遥感影像；通过预先设置的能量函数，为影像P上的每一个像素分配能量值；基于所分配的能量值，为影像P构建能量矩阵E；提取能量矩阵E中所有能量之和最小的路径作为镶嵌路径；基于所述镶嵌路径，在影像P中描画得到镶嵌线。本发明提取的镶嵌线可避免穿过地物，无需要人工干预修改便可直接用于镶嵌，可广泛应用于镶嵌质量要求高的遥感影像的镶嵌。
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公开(公告)号：CN106685964B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201611243439.2
申请日：2016-12-29
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于恶意网络流量词库的恶意软件检测方法及系统；包括如下步骤：建立恶意网络流量词库；训练恶意软件检测模型；对待检测HTTP网络流量的流内容进行分割，分割成单词集合；对单词集合进行向量化：将得到的单词集合利用得到的词库转变成词向量；将词向量输入到训练出的恶意软件检测模型中，若模型对词向量的检测结果为恶意，则找到词向量对应的网络流的源头app，并标记为恶意app。使用这个恶意网络流量词库，我们不需要手动选择特征，只需要获取与词库中的单词的对比结果，然后建立出一个检测模型，就可以用于对恶意流量的检测，从而能够判别产生该恶意流量的app是恶意软件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106685964A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611243439.2
申请日：2016-12-29
Applicant: 济南大学
CPC classification number: H04L63/1425 , G06F21/56 , H04L63/145
Abstract: 本发明公开了基于恶意网络流量词库的恶意软件检测方法及系统；包括如下步骤：建立恶意网络流量词库；训练恶意软件检测模型；对待检测HTTP网络流量的流内容进行分割，分割成单词集合；对单词集合进行向量化：将得到的单词集合利用得到的词库转变成词向量；将词向量输入到训练出的恶意软件检测模型中，若模型对词向量的检测结果为恶意，则找到词向量对应的网络流的源头app，并标记为恶意app。使用这个恶意网络流量词库，我们不需要手动选择特征，只需要获取与词库中的单词的对比结果，然后建立出一个检测模型，就可以用于对恶意流量的检测，从而能够判别产生该恶意流量的app是恶意软件。
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公开(公告)号：CN110609950B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910713283.7
申请日：2019-08-02
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种舆情系统搜索词推荐方法及系统，均能够基于舆情分词词类映射表、获取目标舆情系统中每个用户各自感兴趣的词类，并可实时采集舆情系统的所有舆情用户在当前时刻往前第二预定时长t2内的用户搜索词，对属于相同词类的目标搜索词分词进行热度排序，并能够依据目标用户对应的感兴趣的词类向目标用户推荐其感兴趣的词类中热度排行较高的目标搜索词分词。本发明用于增加用户体验以及提高推荐精度。
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公开(公告)号：CN113191440A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110516965.6
申请日：2021-05-12
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像实例分类方法、系统、终端及存储介质，均能：获取目标地理区域的高分辨率全色遥感影像及多光谱遥感影像；对获取到的高分辨率全色遥感影像和多光谱遥感影像均进行实例标注，得到标注好的高分辨率全色遥感影像以及标注好的多光谱遥感影像；对标注好的高分辨率全色遥感影像和多光谱遥感影像分别进行图像特征提取，得到全色图像特征图和多光谱图像特征图；对所得到的全色图像特征图和多光谱图像特征图进行特征融合，得到融合特征图；将融合特征图输入分类卷积神经网络进行实例分类。本发明用于提升遥感影像实例分类效果。
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公开(公告)号：CN111340080A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010100890.9
申请日：2020-02-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于互补卷积特征的高分辨率遥感影像融合方法及系统，在选取的高分辨率遥感影像上进行目标物手工标注；将标注好的全色图像和多光谱图像裁剪为预设尺寸输入到特征提取网络；分别进行特征提取，分别得到全色图像特征图和多光谱图像特征图；叠加全色图像特征图和多光谱图像特征图，送入特征融合网络进行特征融合，得到高分辨率的多光谱图像。在进行高分辨率遥感影像融合时，形成一个基于互补卷积特征融合的完整体系，可以对全色图像和多光谱图像分别进行特征提取，叠加后输入融合网络最终得到融合图像，大大提升了图像质量。并且虑了样本的多样性，图像大小灵活多变，特征提取更为符合图像特点，使得融合后的图像质量更好。
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公开(公告)号：CN110609950A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910713283.7
申请日：2019-08-02
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种舆情系统搜索词推荐方法及系统，均能够基于舆情分词词类映射表、获取目标舆情系统中每个用户各自感兴趣的词类，并可实时采集舆情系统的所有舆情用户在当前时刻往前第二预定时长t2内的用户搜索词，对属于相同词类的目标搜索词分词进行热度排序，并能够依据目标用户对应的感兴趣的词类向目标用户推荐其感兴趣的词类中热度排行较高的目标搜索词分词。本发明用于增加用户体验以及提高推荐精度。
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