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公开(公告)号：CN114548222B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210054882.4
申请日：2022-01-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F18/241 , H04L9/40 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于物联网入侵检测技术领域，公开了一种分布式物联网入侵检测方法及系统，安全云服务器使用IDS的公共数据初始化轻量级的机器学习模型，服务器向所有客户端分发公共数据和模型；在基于实例的迁移学习中，每个客户端使用所述模型作为基础分类器，并进行本地分类训练；客户端将更新后的分类器发送回服务器；当服务器从客户端接收到所有更新时，采用FedAvg进行模型聚合，并提出生成最终输出的加权投票算法；服务器将最终输出分发回客户端，客户端根据更新的模型启动本地化入侵检测系统IDS。本发明采用秩聚合算法对FedAvg方法进行改进，提高了检测性能，解决了在联邦学习中使用非独立同分布数据训练局部模型的关键问题。
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公开(公告)号：CN114972854B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210524653.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/73 , G06V10/74 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于视角辅助的摄影体位识别和体表解剖标志检测两阶段方法，包括以下步骤：S1：对23种摄影体位进行重新分组，生成视角标签；S2：基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，训练体位分类阶段网络；S3：基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，训练体表解剖标志检测阶段网络；S4：将数据集中的待测数据输入到优化后的两个阶段的网络中；S5：将两组热力图解码为坐标，使用平均高斯相似度评估这两组坐标；S6：将高检测性能标志点种类序列作为先验信息，对两组热图进行选择处理，输出坐标结果。本发明自动化处理水平提高，可以极大地降低放射科技术人员的工作量和感染风险。
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公开(公告)号：CN114360009B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111591465.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于人脸识别技术领域，公开了一种复杂场景下的多尺度特征人脸属性识别系统及其方法，包括特征提取模块、特征融合模块和多任务输出网络模块，特征提取模块用于将输入的图像信息进行批归一化，将得到的特征图分别进行卷积和空洞卷积；特征融合模块用于利用普通卷积和空洞卷积实现特征计算和融合；多任务输出网络模块用于通过全连接层进行分类，在网络分支之前依次设置全连接，负责共享特征提取。本发明不仅能够保证网络具有强大的特征提取能力，也能够将不同尺度的信息进行有效融合，使用专用的特征共享通道保证了特征的有效流动，使网络性能得到提升，无论是局部属性特征还是全局属性特征性能都有了巨大的提升。
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公开(公告)号：CN116027803A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211573801.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进A*算法的无人机自适应路径规划方法，首先为混合A*算法设计一个新的、考虑到环境中障碍物的启发式代价，并考虑到无人机飞行在一个混乱程度均匀的地图中，然后以此设计一个自适应策略来寻找到针对当前具体环境的最优启发式代价。该方案能够使得无人机在执行十余次混合A*算法后便能找到该地图环境对应的最优膨胀系数，得到该值后，无人机便以此最优膨胀系数来正常执行混合A*算法来快速寻找最优路径。
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公开(公告)号：CN115587964A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211010881.6
申请日：2022-08-22
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于光学遥感图像变化检测技术领域，公开了一种基于熵筛选的伪标签交叉一致性变化检测方法，包括：构建基于熵筛选的伪标签交叉一致性变化检测模型EPCCDM；将有标签双时相图像对和无标签双时相图像对输入所述EPCCDM得到四张变化概率图；对变化概率图执行基于熵的动态阈值策略得到伪标签；联合使用监督损失和伪标签交叉一致性损失对所述EPCCDM进行训练；训练完成后对变化概率图执行Argmax处理，将概率最高的类别作为像素的类别，得到每个像素点属于的类别，生成预测变化图。本发明在仅使用少量有标签数据的前提下，利用无标签数据实现有效的超高清遥感图像变化检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114866119A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210401317.0
申请日：2022-04-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，包括如下步骤：(1)对于完美的信道矩阵，通过加入噪声矩阵对原矩阵进行破坏，得到非完美的信道矩阵；(2)利用自编码器的原理，将得到的非完美信道矩阵作为输入，完美的信道矩阵作为标签，通过反向传播进行训练，构建信道特征提取网络；(3)利用训练好的基于自编码器的特征提取网络，经过编码器的一次前向传播进行信道编码，即可提取得到信道矩阵的特征矩阵；(4)将信道特征矩阵输入到网络进行混合波束成形。本发明有效利用毫米波信道矩阵的稀疏特性，利用自编码器进行信道特征提取，解决了非完美信道状态信息条件下噪声对混合波束成形频谱效率的影响。
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公开(公告)号：CN117665701A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311623222.4
申请日：2023-11-29
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开一种无人机辅助的通感一体化网络中目标三维定位方法，根据无人机辅助的通感一体化网络，建立传感模型，制定多目标三维定位策略，利用无人机接收到的目标回波延迟时间估计目标的三维坐标，利用目标回波延迟时间的特性建立目标三维定位精度指标CRB的表达式，联合目标定位精度和通信速率规划无人机轨迹，本发明解决现有无人机辅助通感一体化网络中目标定位信息获取不足，目标定位效率低的技术问题，有效实现无人机辅助的通感一体化网络中目标三维定位，提高系统定位精度。
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公开(公告)号：CN117615382A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311515758.4
申请日：2023-11-14
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于无人机控制技术领域，公开了一种全双工中继场景下无人机平台优化部署方法、系统及介质，计算机载IRS辅助系统的通信速率、AF全双工中继辅助系统的通信速率及DF全双工中继辅助系统的通信速率；无人机在一个广阔区域A进行飞行，高度在最小高度hmin和最大高度hmax范围内；对三种中继策略的无人机三维部署进行推导。与现有技术相比，本发明的有益效果是：1)综合考虑了IRS、AF和DF三种中继技术，实现了更加全面的分析。2)对于每种中继技术，提出了高效的三维部署方法，这些方法不需要复杂的环境信息，也不需要迭代求解，具有实时性。3)所提部署方法可以保证部署的最优性，进一步提升了通信速率。
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公开(公告)号：CN117590860A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311501428.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明属于无人机轨迹规划技术领域，公开了一种动态环境下无人机轨迹规划方法及系统，前端路径搜索部分基于hybrid‑state A*算法，提出了OHA*算法，在路径搜索中考虑到环境中障碍物信息，缩短路径搜索的计算时间。后端轨迹规划部分使用MINVO基函数生成轨迹凸包，并通过以最大化本无人机与动态障碍物的轨迹凸包之间分离程度为目标，通过求解优化问题得到最优分离平面，将其作为避障约束，保证了优化求解问题有最大的求解空间。最后将轨迹优化中的硬约束转换为软约束，用梯度下降的方法求解优化问题。本发明能够加快路径搜索算法的计算速度；解决规划出的轨迹过于保守的问题；加快求解速度且增加求解成功率。
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公开(公告)号：CN116029984A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211573760.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了基于TopN队列和权重FFT变换的多设备胃炎图像联邦学习方法，设计TopN队列和多设备聚合模型使得模型能够充分利用跨设备的信息以及前一轮甚至前几轮的历史信息，从而提高聚合后的模型准确度；其次本发明融合模型参数的频域信息对不同客户端的参数进行对齐，从而有效减少了不同客户端数据异质性导致的模型漂移现象；最后为了减少分散的客户端在本地数据过拟合的风险，本发明通过基于KL散度的本地loss正则项的方式，能够有效较少本地客户端的过拟合现象，使得模型向效果更好的全局模型优化。
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