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公开(公告)号：CN119689447A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411748596.3
申请日：2025-02-10
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 中科探海(深圳)海洋科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及水声信息处理技术领域，提供一种主动声呐成像数据的归一化方法，包括：S1、方位距离矩阵的构建：通过声呐系统获取方位‑距离数据，将其存储在极坐标系中；S2、数据的平滑：在构建方位距离矩阵后，对每一行数据进行平滑处理，以减少噪声的影响；S3、计算期望回波强度：在完成平滑处理后，通过数据驱动的方法计算每个探测点的期望回波强度；将每一行数据按照对应的期望回波强度进行归一化处理；S4、坐标系转换：经过归一化处理后，将处理后的方位距离矩阵数据从极坐标系转换为直角坐标系。本发明能够减少背景混响和噪声对远距离小目标检测的干扰。
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公开(公告)号：CN118333171A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410725531.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心) , 西北工业大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/82 , G10L25/51 , G10L17/26 , H04N21/439 , H04N21/44 , A01K45/00
Abstract: 本发明涉及海洋生态环境监测技术领域，公开了一种基于视频和被动声学的企鹅监测方法及装置。该方法采用多组采集设备同时采集目标区域的音频数据和视频数据；根据各音频采集器的相对空间位置分析音频数据，获取发声企鹅的相对空间坐标；根据发声企鹅的相对空间坐标和视频数据，在视频数据确定发声企鹅的像素坐标；根据发声企鹅的像素坐标，在视频数据截取发声企鹅的视频片段；在发声企鹅在视频片段中提取所述发声企鹅的若干个企鹅行为，并对各企鹅行为关联的声音片段进行标注，构建发声企鹅的交流行为知识图谱。本发明提高了数据采集的全面性和有效性，提高了企鹅定位的准确性，进一步加深了对企鹅交流方式的研究。
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公开(公告)号：CN117527374A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311508600.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 中国电子科技网络信息安全有限公司 , 西北工业大学
Abstract: 本申请公开了一种网络防御模型构建方法及装置，首先使用Web本体语言和语义Web规则语言进行本体建模得到网络安全动态防御模型，然后在网络安全动态防御模型中建立本体类和本体类之间的关系，最后基于本体类之间的关系根据网络安全防御需求构建网络安全防御推理规则。通过使用Web本体语言表示网络对抗环境下与安全防御相关的威胁监测、决策、响应、防御等四个方面的本体类和关系，使用语义Web规则语言设计了该模型的威胁发现和防御决策推理规则，经过验证，根据上述步骤建立完整的网络安全动态防御模型能够发现和分析网络信息系统中的网络安全漏洞、可能受到网络攻击的攻击模式及相应的缓解措施。
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公开(公告)号：CN109241884B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201810967122.6
申请日：2018-08-23
Applicant: 西北工业大学深圳研究院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像的非侵入式潜在指纹提取方法，涉及它首先利用高光谱成像仪对待检测区域进行数据采集，得到多通道数据并通过低通滤波以及对数变换进行数据预处理；然后对多通道数据进行降维得到低维数据；最后计算每个通道图像的局部总变化量分离出纹理和非纹理信息，并通过梯度统计直方图信息将各通道纹理信息进行融合，得到指纹图像。其优点是：本发明利用丰富的光谱信息和纹理信息，克服了传统指纹提取方法在复杂背景图像下检测效果不佳的问题，在完全保护待检测物体的情况下具有较好的检测效果，在刑侦、文物检测、信息安全等领域具有较广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109241884A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810967122.6
申请日：2018-08-23
Applicant: 西北工业大学深圳研究院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像的非侵入式潜在指纹提取方法，涉及它首先利用高光谱成像仪对待检测区域进行数据采集，得到多通道数据并通过低通滤波以及对数变换进行数据预处理；然后对多通道数据进行降维得到低维数据；最后计算每个通道图像的局部总变化量分离出纹理和非纹理信息，并通过梯度统计直方图信息将各通道纹理信息进行融合，得到指纹图像。其优点是：本发明利用丰富的光谱信息和纹理信息，克服了传统指纹提取方法在复杂背景图像下检测效果不佳的问题，在完全保护待检测物体的情况下具有较好的检测效果，在刑侦、文物检测、信息安全等领域具有较广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118333171B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410725531.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心) , 西北工业大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/82 , G10L25/51 , G10L17/26 , H04N21/439 , H04N21/44 , A01K45/00
Abstract: 本发明涉及海洋生态环境监测技术领域，公开了一种基于视频和被动声学的企鹅监测方法及装置。该方法采用多组采集设备同时采集目标区域的音频数据和视频数据；根据各音频采集器的相对空间位置分析音频数据，获取发声企鹅的相对空间坐标；根据发声企鹅的相对空间坐标和视频数据，在视频数据确定发声企鹅的像素坐标；根据发声企鹅的像素坐标，在视频数据截取发声企鹅的视频片段；在发声企鹅在视频片段中提取所述发声企鹅的若干个企鹅行为，并对各企鹅行为关联的声音片段进行标注，构建发声企鹅的交流行为知识图谱。本发明提高了数据采集的全面性和有效性，提高了企鹅定位的准确性，进一步加深了对企鹅交流方式的研究。
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公开(公告)号：CN117850868A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410036649.2
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 西北工业大学
IPC: G06F8/71 , G06F40/205 , G06F16/903 , G06F21/55 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种安全防护组件自动编排方法和安全防护系统，该方法通过构建共用的关键词典和以标准化描述的数据集对安全防护方案的描述进行约束的方式，提高了安全管理系统对安全防护方案理解的正确性，消除对方案理解的偏差；通过在安全管理中心内建立安全防护规则库，并将安全防护规则和安全防护方案中的安全防护需求进行快速匹配的方式，实现了对安全防护组件的快速编排；通过构建包含大量历史记录的数据库，并利用Apriori算法获取历史数据库中频繁集的无监督学习方式，提升了安全防护组件自动编排过程中的效率和正确性。应用该方法的安全防护系统主要包括软件定义安全防护平台，安全监测预警子系统、安全防护决策子系统和安全管理子系统。
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公开(公告)号：CN115292756A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210942460.0
申请日：2022-08-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了数据资产安全风险评估方法、装置、设备及介质，该方法用于大数据环境下数据资产安全风险评估，所述方法包括：依据模糊理论对若干安全风险因素进行剖析处理，构建评定矩阵；根据所述评定矩阵确定风险熵和权重向量；量化所述安全风险因素；赋予所述安全风险因素不同权重指标，计算数据资产安全风险值。本发明以信息熵为锚点，构造熵权向量，结合数据资产重要程度、数据安全能力成熟度、威胁频度、脆弱性和构建的安全风险隶属度等级表对大数据环境下的数据资产进行整体性的安全风险等级评估。
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公开(公告)号：CN115187019A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210739744.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 西北工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种人工智能全生命周期安全风险评估方法及装置，该方法包括以下步骤：构建安全风险评估指标体系；评估人工智能全生命周期安全风险。本发明以模糊数学为纽带，将定性和定量的安全风险评估方法相结合，以信息熵为锚点，构造熵权向量，结合资产重要程度、威胁频度、脆弱性和构建的安全风险隶属度等级表对人工智能进行整体性的安全风险等级评估，同时保留了对各类安全风险的评价及评估；通过将马尔科夫链理论应用于各安全风险类，形成各个风险类在稳定状态下的转移矩阵和概率分布，使得人工智能安全风险状态更直观、全面地展现。
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公开(公告)号：CN112184553A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011025262.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度先验信息的高光谱图像超分辨率方法，首先利用双流融合神经网络融合插值后的低分辨率高光谱图像和与其空间配准的高分辨率彩色图像，学习潜在高分辨率高光谱图像的先验信息；然后利用神经网络的输出表征学习到的先验信息，将深度先验信息表征构造正则项约束基于退化物理模型的目标函数；最后通过求解Sylvester方程得到该目标函数的最优解，同时自动估计正则项参数调整退化物理模型和先验信息的贡献度，在最优正则项参数下重建出高分辨率高光谱图像。本发明最大程度地复原了光谱和空间信息，从而得到高质量的高分辨率高光谱图像，同时算法运行速度快，实用性好。
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