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公开(公告)号：CN107458619B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201710504062.X
申请日：2017-06-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息化处理与控制技术领域，公开了一种自动化微小型四旋翼自主降落与充电的方法及系统，所述自动化微小型四旋翼自主降落与充电的方法包括：微小型四旋翼电量预警，通过GPS定位微小型四旋翼飞行到地面中继站的正上方；摄像机拍摄微小型四旋翼，进行背景差分，定位捕捉、追踪微小型四旋翼；结合微小型四旋翼和地面回传的差分GPS信息，读取微小型四旋翼高度，进行3D定位，引导微小型四旋翼自主降落。本发明可自动控制微小型四旋翼的起降，节省了人力，同时，开合装置和框架可以保证微小型四旋翼在特殊天气不受损坏，国内现有的无人机起降大多在地面完成，没有固定的可升降的开合结构来保证无人机的保存和平稳起飞。
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公开(公告)号：CN119483918A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410540817.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明提供了一种面向比较函数的函数秘密分享构造方法包括：在密钥生成阶段：可信第三方，利用DPF密钥生成算法生成两个服务器对应的DPF密钥；在密钥评估阶段，两个服务器S0和S1利用各自持有的DPF密钥和前缀奇偶查询算法对所述输入数据进行查询，得到查询结果反馈至系统用户；系统用户对两份查询结果作异或操作得到DCF结果。由于函数的参数被分布式地隐藏在密钥中，任意单独密钥均无法解析出；并且密态计算过程中服务器无法窥探到DCF结果的明文值，仅得到密态的查询结果；同时本发明还设计了较现有分布式比较函数方案更加轻量化的算法，有效降低了计算复杂度。因此，本发明可以在保护用户数据隐私的同时提供较高的计算效率。
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公开(公告)号：CN118337381B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410577510.9
申请日：2024-05-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种面向区间包含函数的函数秘密分享构造方法，包括：在密钥生成阶段：可信第三方，利用DPF密钥生成算法生成每个服务器的DPF密钥，在密钥评估阶段：所有服务器并行调用基于前缀奇偶校验查询的DICF算法，在给定区间内得到奇偶查询结果，并判断奇偶查询结果是否在给定区间内。本发明通过两次调用DPF来计算从0开始到指定点的前缀奇偶校验，再利用异或操作和一个校正位τ来判断是否在给定区间内，从而处理可能的溢出情况。不仅增强了区间包含函数的安全性，显著减少了计算过程中的内存开销和本地计算复杂度，不仅适用于资源受限的环境，而且还能够提高计算效率，使得区间包含函数的计算更加高效。
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公开(公告)号：CN107458619A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710504062.X
申请日：2017-06-27
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: B64F1/18 , B60L11/182 , B60L11/1829 , B60L2200/10 , G05D1/101 , G06K9/0063
Abstract: 本发明属于信息化处理与控制技术领域，公开了一种自动化微小型四旋翼自主降落与充电的方法及系统，所述自动化微小型四旋翼自主降落与充电的方法包括：微小型四旋翼电量预警，通过GPS定位微小型四旋翼飞行到地面中继站的正上方；摄像机拍摄微小型四旋翼，进行背景差分，定位捕捉、追踪微小型四旋翼；结合微小型四旋翼和地面回传的差分GPS信息，读取微小型四旋翼高度，进行3D定位，引导微小型四旋翼自主降落。本发明可自动控制微小型四旋翼的起降，节省了人力，同时，开合装置和框架可以保证微小型四旋翼在特殊天气不受损坏，国内现有的无人机起降大多在地面完成，没有固定的可升降的开合结构来保证无人机的保存和平稳起飞。
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公开(公告)号：CN107452060A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710502725.4
申请日：2017-06-27
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T17/10 , G06F17/5009 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数据挖掘技术领域，公开了一种全角度自动采集生成虚拟数据集方法，对现实物体进行高精度建模，同时通过仿真算法模拟出模型的现实材质；通过对模型所处的环境进行仿真变化，从不同角度，不同场景，不同光照环境对物体进行从全角度快速提取大量的视觉图像；在输出时，自动根据所提取的目标模型以及其他环境信息进行自动分类，形成数据集。本发明可较为准确地生成可用于高维数据预测的虚拟样本；可以在短时间内生成大量的数据；极大的减少了现有采集数据集所耗费的人力物力；同时由于模型具有高度的可塑性；在不同观景下的模拟，也使得数据集泛型更好，更可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117056978B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311111312.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明的实施例提供了一种基于算术共享的安全并查集方法及其运算方法，应用于安全多方计算技术领域，所述运算方法包括：基于算术共享生成安全并查集初始化算法，利用安全并查集初始化算法完成并查集的初始化；根据安全列表索引算法、安全列表查询算法、安全列表更新算法生成安全并查集查找算法，利用安全并查集查找算法完成并查集的查找；根据安全并查集查找算法、安全列表索引算法和安全比较协议生成安全并查集合并算法，利用安全并查集合并算法完成并查集的合并。以此方式，可以在保护用户数据隐私的同时提供较高的计算效率。
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公开(公告)号：CN116388954B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310159080.4
申请日：2023-02-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种通用密态数据安全计算方法，通过密态数据安全计算库中各种组件的组合可以将各种机器学习算法外包至云服务器进行隐私保护的计算，在保护数据隐私和模型安全的同时，提高机器学习算法的外包计算效率和计算精度。本发明的通用密态数据安全计算库中各个组件基于各自的协议完成计算过程，这些协议均为隐私保护外包计算协议，在确保机器学习算法精度和计算高效性等前提下，可以实现半诚实威胁模型下的可证明安全，即用户和模型所有者的任何隐私信息都不会泄漏给云服务器。此外，通过并行生成方式在目标组件运行计算过程中生成未运行的目标组件的辅助参数，可以提高运算的效率。
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公开(公告)号：CN113162907A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110230381.2
申请日：2021-03-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息技术领域，公开了一种基于区块链的属性基访问控制方法及系统，所述属性基访问控制方法，包括：每个设备由系统中定义的属性进行描述，属性授权机构会根据其身份或能力为其分发对应的属性；同时使用区块链来记录属性的分发；属性授权机构之间共同维护一个公开可信的记录“属性交易”的分布式账本；参与数据交互的双方只需要做一些简单的签名和哈希操作即可完成访问控制的功能。所述属性基访问控制系统，包括：智能物联网设备；属性授权机构是属性的授权者；区块链。本发明能够确保合法的访问以及数据的安全，避免造成数据泄露；本发明访问控制灵活性强，且可扩展能力强；同时本发明能够节约成本。
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公开(公告)号：CN107093353A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710508698.1
申请日：2017-06-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G09B21/00
CPC classification number: G09B21/001
Abstract: 本发明公开了盲人智能终端交互辅助系统，涉及智能终端技术领域，提出了将图形界面分析整理转化成盲文显示的概念，并且能够对较长文本自动摘要。同时系统将盲文显示技术与语音识别、按键输入相结合，为盲人与智能设备间提供了多样化的交互方式，极大地满足了盲人用户在不同场合对智能设备的使用需求。这样智能且综合的交互辅助系统的应用必将对盲人与智能设备的交互方式产生全新的影响。本发明功能实用，性能稳定，使用灵活，成本为现有盲文点显器价格的1/20，随着智能设备的普及，本设备能够在盲人辅助设备市场产生可观的经济效益。此外本系统基于Android这一开放性平台，不仅针对智能手机，还可应用于平板电脑、导航仪等多种智能设备，适用范围广阔。
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公开(公告)号：CN118337381A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410577510.9
申请日：2024-05-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种面向区间包含函数的函数秘密分享构造方法，包括：在密钥生成阶段：可信第三方，利用DPF密钥生成算法生成每个服务器的DPF密钥，在密钥评估阶段：所有服务器并行调用基于前缀奇偶校验查询的DICF算法，在给定区间内得到奇偶查询结果，并判断奇偶查询结果是否在给定区间内。本发明通过两次调用DPF来计算从0开始到指定点的前缀奇偶校验，再利用异或操作和一个校正位τ来判断是否在给定区间内，从而处理可能的溢出情况。不仅增强了区间包含函数的安全性，显著减少了计算过程中的内存开销和本地计算复杂度，不仅适用于资源受限的环境，而且还能够提高计算效率，使得区间包含函数的计算更加高效。
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