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公开(公告)号：CN117746123A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311757674.1
申请日：2023-12-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/13 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供了一种基于拼接卷积与注意力机制的高分遥感场景识别方法，涉及遥感场景识别技术领域，在遥感场景分类任务中，本发明构建基于拼接卷积与双分支混合注意力相结合的混合网络，能更快速并且精准地定位到重要的特征。对普通卷积与深度可分离卷积进行改进，融合点卷积，构建拼接卷积模块，减少内存访问次数，提高分类速度。建立双分支的混合注意力模块，一个分支对卷积模块提取到的特征进行水平和垂直方向的聚集，另一分支建立通道注意力聚集特征，通过两个分支特征的融合，增加了与任务相关的空间特征信息，从而提高分类精度。将拼接卷积和注意力机制进行残差融合，以解决嵌入注意力机制增加模型复杂度所导致的梯度消失问题。
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公开(公告)号：CN107679484A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710894686.7
申请日：2017-09-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06F16/288 , G06F16/35 , G06F16/83 , G06K9/00979 , G06K9/6256 , G06K9/726 , G06K2209/21
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于云计算存储的遥感图像目标自动检测与识别方法，本发明通过训练图像数据采集和单核云计算平台多节点分配；训练图像目标信息数据存储归类，利用测试图像的外观特征构造目标-背景有序语义对，并利用所述目标-背景语义模型提取所述测试图像中的目标区域；对测试图像目标区域的外观特征构造目标类型有序语义对，利用所述目标类型语义模型判定目标类型。本发明通过单核云计算管理控制平台大大提高了现有技术中图像对比识别处理方法的处理速度和处理能力，还能够改善移动终端的云计算能力；本发明极大地提高了遥感图像目标检测和识别的精度，可广泛应用于图像配准、目标识别、目标跟踪等系统中。
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公开(公告)号：CN119939579A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411717623.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 辽宁工程技术大学 , 沈阳安澜信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种支持不完整代码的缓冲区溢出漏洞静态检测方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：对待检测代码对应的抽象语法树进行增强操作，确定所述待检测代码对应的增强抽象语法树；基于所述增强抽象语法树，确定所述待检测代码对应的扩展值流图，并对所述待检测代码中的函数进行启发式函数摘要匹配；遍历所述扩展值流图中的各个结点，确定所述待检测代码对应的脆弱性结点；对所述脆弱性结点进行启发式约束条件生成，基于约束条件的求解结果，确定所述待检测代码的缓冲区溢出漏洞检测结果；所述约束条件用于保障所述脆弱性结点不发生缓冲区溢出。本发明提供的方法及系统，实现了在代码不完整的情况下对缓冲区溢出漏洞进行检测。
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公开(公告)号：CN113191089B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202110594285.6
申请日：2021-05-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法，包括如下步骤：S1：对尾矿砂液化数据进行标准化处理，得到标准化数据集；S2：滑动窗口模型遍历所述标准化数据集，并计算每个滑动窗口内标准化数据的标准差，所有标准差形成标准差数据集；S3：计算标准差数据集的均值和标准差，根据所述标准差数据集的均值和标准差和拉依达准则得到多个分段数据集；S4：计算每个所述分段数据集的聚类半径；S5：每个所述分段数据集根据其所述聚类半径和聚类算法进行聚类；S6：将不在任何簇中的数据作为异常点输出。本发明采用了滑动窗口对数据进行划分的方法来降低全局参数对DBSCAN聚类效果的影响。该方法与传统DBSCAN方法相比，具有明显提升。
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公开(公告)号：CN113191089A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110594285.6
申请日：2021-05-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法，包括如下步骤：S1：对尾矿砂液化数据进行标准化处理，得到标准化数据集；S2：滑动窗口模型遍历所述标准化数据集，并计算每个滑动窗口内标准化数据的标准差，所有标准差形成标准差数据集；S3：计算标准差数据集的均值和标准差，根据所述标准差数据集的均值和标准差和拉依达准则得到多个分段数据集；S4：计算每个所述分段数据集的聚类半径；S5：每个所述分段数据集根据其所述聚类半径和聚类算法进行聚类；S6：将不在任何簇中的数据作为异常点输出。本发明采用了滑动窗口对数据进行划分的方法来降低全局参数对DBSCAN聚类效果的影响。该方法与传统DBSCAN方法相比，具有明显提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106780564B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201710071152.4
申请日：2017-02-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于先验模型约束的抗干扰轮廓跟踪方法，该方法采用SLIC算法和均值漂移聚类算法建立待跟踪视频图像的初始先验模型作为目标模型，采用目标模型的目标特征分布对当前帧图像进行水平集演化，采用SLIC算法和均值漂移聚类算法确定当前帧图像的目标区域，并根据当前图像遮挡情况进行先验模型的更新；本发明方法去除了图像跟踪过程中图像中非目标信息的干扰，使得先验模型对目标的描述更准确。保证模型的准确性。
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公开(公告)号：CN106780564A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710071152.4
申请日：2017-02-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/6256 , G06K9/6265 , G06K9/629 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明提供一种基于先验模型约束的抗干扰轮廓跟踪方法，该方法采用SLIC算法和均值漂移聚类算法建立待跟踪视频图像的初始先验模型作为目标模型，采用目标模型的目标特征分布对当前帧图像进行水平集演化，采用SLIC算法和均值漂移聚类算法确定当前帧图像的目标区域，并根据当前图像遮挡情况进行先验模型的更新；本发明方法去除了图像跟踪过程中图像中非目标信息的干扰，使得先验模型对目标的描述更准确。保证模型的准确性。
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公开(公告)号：CN115439680A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210968900.X
申请日：2022-08-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/45 , G06T7/40 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种结合纹理特征进行决策融合的煤体破坏类型图像识别方法，使用高清防爆相机在井下拍摄获取煤体图像，进行图像处理和标记，构建煤体数据集，并根据煤体原图像创建对应的纹理特征数据集；基于决策融合构建分类模型，并使用煤体原图数据集和对应的纹理特征数据集对分类模型进行训练；将待识别的煤体原图和对应的纹理特征图在训练完成的分类模型中进行分类测试，得到煤体图像的破坏类型分类结果。本发明通过对破坏煤图像进行机器识别，识别准确度达到99.52％，能够显著提升井下煤体破坏类型的识别效率，进而对煤与瓦斯突出事故的预测提供参考，极大地提高煤矿生产的智慧性与安全性。
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公开(公告)号：CN107766798A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710894526.2
申请日：2017-09-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/40 , G06K9/44 , G06K9/4642 , G06K9/6256
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于云计算存储和深度学习的遥感图像目标检测方法，本发明通过并行化深度学习，减少训练时间，优化训练效果，有效地提高图像识别效率，利用Storm实时识别，达到实时识别的目的；将遥感图像划分为若干个分割子区域，有利于提高识别的速度和精度。由于本发明在分割时使用均值漂移算法进行分割，这是一种快速有效的聚类分割算法，能够快速准确的得到分割子区域。本发明在均值漂移算法进行分割后，使用K最近邻方法进行识别，这是数据挖掘分类方法中最简单的方法，运算效率很高。
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公开(公告)号：CN104818687B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510210311.5
申请日：2015-04-27
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: E02B1/02
Abstract: 模拟动力荷载作用下尾矿库溃坝相似模拟实验装置，属于尾矿库溃坝模拟实验技术领域。本发明的自然条件模拟部分包括水箱，在水箱的上方设置有振动台，振动台与水箱之间通过液压升降柱相连接；在水箱内设置有水泵，水泵的出水口与水管的下端相连接，在水箱的底部设置有滑轮；尾矿库建造模型部分的筑坝挡板的出口处通过转轴与倾斜挡板的上端相连接，倾斜挡板的下端与溃坝测量箱的入口处相连接；溃坝检测部分的孔隙水压力传感器设置在筑坝挡板内，加速度传感器设置在溃坝测量箱的入口处；筑坝挡板设置在振动台上，水管的上端设置在筑坝挡板的上方；在倾斜挡板的下方设置有滑道，自然条件模拟部分通过滑轮设置在滑道上。
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