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公开(公告)号：CN112600663B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110008714.7
申请日：2021-01-05
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种重构混沌序列多层加密方法，利用DNA编码、碱基互补配对和DNA解码对一维逻辑混沌映射生成的混沌序列进行分块变换，得到重构后的混沌序列；再将经过QAM映射、子载波分配后的QAM符号用矩阵表示，用重构的混沌序列对矩阵进行混合混沌置乱扩散，动态约瑟夫斯置乱加密后发送至接收端；具体的讲，通过对混沌序列进行不同的分块，完成DNA重构混沌序列，可以增加混沌序列的随机性和抵御攻击者的能力，经过两层加密使得置乱单位不再局限于符号，并且与明文相关的扩散，增加非法攻击者窃取有效信息的难度。
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公开(公告)号：CN111404661B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010217305.3
申请日：2020-03-25
申请人： 电子科技大学中山学院 , 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种光物理层混沌安全接入方法，设置OFDM信号传输时经过QAM调制和OFDM子载波分配后所得到的数据矩阵DATA的子矩阵划分方案，得到N个子矩阵，然后设置M个等级的混沌加密算法，令每个子矩阵分别从M个等级的混沌加密算法中选择一个等级的算法进行加密，得到MN种加密方案，计算每种加密方案的复杂度权值和，根据复杂度权值和对加密方案进行分组，当光网络单元ONU需要接入时，首先和光线路终端OLT确定安全等级，在对应安全等级的加密方案中选择一个加密方案，对数据矩阵进行划分后采用所选择加密方案进行加密后发送。本发明采用分级加密方案，实现了针对不同安全需求的加密，同时提高了用户信息加密的效率。
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公开(公告)号：CN112600663A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110008714.7
申请日：2021-01-05
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种重构混沌序列多层加密方法，利用DNA编码、碱基互补配对和DNA解码对一维逻辑混沌映射生成的混沌序列进行分块变换，得到重构后的混沌序列；再将经过QAM映射、子载波分配后的QAM符号用矩阵表示，用重构的混沌序列对矩阵进行混合混沌置乱扩散，动态约瑟夫斯置乱加密后发送至接收端；具体的讲，通过对混沌序列进行不同的分块，完成DNA重构混沌序列，可以增加混沌序列的随机性和抵御攻击者的能力，经过两层加密使得置乱单位不再局限于符号，并且与明文相关的扩散，增加非法攻击者窃取有效信息的难度。
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公开(公告)号：CN111404661A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010217305.3
申请日：2020-03-25
申请人： 电子科技大学中山学院 , 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种光物理层混沌安全接入方法，设置OFDM信号传输时经过QAM调制和OFDM子载波分配后所得到的数据矩阵DATA的子矩阵划分方案，得到N个子矩阵，然后设置M个等级的混沌加密算法，令每个子矩阵分别从M个等级的混沌加密算法中选择一个等级的算法进行加密，得到MN种加密方案，计算每种加密方案的复杂度权值和，根据复杂度权值和对加密方案进行分组，当光网络单元ONU需要接入时，首先和光线路终端OLT确定安全等级，在对应安全等级的加密方案中选择一个加密方案，对数据矩阵进行划分后采用所选择加密方案进行加密后发送。本发明采用分级加密方案，实现了针对不同安全需求的加密，同时提高了用户信息加密的效率。
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公开(公告)号：CN112560730A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011530196.7
申请日：2020-12-22
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种基于Dlib与人工神经网络的人脸表情识别方法，是通过Dlib对人脸图像进行人脸关键点检测，形成关键点图像，以关键点图像制作的情绪数据集对表情识别神经网络进行训练测试，将表情识别神经网络收敛为表情识别模型，在对需要情绪识别的人体对象拍摄成像后，通过Dlib检测出人脸关键点并形成识别图像，将识别图像输入至表情识别模型中得出人体对象的情绪结果，该情绪结果的获取不受光照等外部环境影响，且具有使用快速便捷、识别率极高的优点。
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公开(公告)号：CN112434469A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011391634.6
申请日：2020-12-02
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种基于VGG16的激光光束质量因子测量方法，是基于VGG16构建质量因子神经网络，并制作质量因子神经网络的数据集，对训练集作数据预处理后得到预处理训练集，再通过训练集以及预处理训练集训练质量因子神经网络，将质量因子神经网络训练收敛为质量因子识别模型，经过训练测试形成的质量因子识别模型，可根据光场图直接输出光束质量因子M2，操作简单便捷，且获得的光束质量因子M2的准确性高、稳定性好。
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公开(公告)号：CN111351563A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010288291.4
申请日：2020-04-14
申请人： 电子科技大学中山学院
IPC分类号： G01H9/00
摘要： 本发明公开一种远程内调制光纤干涉振动测量装置及方法，包括有调制器、激光器、耦合器组件、振动探头、光电探测器组和信号计算输出模组，所述调制器的输出端与激光器的输入端连接，所述激光器的输出端通过远距离光纤与耦合器组件、振动探头和光电探测器组串联，所述光电探测器组输出端与信号计算输出模组的输入端连接，所述信号计算输出模组与调制器互相连接传递信号，本发明具有精确的消除内调制光纤干涉的伴生调幅问题，提高光纤测量精度的优点，使测量更加精确，确保测量结果的精确性，符合测量需求。
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公开(公告)号：CN112561898A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011534031.7
申请日：2020-12-22
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的光纤传感器光斑分析方法，是通过光纤传感器获取各类的光斑对应图以制作光斑数据集，并以光斑数据集训练光纤光斑分析神经网络，将光纤光斑分析神经网络训练收敛为光纤光斑分析模型，只需将待分析的光斑分析图输入光纤光斑分析模型便可获取分析回归值，预测分析光斑分析图的压力、温度和位移，依赖卷积神经网络强大的特征提取能力建立光纤输出光斑与压力、温度、位移变化的映射关系，可根据光斑准确预测压力、温度、位移的变化值，实现定量分析，极为快速便捷，且具有客观、预测精度高、抗干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN112435271A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011391635.0
申请日：2020-12-02
申请人： 电子科技大学中山学院
IPC分类号： G06T7/12
摘要： 本发明公开了一种应用于激光光斑质量测量的灼烧轮廓分割方法，包括制作灼烧光敏纸数据集，对灼烧光敏纸数据集进行标注和数据增强，基于DeepLabV3+构建灼烧轮廓分割神经网络后，将其训练为灼烧轮廓分割模型，完成测试后的灼烧轮廓分割模型能直接对测量图片进行精确、可靠的轮廓分割，且具有鲁棒性高、成本低、通用普适性强的优点，极为适用和有利于测量判断激光光束质量的好坏。
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公开(公告)号：CN112435271B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011391635.0
申请日：2020-12-02
申请人： 电子科技大学中山学院
IPC分类号： G06T7/12
摘要： 本发明公开了一种应用于激光光斑质量测量的灼烧轮廓分割方法，包括制作灼烧光敏纸数据集，对灼烧光敏纸数据集进行标注和数据增强，基于DeepLabV3+构建灼烧轮廓分割神经网络后，将其训练为灼烧轮廓分割模型，完成测试后的灼烧轮廓分割模型能直接对测量图片进行精确、可靠的轮廓分割，且具有鲁棒性高、成本低、通用普适性强的优点，极为适用和有利于测量判断激光光束质量的好坏。
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