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公开(公告)号：CN119577831A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411644193.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06F21/62 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络结构的抗模型反演攻击的方法及装置。通过对图像进行分块置乱的预处理，从数据源层面降低了模型反演攻击的风险。针对分块置乱的图像设计了深度学习网络，该深度学习网络旨在从分块置乱的图像中提取标志性特征，提高识别准确率，并抵御基于梯度和自注意力的模型反演攻击。该发明能够从分块置乱的图像中提取出更具鲁棒性的特征，并有效抵御基于梯度和自注意力的模型反演攻击，防止恶意攻击者通过模型反演等技术手段还原或推测出原始图像，具有重要的隐私保护和信息安全应用价值。
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公开(公告)号：CN110659379B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910902185.8
申请日：2019-09-24
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F21/60 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积网络特征的可搜索加密图像检索方法，在数据拥有设备端，将图像加密并将加密后的图像集存储在服务器端；在服务器端，由服务器提供CBIR服务；根据用户的查询请求对加密的查询图像提取特征，再计算相似度，最后将检索到的检索结果返回给查询用户；在授权查询业务端，向服务器提出查询请求，由服务器返回检索结果后，用户使用密钥对检索结果对应的图像进行解密还原。该基于深度卷积网络特征的可搜索加密图像检索方法具有更高的安全性和检索精度。
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公开(公告)号：CN113947609A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111185726.3
申请日：2021-10-12
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开一种深度学习网络结构及多标签主动脉夹层CT图像分割方法，其中，深度学习网络结构利用序列特征金字塔注意模块，关联不同尺度的CT图像序列特征，通过探索切片间的相关性，指导当前图像分割。同时，在网络的解码器中联合空间注意力模块和通道注意力模块，加强模型对目标区域的定位精确度以及特征的利用率。其次，本发明的多标签主动脉夹层CT图像分割方法，针对主动脉夹层多标签分割的类间关系，设计了多标签分类器以及相应的二元混合损失函数，在端到端的网络上实现多标签分割。本发明的深度学习网络结构对主动脉夹层快速筛查、诊断和评估有巨大的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN109032019A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810873084.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种客房人体感应系统及方法，客房人体感应系统包括MCU和设置在客房内的红外线列阵式传感器；红外线列阵式传感器与MCU相连。在房门处设置用于客房人体感应系统启动的触发装置；所述的触发装置为压力传感器或使用智能门锁。在床上设置与MCU相连的压力传感器用于检测床上是否有人。所述的压力传感器为FSR电阻式薄膜压力传感器。在卫生间设置与MCU相连的热释电传感器。MCU与服务器通信连接，使用APP对客房内的检测数据进行管理。该客房人体感应系统检测准确度高，可靠性高，易于实施。
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公开(公告)号：CN108959478A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810642032.X
申请日：2018-06-21
Applicant: 中南林业科技大学
CPC classification number: G06K9/4676 , G06K9/6215 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的密文图像检索方法及系统，首先，从自适应阈值和特征点预筛选两方面优化Harris算法，并提取图像特征。其次，采用SURF算法和词袋模型生成每一幅图像的Harris角点特征向量。然后，采用局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法对特征向量构建可搜索索引，并用传统加密方案对图像以及索引进行加密，最后，在云服务器上进行安全的相似性检索。实验结果证明，通过对Harris角点优选及SURF与词袋模型的特征描述，并对局部敏感哈希算法的参数进行了优化，本发明提出的检索方案与现有加密检索方案对比，不仅缩短了特征提取时间，而且有效提高了加密图像检索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105112296A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510455176.0
申请日：2015-07-29
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一株角担菌菌株，其命名为角担菌XCS-6，其在中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心的保藏编号为CGMCC No.9817，保藏日期为2014年10月22日。该角担菌菌株可应用于制备缬草素，具体是利用液体培养基对角担菌菌株进行发酵培养，摇床振荡，常温下培养至少6天，得到含缬草素的发酵液。将本发明的角担菌XCS-6先应用于制备缬草素后，还可再利用缬草素制备镇静安眠类中成药。
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公开(公告)号：CN119580920A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411622518.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G16H15/00 , G06T7/00 , G06F40/126 , G06F40/216 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于状态空间模型的医学图像描述方法，包括：获取目标图像和文本报告；将所述目标图像输入至图像编码模型，获取全局信息，其中，所述图像编码模型包括：自注意曼巴块和归一化层；将所述文本报告和全局信息输入至文本编码模型，获取文本单词概率，其中，所述文本编码模型包括：自注意力层、归一化层、交叉曼巴块和全连接层；基于所述文本单词概率，获取图像描述。本发明的自注意曼巴块通过全局信息建模来提取目标图像中异常区域的特征，交叉曼巴块通过优化医学图像与放射学报告之间的跨模态交互能力，增强了两者的一致性，损失函数利用其稀疏性，缓解了正负样本不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN117978931A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410169905.5
申请日：2024-02-06
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: H04N1/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种无载体隐写方法、系统、装置、设备及介质，属于隐写的技术领域。在本申请中，在第一载体图像上对秘密信息进行隐写，得到载体图像；在与第一载体图像风格不同的第二载体图像上对秘密图像进行隐写，得到风格图像。然后，通过将载体图像和风格图像输入预训练生成器中，得到隐写图像，通过传输隐写图像，利用隐写图像代替在传输载体图像中可能遭受的攻击，遭受攻击的隐写图像还可以复原为重构图像，以此进一步根据重构图像还原得到秘密信息和秘密图像，从而在同时传输秘密信息和秘密图像的高效传输基础上，避免安全风险，实现安全传输。另外，由于不需要构建映射规则，因此，复原为重构图像的恢复速度也会更快。
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公开(公告)号：CN111797409B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010226686.1
申请日：2020-03-26
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06F21/60 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种大数据中文文本无载体信息隐藏方法，首先，对大数据中文文本进行预处理，主要包括对文本的分词、计算分词后词语的词频及TF‑IDF特征信息、对文本进行LDA主题模型聚类。然后，发送方对秘密信息进行切分，然后通过词语索引表转换为关键词ID，并在大数据文本中搜索包含秘密信息关键词的文本。其次，将搜索到的文本根据对应文本的主题分布和对应文本中的关键词的TF‑IDF特征作为索引标签，同时引入随机数控制秘密信息关键词顺序，最后将随机数与索引一起作为标签加密发送给接收方。实验表明，该方法在提升隐藏容量的同时，提高了秘密信息的隐蔽性与安全性。
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公开(公告)号：CN111797409A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010226686.1
申请日：2020-03-26
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06F21/60 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种大数据中文文本无载体信息隐藏方法，首先，对大数据中文文本进行预处理，主要包括对文本的分词、计算分词后词语的词频及TF-IDF特征信息、对文本进行LDA主题模型聚类。然后，发送方对秘密信息进行切分，然后通过词语索引表转换为关键词ID，并在大数据文本中搜索包含秘密信息关键词的文本。其次，将搜索到的文本根据对应文本的主题分布和对应文本中的关键词的TF-IDF特征作为索引标签，同时引入随机数控制秘密信息关键词顺序，最后将随机数与索引一起作为标签加密发送给接收方。实验表明，该方法在提升隐藏容量的同时，提高了秘密信息的隐蔽性与安全性。
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