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公开(公告)号：CN118823878A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410959757.7
申请日：2024-07-17
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于分层路径特征融合的电力安全装备穿戴智能检测方法及装置，包括：获取电力作业人员工作时穿戴安全装备的数据集，对数据集进行划分训练集、验证集、测试集并采用数据增强算法对数据集进行预处理；将YOLOv8中的Backbone层的卷积替换为HybridVGG‑Rep模块；采用分层路径特征融合网络进行特征的融合，并且在融合时加入加权融合机制，H‑PFANet在PANet网络中的中间特征层采用BiFPN融合的同时，在底层C2f与Conv层增加一个特征融合结构；将YOLOv8中的CIoU损失函换为Inner‑EIoU。使用训练集训练改进后的YOLOv8模型，YOLOv8模型将输入的数据映射到输出空间，产生预测的结果。本发明通过对YOLOv8进行改进，可以高效可靠的对电力作业人员安全装备的穿戴进行智能检测。
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公开(公告)号：CN118607528A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410782131.3
申请日：2024-06-17
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了基于多词分割和多层次信息提取的电力设备命名实体识别方法。对原始电力设备文本进行分词和多词分割，获取命名实体候选项；使用预训练模型获取字符级命名实体词嵌入表征集合；从词嵌入中分别提取局部特征和全局序列上下文依赖，生成上下文特征表征序列；融合上下文特征,并结合滑动标注窗口获取的上下文语义信息，进行多层次分类；最后基于条件随机场解码输出命名实体识别结果，包括实体边界和类别型号标注。本发明结合了多词分割和多层次信息提取技术，有效处理电力领域中常见的由多个词构成的专业术语和设备名称，综合利用了词汇、句法和语义等多层次信息，增强了对上下文的理解能力,提高了在复杂语境下的识别准确性。
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公开(公告)号：CN116630125B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310425058.X
申请日：2023-04-20
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于SIFT和Harris角点检测的鲁棒可逆水印算法，包括水印嵌入与水印提取两个部分，水印嵌入方法包括：首先对原始图像进行归一化，然后通过Harris角点检测和SIFT两种算法得到特征点，取出这两种算法检测到的相同特征点作为嵌入对象，再通过这些点对应区域构造直方图，找到零点z和峰值点p，根据零点z和峰值点p之间的大小关系，选择不同的像素用于水印嵌入，嵌入置乱后的水印信息生成含水印图像。水印提取为水印嵌入的逆过程，最终通过逆过程获取水印提取后的原始图像和水印信息。与现有技术相比，本发明结合SIFT和Harris角点检测不仅实现水印的较高不可见性，同时也提高了水印的鲁棒性和抗攻击能力。
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公开(公告)号：CN118101285B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410228620.4
申请日：2024-02-28
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于偏好树和知识图谱的智能网络检测方法及装置。首先对用户与网络检测技术之间交互信息进行清洗和整理，构建知识图谱，通过对图谱中每个实体之间的关系进行嵌入，得到实体向量表示，对实体向量关系的权重进行加权融合获得用户与网检测技术的综合相关性，得到TopN推荐列表；根据用户的偏好和历史操作数据，构建偏好的树形模型，将用户的偏好不同层级化，根据偏好树，得到用户与检测技术之间的偏好分数，最后取两个推荐列表交集作为最终的推荐列表。本发明提供了基于偏好树和知识图谱的智能网络检测方法及装置，通过偏好树以及知识图嵌入实现综合推荐，从而智能地推荐符合用户偏好的网络检测技术方案。
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公开(公告)号：CN116308980B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310173311.7
申请日：2023-02-28
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，公开了一种基于块最优动态选择的可逆信息隐藏方法，包括水印嵌入与水印提取方法。首先以2×3的图像块作为基本嵌入单元，将载体图像分成灰、白两层，通过块复杂度计算，划分出平滑块和非平滑块；其次对于平滑块，进行二次划分成1×3的块，并结合预排序技术嵌入秘密信息，从而保持高嵌入容量；然后对于非平滑块，通过块内复杂度来衡量此块是否能够直接嵌入，若不能直接嵌入，使用块对角合并策略进行再次合并，以生成更大的块来实现水印嵌入。水印提取为水印嵌入的逆过程。与现有技术相比，本发明不仅使得嵌入容量有了显著的增加，而且载密图像的视觉质量也得到了有效保证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117114542B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310918169.4
申请日：2023-07-25
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/0832 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/27 , G06F21/64 , H04L67/12 , H04L67/104 , H04L67/1097 , H04L9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和边缘计算的冷链物流碳排放数据监测方法及装置，实时监测每个运输阶段的温度、湿度和碳浓度信息，并将采样的数据发送到边缘计算节点进行处理计算；边缘计算节点实时接收并转换多个传感器数据，计算每个时刻的能耗和碳排放量；边缘计算节点将环境数据、能耗计算结果与碳排放量信息上传至区块链网络各节点中；区块链网络将各边缘计算节点采集的数据汇总计算得出冷链运输工具在每个运输阶段中的碳排放，并实时数据更新；边缘计算节点在设备端实施调整，实现实时、动态闭环的碳排放监测与管控。与现有技术相比，本发明利用区块链与边缘计算协同进行碳排放数据传输和监测，为冷链物流减碳提供数据支持。
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公开(公告)号：CN117994214A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410102294.2
申请日：2024-01-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测和语义分割的企业产品缺陷智能检测方法。首先使用带注意力机制的DeeplabV3+对产品图像进行语义分割，其次采用边界感知损失函数对图卷积神经网络进行优化，然后使用优化后的图卷积神经网络对DeeplabV3+的语义分割进行边缘优化用以提高语义分割的准确性，得到产品图像的语义分割结果，接着使用Transformer对产品图像进行边缘检测，得到产品的边缘信息，最后逐像素融合语义分割与边缘检测的结果，得到产品的缺陷并提供缺陷的位置以及缺陷形状。本发明方法可有效获取企业产品的缺陷，语义分割提供了缺陷的精确位置，而边缘检测可以帮助确定产品中的不规则形状或边缘缺陷，两者相结合可以提高缺陷检测精确性。
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公开(公告)号：CN117114542A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310918169.4
申请日：2023-07-25
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/0832 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/27 , G06F21/64 , H04L67/12 , H04L67/104 , H04L67/1097 , H04L9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和边缘计算的冷链物流碳排放数据监测方法及装置，实时监测每个运输阶段的温度、湿度和碳浓度信息，并将采样的数据发送到边缘计算节点进行处理计算；边缘计算节点实时接收并转换多个传感器数据，计算每个时刻的能耗和碳排放量；边缘计算节点将环境数据、能耗计算结果与碳排放量信息上传至区块链网络各节点中；区块链网络将各边缘计算节点采集的数据汇总计算得出冷链运输工具在每个运输阶段中的碳排放，并实时数据更新；边缘计算节点在设备端实施调整，实现实时、动态闭环的碳排放监测与管控。与现有技术相比，本发明利用区块链与边缘计算协同进行碳排放数据传输和监测，为冷链物流减碳提供数据支持。
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公开(公告)号：CN116957894A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310775494.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及信息隐藏、数字水印技术领域，公开了一种基于像素相关性的预测误差扩展可逆水印算法，其水印嵌入过程为：利用非重叠分块内的奇数行和奇数列之间的差值之和，从小到大依次排序，构成索引信息表；利用像素之间的相关性将原始图像划分为平滑块和复杂块，优先选择在平滑块内嵌入水印信息，在嵌入数据时采用预测误差扩展算法提高算法的嵌入容量，通过计算图像平滑分块，选择平滑度值靠前的像素块进行水印嵌入。水印提取方法为水印嵌入方法的逆过程。与现有技术相比，本发明在保证一定嵌入量的前提下能有效提高视觉质量，能够在提取出水印后能完全恢复出原载体图像，实现算法可逆。
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公开(公告)号：CN115631084A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211261596.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，公开了一种基于IWT和插值扩展的可逆水印算法，在水印嵌入时，首先对水印图像进行Arnold置乱作为预处理。然后对载体图像进行互不重叠分块，并对其进行近似平滑度计算。选取其中部分平滑块依次进行整数小波变换，利用插值扩展方法对高频分量进行水印嵌入。水印嵌入后，将嵌入完成的高频子块与其他三个子块一起进行逆整数小波变换后，与未使用的平滑块以及非平滑块结合，得到嵌入水印的图像，并将辅助信息利用无损压缩的方式嵌入到图像中，得到带有辅助信息的最终图像。水印提取为水印嵌入的逆过程。与现有技术相比，本发明提高了嵌入水印容量和嵌入后的图像质量。
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