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公开(公告)号：CN102209242A
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201110137912.X
申请日：2011-05-26
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: Y02D70/124 , Y02D70/126
Abstract: 本发明属于视频压缩编码与无线传输技术领域，提供了一种适用于智能手机等移动设备的可伸缩视频编解码与无线传输方法。其特征是根据移动设备当前可用功率和接收网络带宽，结合本发明提出的可伸缩视频解码功率模型，视觉感知模型和视频码率模型，得出最优化视频参数，例如视频帧率，信号幅度。最优视频参数由无线终端反馈至服务器，或者网络接入点来提取对应的可伸缩视频码流。该提取的码流通过无线网络传输至移动设备进行解码和播放。本发明可以根据无线终端的当前功率和接入带宽实时调节视频传输，并保证最优的视频质量。
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公开(公告)号：CN119851039A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510048790.9
申请日：2025-01-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/082 , G06N3/0495
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟样本扩展的增量式高光谱图像分类方法，属于遥感图像处理与应用技术领域。首先，对高光谱图像原始数据进行数据预处理；其次，构建虚拟样本扩展网络并训练初始阶段的虚拟样本扩展网络；再次，搭建并训练初始阶段的增量式高光谱图像分类模型；最后，利用虚拟样本扩展网络和动量知识蒸馏进行增量阶段的增量式高光谱图像分类模型的训练，进行分类并输出结果。本发明可对采集于不同高光谱成像仪的高光谱图像进行增量学习，从而实现学习新类别的同时，不遗忘旧类别的分类能力；本发明为增量式实现高光谱图像分类提供了一种可行的解决方案，使高光谱图像分类理论离大规模实际用更进一步。
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公开(公告)号：CN119851037A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510048561.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/094 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供一种基于多源并行对抗网络的高光谱图像迁移分类方法，属于遥感图像处理技术领域。首先，输入N个源域的高光谱图像和标签以及1个目标域的高光谱图像，进行处理。其次，构建并行对抗网络，对处理后的目标域图像进行分类。第三，独立训练N个对抗子网络。第四，使用N个源域的高光谱图像共同训练相似度评估子网络。最后，输入目标域的高光谱图像，对并行对抗网络进行测试，输出目标域图像的最终分类结果。本发明融合对抗网络与相似度评估算法，增强模型鲁棒性；通过特征对齐应对域漂移，确保准确性；多源信息融合提升分类精度；域对抗训练减小域间分布差异，增强目标域泛化能力，解决标签稀缺及域差异迁移难题。
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公开(公告)号：CN118821671A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410801202.X
申请日：2024-06-20
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逻辑结构图聚类的数字电路模块划分方法及系统，包括：依据比特流文件反编译出FPGA底层实现在可编程逻辑块上的电路详细配置，形成对应的Verilog HDL语言文件；分析所述Verilog HDL语言文件，确定每个可编程逻辑块的类型、初始化参数、输入接口、输出接口信息，记录汇总为配置信息表；根据配置信息表中的信息生成图模型中的节点；通过节点属性构建出图模型；遍历所述图模型，使用基于布尔敏感度的逻辑结构图聚类方法识别图模型中模块划分的核心节点，并以该核心节点为基础，得到邻接节点是否具有逻辑相关性，将具有逻辑相关性的节点作为当前核心节点的从属节点，形成电路的模块划分。本发明可以有效提高划分的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116824253A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310782219.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 一种基于自适应子空间映射的少样本高光谱图像分类方法，属于遥感图像处理与应用技术领域，本发明使用深度卷积网络提取数据光谱和空间特征，利用截断奇异值分解来进行特征的子空间映射，并设计合理的目标函数来最大化不同类别数据子空间距离；根据支持集与测试集特征子空间，设计动态分类器，提高分类精度以及对于不同数据的鲁棒性；本发明可对采集于不同遥感平台、不同成像传感器的多模高光谱遥感图像进行迁移学习，从而实现不同空谱分辨率、不同光谱范围、以及不同任务覆盖的高光谱图像分类。本发明为少样本情况下实现精确的鲁棒的高光谱图像分类提供了一种有效的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114884827B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210366228.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业控制网络协议的模型构建和代码生成方法，包括：步骤1：获取至少一种工控网络协议的通信规范，对所述工控网络协议进行刨析；步骤2：刨析后根据所述工控网络协议的通信规范生成模型；步骤3：检测所述模型是否存在错误，若存在错误则更正所述模型；步骤4：对正确的模型进行变迁模拟，检测其工作流程是否与所述工控网络协议的通信流程一致；若不一致则重复步骤2和步骤3的过程；步骤5：根据所述模型生成协议代码。本发明可以从模型构建的角度对工控网络协议进行建模，对协议进行静态和动态的实时分析、实时改进，易于发现协议的漏洞；此方法可以由模型生成代码，不需开发者手动编写代码，减轻开发者的工作。
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公开(公告)号：CN115134012A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110324964.1
申请日：2021-03-26
Abstract: 本申请实施例提供了一种入射方向角确定方法及计算装置。在该方案中：计算设备可以获取接收设备的天线阵列的信号测量数据，其中，该信号测量数据中包含天线阵列的信号幅度信息和相位信息；并根据该信号测量数据生成目标信号幅度相位特征向量(即多载波特征向量)；最后借助能够表示信号幅度相位特征向量和入射方向角(angle of arrive，AOA)的对应关系的AOA计算模型，确定所述目标信号幅度相位特征向量对应的目标AOA。显然，该方法可以不对天线阵列构成任何条件约束，因此，该方法可以在各种天线阵列条件下实现高性能的AOA估计，并保证AOA的计算精度。
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公开(公告)号：CN114884827A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210366228.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业控制网络协议的模型构建和代码生成方法，包括：步骤1：获取至少一种工控网络协议的通信规范，对所述工控网络协议进行刨析；步骤2：刨析后根据所述工控网络协议的通信规范生成模型；步骤3：检测所述模型是否存在错误，若存在错误则更正所述模型；步骤4：对正确的模型进行变迁模拟，检测其工作流程是否与所述工控网络协议的通信流程一致；若不一致则重复步骤2和步骤3的过程；步骤5：根据所述模型生成协议代码。本发明可以从模型构建的角度对工控网络协议进行建模，对协议进行静态和动态的实时分析、实时改进，易于发现协议的漏洞；此方法可以由模型生成代码，不需开发者手动编写代码，减轻开发者的工作。
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公开(公告)号：CN113094633A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110429517.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于标量等式内积的高效范围证明方法，利用范围区间和证明值构造单一的范围等式并计算出范围标量；将范围等式和范围标量分别拆分为固定长度的内积；采用Pedersen向量承诺封装范围标量、聚合内积和盲化因子；计算聚合内积多项式，并计算零次项系数表达式；生成聚合多项式系数承诺，并产生内积范围证据集；发送证据集至智能合约端，验证内积等式及聚合多项式证据，完成证明过程。本发明同时基于多项式拆分思想以标量等式的形式代表范围区间，并以此构造恒定长度的内积，使计算时间恒定，使用标量等式内积的合法性验证代替数值内积的合法性验证，在实现灵活范围证明的同时，消除链下计算安全威胁；优化运算时间。
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公开(公告)号：CN110941932A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911200553.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/33
Abstract: 本发明公开了一种面向硬件逻辑设计的需求建模与验证方法，包括步骤1：获取需求分析阶段划分的功能模块，并将所述功能模块代码填入对应样式的表格中；步骤2：分析填充的、以多样式描述不同功能Verilog HDL语句的表格，记录同模块间表格的嵌套关系和不同模块间端口的实例化关系；步骤3：对代码进行语法和逻辑审查；步骤4：由模块代码生成保存时序运行逻辑的文档；步骤5：在不同的时钟沿调用时序运行逻辑的文档，使用表格显示对不同时钟沿时刻代码所处的逻辑分支的具体位置；步骤6：对验证逻辑正确后的所述代码进行整合操作，生成表格填充对应的Verilog HDL代码框架。该方法能以简单的填充表格方式，自动对逻辑进行验证，达到事前验证的效果。
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