公开(公告)号：CN120014247A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510392371.7

申请日：2025-03-31

Applicant: 东华理工大学

Inventor： 付博 ,  何月顺 ,  陈杰 ,  熊凌龙

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了一种基于多层次信息交互的小样本遥感图像目标检测算法，具体涉及遥感图像目标检测技术领域；通过并行主干网络提取查询图像与支持图像的多尺度特征，在浅层阶段引入键值编码与动态注意机制实现关键区域对齐，在深层阶段构建区域级语义相似性矩阵，并融合自区分性图增强高层语义对齐效果；同时，通过语义增强模块筛选支持特征中具有判别力的区域，抑制背景干扰。最终将融合后的查询特征输入检测头，完成精确分类与边界框回归，有效提升了小样本条件下目标检测的准确性与鲁棒性，解决了特征迁移失效和语义不一致带来的性能瓶颈。

公开(公告)号：CN117951389B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410324702.9

申请日：2024-03-21

Applicant: 江西珉轩大数据有限公司 ,  东华理工大学

Inventor： 熊凌龙 ,  何月顺 ,  陈杰

IPC: G06F16/9535 ,  G06F40/289 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及网站筛选技术领域，公开了一种基于深度学习的非法网站识别方法，S100：将网站的HTML内容输入至BERT‑CNN模型中，输出网站为非法网站的概率；S200：将网站的图片输入至ResNet‑18模型中，输出网站为非法网站的概率；S300：获取BERT‑CNN模型和ResNet‑18模型的输出，通过融合算法对这两个分类结果进行融合，待识别网站被预测为非法网站的概率；S400：对已判断其为非法网站的待识别网站的网站URL进行标记，并录入至非法网站库内储存。本发明使用BERT模型和ResNet模型研究了非法网站不同维度信息的特征分析和提取，并对BERT模型在局部特征提取存在的问题进行了改进，在公开的数据集上进行实验测试，模型的评价指标表现出良好的性能，能够有效地检测和识别非法网站。

公开(公告)号：CN117951389A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410324702.9

申请日：2024-03-21

Applicant: 江西珉轩大数据有限公司 ,  东华理工大学

Inventor： 熊凌龙 ,  何月顺 ,  陈杰

IPC: G06F16/9535 ,  G06F40/289 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及网站筛选技术领域，公开了一种基于深度学习的非法网站识别方法，S100：将网站的HTML内容输入至BERT‑CNN模型中，输出网站为非法网站的概率；S200：将网站的图片输入至ResNet‑18模型中，输出网站为非法网站的概率；S300：获取BERT‑CNN模型和ResNet‑18模型的输出，通过融合算法对这两个分类结果进行融合，待识别网站被预测为非法网站的概率；S400：对已判断其为非法网站的待识别网站的网站URL进行标记，并录入至非法网站库内储存。本发明使用BERT模型和ResNet模型研究了非法网站不同维度信息的特征分析和提取，并对BERT模型在局部特征提取存在的问题进行了改进，在公开的数据集上进行实验测试，模型的评价指标表现出良好的性能，能够有效地检测和识别非法网站。