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公开(公告)号：CN118212239A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410634299.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T7/00 , G06T7/194 , G06T15/04 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种针对车辆目标检测器的物理对抗涂装生成方法及装置，涉及人工智能安全领域。该方法包括：从多天气车辆数据集中获取掩码图像、车辆图像和拍摄相机视角数据；利用所述掩码图像对所述车辆图像进行分割，得到所述车辆图像的前景车辆图像和背景图像；将所述前景车辆图像、预定的车辆模型数据、车辆纹理数据和所述拍摄相机视角数据输入自主设计的可准确纹理映射且效果逼真的神经渲染器对特定场景和视角下的车辆图像进行渲染；将渲染车辆图像结合所述背景图像，输入目标检测器得到检测结果；通过自主设计的损失函数计算损失并通过梯度反向传播优化车辆涂装。本发明生成的车辆对抗涂装可实现精准部署并具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117932582A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410229843.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，特别是指一种结合设备认证的人脸识别验证方法及装置。结合设备认证的人脸识别验证方法包括：获取用户人脸图像；对用户人脸图像进行特征提取，获得用户人脸特征值；将用户人脸特征值确定为设备码；将设备码发送到云端服务器以及预设的设备号发送到云端服务器；获取实际人脸图像；根据设备码，采用对称加密算法，对实际人脸图像进行加密处理，获得加密人脸图像；将加密人脸图像发送到云端服务器；根据预设的设备号以及设备码，云端服务器对接收到的加密人脸图像进行校验，获得人脸校验结果；根据人脸校验结果进行验证决策。本发明是一种基于设备认证识别的安全且高效的人脸识别验证方法。
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公开(公告)号：CN117391726A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311663841.6
申请日：2023-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q30/018 , G06Q40/04 , G06F21/62 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的可信能源数据交易方法，属于区块链交易技术领域，卖方用户能够在其本地设备上，运用零知识证明技术来产生能源数据的验证信息，并通过智能合约进行提交。智能合约会依据用户所提交的验证信息，运用区块链技术来保证每个用户的能源数据交易的真实性和完整性。一旦数据的真实性和完整性得到确认，买方便可购买相应的能源数据，而相关的交易信息将被记录在区块链上。本发明采用上述的一种基于区块链的可信能源数据交易方法，解决了能源数据交易过程中可能出现的用户隐私泄露问题，并实现了对能源数据真实性的验证与用户隐私的双重保护，实现了可信的能源数据交易。
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公开(公告)号：CN116091871B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310208464.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06T15/04 , G06T15/50 , G06T17/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，特别是指一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法及装置，一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法包括：采集目标物品信息，获得原始数据集，根据原始数据集，获得增强数据集和目标掩膜；建立待训练逆向图模型和待训练渲染模型；基于增强数据集和目标掩膜，对待训练逆向图模型和待训练渲染模型进行同步训练，获得逆向图模型和渲染模型；根据原始数据集、逆向图模型和渲染模型，获得生成数据集；根据生成数据集和渲染模型，获得优化3D属性；根据优化3D属性和渲染模型，获得对抗生成样本。本发明可以在各种复杂环境中可仅通过2D图像，生成有效欺骗目标检测器的对抗样本。
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公开(公告)号：CN119558902A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411758979.9
申请日：2024-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了基于经验模态分解和多时序预测模型集成的碳价预测方法，属于碳价预测领域，包括以下步骤：S1、数据收集；S2、数据预处理；S3、将组合数据和碳价序列随机输入因果卷积网络模型、GRU模型、LSTM模型和Transformer模型，分别进行训练；S4、向训练完毕的因果卷积网络模型、GRU模型、LSTM模型和Transformer模型中分别输入碳价影响数据组，并将输出结果进行集合，作为最终预测结果。本发明所述的基于经验模态分解和多时序预测模型集成的碳价预测方法，使用多个模型，集成结果进行预测，可以准确预测碳价，以辅助碳市场参与者制定交易策略，同时帮助碳相关政策制定者，监测碳市场是否稳定。
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公开(公告)号：CN119338584A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411234697.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 鼎链数字科技(深圳)有限公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于多主体和EWA算法的辅助服务交易方法，包括：构建策略选择模型，策略选择模型用于根据策略值更新对应的报价；采用排序法并按照价格优先的原则进行出清；利用EWA算法构建主体的策略选择概率模型：利用经验因子、选择权重参数、折扣率及利润构建企业主体的吸引力模型，利用吸引力模型、敏感度参数构建主体的策略选择概率模型，利用主体的策略选择概率模型计算策略值，并根据策略值更新辅助服务市场的多主体的报价。该技术方案充分发挥了市场化资源配置的功能，可基于此探讨辅助服务价格的形成机制，进一步提供扩展功能，可用以探究辅助服务市场上碳成本传导效应及其影响因素，从而为合理分摊辅助服务的碳成本、强化辅助服务与碳市场的衔接、促进碳交易机制下绿色电力系统的平稳转型提供政策依据。
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公开(公告)号：CN117932582B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410229843.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，特别是指一种结合设备认证的人脸识别验证方法及装置。结合设备认证的人脸识别验证方法包括：获取用户人脸图像；对用户人脸图像进行特征提取，获得用户人脸特征值；将用户人脸特征值确定为设备码；将设备码发送到云端服务器以及预设的设备号发送到云端服务器；获取实际人脸图像；根据设备码，采用对称加密算法，对实际人脸图像进行加密处理，获得加密人脸图像；将加密人脸图像发送到云端服务器；根据预设的设备号以及设备码，云端服务器对接收到的加密人脸图像进行校验，获得人脸校验结果；根据人脸校验结果进行验证决策。本发明是一种基于设备认证识别的安全且高效的人脸识别验证方法。
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公开(公告)号：CN118212621B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410607249.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种自动驾驶目标检测模型的测试样本选择方法及装置，涉及机器视觉技术领域。所述方法包括：获取待测试自动驾驶目标检测模型输出以及开放集自动驾驶目标检测模型输出，并进行统一的格式处理；根据待测试自动驾驶目标检测模型输出和开放集自动驾驶目标检测模型输出，确定一致性匹配评价指标，根据一致性匹配评价指标对输出的目标进行分类；根据目标分类结果选择对应的算法进行错误数量估计；根据估计的错误数量对自动驾驶测试样本进行打分并排序，根据预算选择排序靠前的自动驾驶测试样本。本发明能够有效选择出高质量自动驾驶测试样本，从而降低测试成本并提高测试效率。
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公开(公告)号：CN118193684A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410607338.7
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06V20/62 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是指一种基于大语言模型和知识图谱的多模态推理方法及装置。基于大语言模型和知识图谱的多模态推理方法包括：将训练推理问题分为文本数据以及图像数据；根据文本数据以及图像数据，通过预设的多模态知识图谱进行检索，获得多模态知识子图；基于编码器的网络结构以及适配器的网络结构进行模型构建，获得MR‑MKG框架；将MR‑MKG框架加入大语言模型；使用文本数据、图像数据和多模态知识子图，对待训练多模态推理模型进行训练优化，获得多模态推理模型；根据目标推理问题，通过多模态推理模型进行推理，获得推理结果。本发明是一种基于多模态知识图谱的充分利用大语言模型推理能力的多模态推理方法。
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公开(公告)号：CN117971165A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410323435.3
申请日：2024-03-21
Applicant: 深圳市证通金信科技有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及随机数发生器领域，特别是指一种伪随机数生成方法及装置，方法包括：构建熵池，利用熵池从系统环境中收集熵源数据，并对熵源数据进行逐层混合映射，得到混合后的熵源数据，进而生成第一初始种子；利用终端存储模块收集终端设备内部的多种随机数据，对多种随机数据进行截取移位混合操作，生成第二初始种子；根据第一初始种子以及第二初始种子，生成第三数据，使用第二哈希算法对第三数据进行第二步哈希处理，进而得到最终的伪随机数种子；将最终的伪随机数种子输入到伪随机数发生器，实现伪随机数的生成。本发明能够实现符合标准的、不可预测的、抗碰撞的、可公开验证的随机数种子的生成。
