公开(公告)号：CN119545345A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510081213.X

申请日：2025-01-20

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 权莉 ,  李科 ,  夏婷婷 ,  邱晨 ,  李玉杰 ,  汪逢亮

IPC: H04W12/06 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2415 ,  H04W12/79

Abstract: 本申请涉及设备安全技术领域，特别是涉及一种基于在线学习的物联网设备身份认证方法。包括：获取目标物联网设备在目标时间窗口内的若干目标设备信号；对若干所述目标设备信号进行特征提取，以得到目标物联网设备的初始射频指纹；根据半监督降维算法对所述初始射频指纹进行降维，得到目标射频指纹；将所述目标射频指纹输入在线学习认证模型，以得到目标物联网设备的身份认证结果。本申请提高了物联网设备身份认证中的准确性，解决了高维数据压缩以及动态环境下实时高效认证的难题。

公开(公告)号：CN119545345B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510081213.X

申请日：2025-01-20

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 权莉 ,  李科 ,  夏婷婷 ,  邱晨 ,  李玉杰 ,  汪逢亮

IPC: H04W12/06 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2415 ,  H04W12/79

Abstract: 本申请涉及设备安全技术领域，特别是涉及一种基于在线学习的物联网设备身份认证方法。包括：获取目标物联网设备在目标时间窗口内的若干目标设备信号；对若干所述目标设备信号进行特征提取，以得到目标物联网设备的初始射频指纹；根据半监督降维算法对所述初始射频指纹进行降维，得到目标射频指纹；将所述目标射频指纹输入在线学习认证模型，以得到目标物联网设备的身份认证结果。本申请提高了物联网设备身份认证中的准确性，解决了高维数据压缩以及动态环境下实时高效认证的难题。

公开(公告)号：CN120088523A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202411914488.9

申请日：2024-12-24

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李科 ,  伏金宝 ,  邱晨 ,  徐启涛 ,  葛欣宇 ,  权莉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于经典目标检测模型的玉米叶部病害图像识别方法，包括以下步骤：数据采集与筛选，获取原始玉米病害图像并进行筛选；数据预处理与增强，将所有筛选的图像大小标准化、归一化为预设尺寸，再依次进行预处理增强和Mosaic增强，获得增强数据图像；数据标注与构建数据集，对经过调整的玉米病害图像进行数据标注生成标注文件，根据玉米病害图像和标注文件构建数据集；生成检测模型RT‑DETR‑FN；将增强数据图像输入改进RT‑DETR‑FN检测模型中，获得检测结果。本发明中，将识别系统构结构进行优化，从而提高了在桌面端识别时的速度，同时也实现了在移动端的正常使用，增强了该病害图像识别方法的适用性。