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公开(公告)号：CN118351391A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410350933.7
申请日：2024-03-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种后门攻击可见触发器视觉优化方法。确定要攻击的机器学习模型和目标应用场景；选择一个适合目标应用的具有代表性的数据集；设计针对性触发器，加入数据集并训练：在目标模型上测试添加了触发器的数据样本；根据测试结果调整触发器的特性，以提高效果和隐蔽性；最后识别和剔除可能引起怀疑的样本，进一步优化这些样本，减少异常特征。本发明方法能够使触发器或恶意内容在视觉上更难被识别，增加了攻击的隐秘性和有效性，促进后门攻击和防御的研究。通过精细调整触发器的特性，使其更加难以被现有的后门防御系统所识别。优化后的触发器可以更好地融入背景中，减少被人眼直接识别的可能性。
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公开(公告)号：CN118155290A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410442762.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多模态深度感知的高精度集成动态手势识别方法。首先获取动态手势数据集，应用2D和3D数据增强方法增加样本数量；然后将增强后的数据进行灰度变换，并分别输入3D‑CNN子网络、ConvLSTM子网络和TCN子网络分别提取手势序列特征；将手势序列特征直接或融合输入相应分类器；最后将分类器结果集成，输出最终的概率分布。本发明额外对数据进行了数据增强和灰度变换，在数据原有的多模态之外，增加了灰度2D和灰度3D模态，使得本方法能识别分辨率更低的输入图像；并且本发明使用了一种优化加权集成，能够更有效地优化的综合多模态的分类结果。
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公开(公告)号：CN117176323A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311190771.7
申请日：2023-09-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密技术的平均值共识方法。本发明引入同态加密，利用同态加密可以使各节点除自己所拥有数据外仅能接收来自邻居节点的统一公钥加密后的数据，各节点对自己得到的密文进行计算之后，再由受信人(私钥持有者)收集各节点计算后的密文并用自己的私钥解密。由于同态加密下除密钥持有者外的所有节点均无法获得明文信息，保证了信息安全性。只要受信人是可信的，就可以确保好奇的节点无法确定特定节点的值是多少，而仅能知道初始值的平均值。
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公开(公告)号：CN117104225A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311179386.2
申请日：2023-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏
Abstract: 本发明公开了一种基于参数在线辨识的智能汽车协同编队节能控制方法。首先基于无迹卡尔曼滤波辨识获取车辆惯性参数；然后基于辨识参数建立电动汽车的三阶动力学模型和功率模型并设计分布式自适应滑模控制器；再确定控制目标，最后构建基于模型预测控制的车队参考轨迹优化问题，实现巡航节能控制。本发明相比于其他控制方法，考虑了惯性参数的实时辨识，能够有效地保证数据的实时性和准确性，主要利用模型预测控制，能够有效地提高车辆队列的燃油经济性，并保证车辆队列的内部稳定性和弦稳定性。
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公开(公告)号：CN117002501A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311026031.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏
IPC: B60W30/14 , B60W50/00 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于逆最优控制的智能汽车自适应巡航控制方法，包括步骤如下：步骤一：基于多输入多输出离散时间非线性无模型系统建立智能车辆纵向动力学模型；步骤二：构建最优问题，确定最优控制器；步骤三：验证所提出的控制器保证车辆李雅普诺夫稳定性；步骤四：验证所提出的控制器能够满足性能指标的最优性。本发明相比于其他控制方法，考虑了不确定的非线性离散时间系统，在应用上更为广泛。本发明方法能够有效地保证车辆的安全性，避免了HJB方程，并最小化一个有意义的代价函数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485904A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410503650.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06V10/82 , A63F13/822 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06T7/70 , A63F13/85
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于CNN图像处理的三消游戏辅助系统及方法，方法包括：一种基于CNN图像处理的三消游戏辅助方法，包括以下步骤：步骤1：对游戏界面的图像进行截取，获得棋盘的图像；步骤2：采用Mask‑RCNN方法对获得的图像进行无监督学习，获得预训练模型；步骤3：利用预训练模型对棋盘内的棋子进行分割，得到棋子的分类和位置；步骤4：根据图像处理结果模拟棋盘；步骤5：基于三消游戏的逻辑，设计三消游戏算法R，确定最优操作；本发明提出一种新颖的三消游戏算法，能够辅助用户得出最佳操作。
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公开(公告)号：CN117097997A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311052724.6
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 曾龙健 , 吴旭 , 金颖杰 , 江涛 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成
Abstract: 本发明公开了一种反向图像信号处理的噪声图像合成方法，首先构建噪声形成模型；然后估计噪声参数。记录两个原始图像序列即平场帧和偏置帧来估计由模拟和数字增益组成的整体系统增益K和噪声源；为了噪声形成模型能模拟多种ISO设置下的真实情况，对联合参数分布进行建模，以便以耦合的方式对噪声参数进行采样；最后完成噪声图像合成。本发明能够合成真实的噪声原始数据，更好地匹配噪声形成的潜在物理过程。本发明极大地提升了合成数据集地真实性；噪声参数校准方法可以校准多种相机的噪声参数，使合成数据集能模拟不同相机拍摄的真实图片，使通过该数据集训练的模型能具有很好的泛化性。
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公开(公告)号：CN117058400A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311018632.6
申请日：2023-08-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 曾龙健 , 金颖杰 , 吴旭 , 江涛 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵
IPC: G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种微光RAW图像端到端训练的特征提取方法。首先构建包含具有基本像素对像素对应关系的图像对的大规模数据集；然后构建基于L2‑Net网络的深度学习框架(LowerFeat，确定损失函数；再通过构建的大规模数据集对LowerFeat进行训练；最后通过训练好的LowerFeat实现特征提取。本发明提出了LowerFeat框架，该框架以端到端的方式输出RAW格式图像的局部特征检测和描述，能可靠地提取足够的关键点，同时抑制具有不显著和噪声敏感特征的区域。
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公开(公告)号：CN117237649A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311456740.1
申请日：2023-11-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于Quad Bayer CFA图像的联合去噪去马赛克方法。首先通过梯度先验提取算法提取Quad Bayer CFA原始图像的梯度先验，使用梯度引导网络的梯度细化部分提取梯度先验的更高级信息，将梯度细化部分的输出与经过卷积的Quad Bayer CFA原始图像进行通道维度的拼接操作后输入到多尺度骨干部分；最后将多尺度骨干部分得到的输出与原始的Quad Bayer CFA图像进行卷积得到最终的图像。本发明梯度先验提取算法解决了传统的梯度算法不能直接在Quad Bayer CFA图像上得到准确梯度信息的缺点。
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公开(公告)号：CN117217991A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311026041.3
申请日：2023-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
Inventor： 颜成钢 , 张文豪 , 陈雨中 , 魏宇鑫 , 汪奇挺 , 傅晟 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广
IPC: G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/046
Abstract: 本发明公开了一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置，首先对视频超分网络进行训练；然后对网络算子进行分析，对常用算子进行整理，对不支持算子进行编写，对于可优化算子做算子融合；最后对于完整的视频超分网络结构，使用TensorRT编写并生成序列化引擎进行推理。本发明提出了视频超分推理落地的新方法，即是使用TensorRT该推理框架进行部署和加速，建立常用算子库将TensorRT算子和Pytorch算子进行对齐，优化部署过程，并能够比在训练框架下的推理有更好的速度和更低的显存占用。
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