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公开(公告)号：CN116992464A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310864133.2
申请日：2023-07-14
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种支持动态更新的通配符可搜索加密方法及系统，通过对关键词进行编码并保序加密，将通配符搜索转化为范围搜索和模糊搜索；构建了包含密文文件以及文件索引的可验证数据库VDB并存储于CSS中，数据拥有者能够与CSS交互完成用户属性、关键词以及密文的动态更新；数据使用者与CSS进行交互验证，获得属性认证的数据使用者可以通过上传搜索陷门从CSS返回得到明文文件。本发明既支持数据使用者以通配符方式进行关键词搜索，又支持数据拥有者对关键词、用户属性以及密文进行动态更新。
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公开(公告)号：CN116977725A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310919495.7
申请日：2023-07-25
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的异常行为识别方法及装置，采集常见的异常行为图像，对异常行为数据进人工标注以及预处理，并划分成训练集、验证集以及测试集，将Inception模块中4条分支上的传统卷积替换成分组卷积GConv；在特征提取的骨干网络中的每条分支上的分组卷积操作之后引入通道重排ChannelShuffle；在特征融合颈部网络中引入多头注意力机制Multi‑Head Attention；在特征融合尾部网络中引入残差Residual结构和多尺度金字塔FPN结构，用来处理不同尺度的图片数据，最后通过全连接FC层和Softmax层得到异常识别结果。本发明可准确识别和分类异常行为，构建的识别模型具有更高的鲁棒性，识别速度更快，识别率更高。
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公开(公告)号：CN115862109A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211576402.7
申请日：2022-12-09
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种带有测温结构的人工智能人脸识别设备，其结构包括：识别装置、阻绝框装置、主机仓、闸板装置、上盖装置，闸板装置设于主机仓且与主机仓锁接，主机仓上方设有上盖装置，使设备使用时，通过设有的机构，使本发明能够实现避免现有车站闸门人脸识别模块多为固定式结构，当牵有小孩且带有行李的个人乘客进入车站闸门的时候，小孩不容易被测温模组监测到，同时一些身高较为矮小的人过闸机时候，其人脸识别动作也颇为麻烦的问题，使设备通过设有的机构，能够针对一些存在身高缺陷以及不方便的带小孩人群，能够通过控制开关控制行程电机启动，方便特定人群的识别与测温，更加的便捷。
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公开(公告)号：CN114882221A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210573194.9
申请日：2022-05-25
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种应用于自动采集装置的图像分割算法，步骤如下：(1)确定感兴趣区域；(2)对感兴趣区域进行预处理；(3)二值化处理；(4)采用snake算法进行图像分割；(5)将图像分割结果应用于多种领域。本发明在二值化处理和图像分割前，先确定物体感兴趣区域，减少对无用地区的处理，减少数据冗余；本发明在进行图像分割之前先进行二值化处理，减少像素因素对计算量的影响，计算速度快，分割结果精准。
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公开(公告)号：CN107016310A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710177125.5
申请日：2017-03-23
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开一种身份认证系统的智能终端IC卡授权与管理方法，首先初始化IC卡授权与管理系统的用户账户信息、所有用户角色信息、每个用户所拥有的角色信息和每种用户角色可执行的基本操作；然后根据智能终端上登录用户所拥有的用户角色列出可执行的所有操作，并根据用户选择的将执行的操作列出所需输入的信息；接着智能终端对用户的输入信息采用基于身份的自适应复合加密算法进行加密，并将加密后的数据信息上传至服务器执行相应操作；最后服务器将执行结果返回给智能终端，智能终端对返回的数据信息进行解密处理并将结果呈现给用户。发明方法适合于计算能力有限的智能终端，解决了现有手持发卡设备成本高、效率低下的问题，具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN118097128A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410006401.1
申请日：2024-01-02
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种基于改进的U‑Net的半监督肺部图像分割方法，对预先获取的肺部医学图像数据集进行数据预处理；构建改进的U‑Net网络，在特征编码器和特征解码器中引入注意力机制和空洞卷积，在扩大感受野的同时保持分辨率，并增强模型对肺部边界等关键区域的注意力；特征解码器采用ESPCN进行上采样，以减小模型参数；在跳跃连接中插入MFC模块，用于融合高级特征和低级特征，从而提取更丰富准确的特征表示；此外，还对模型进行半监督训练策略，通过融合有标注样本和无标注样本进行训练，充分利用了未标注样本的信息来提高分割性能。本发明本发明对肺部图像分割实现了更准确的分割结果和更高分辨率恢复效果，对医学图像分割具有积极的影响。
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公开(公告)号：CN116777853A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310685562.3
申请日：2023-06-09
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的工件表面缺陷检测方法及装置，以EfficientDet‑d0为基线网络，主干特征提取网络采用EfficientNetv2中的Fused‑MBConv结构和MBConv结构，使用卷积注意力模块CBAM代替结构中的SENet模块，并且在结构中使用Hardmish激活函数，得到更快计算速度的同时提高模型的鲁棒性，在特征提取网络的最后引入快速空间金字塔池化模块SPPF，对特征图进行不同尺度的最大池化，增加网络的感受野；然后将提取到的特征送入改进的加权双向特征金字塔网络Improved‑BiFPN进行特征融合，提高模型的检测效果；最后将融合后的特征输入到类别和定位预测网络完成工件表面缺陷检测。本发明能克服现有的检测精度低和误检、漏检的问题。
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公开(公告)号：CN115966069A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211713189.X
申请日：2022-12-27
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种适用于智慧工地的安全监测系统，包括：中心处理单元、掉落物监测单元、移动设备监测单元和提示单元；所述中心处理单元，包括信息收集模块、信息处理模块、信息输送模块和射频波发射接收模块，用于接收和处理所述掉落物监测单元、移动设备监测单元和人员监测单元的监测信息，并向提示单元输送信息。其有益效果是，该适用于智慧工地的安全监测系统，通过构建坐标系，能够对移动设备的行进方向和行进速度进行预判，从而提醒人员远离移动设备，避免工作人员出现意外，同时配合掉落物监测单元，能够对建筑物高层和施工设备高处坠落物的掉落时间和掉落点进行计算，进而提醒人员远离危险位置，保证了工作人员的安全。
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公开(公告)号：CN115880223A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211403533.5
申请日：2022-11-10
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种基于改进YOLOX的高反光金属表面缺陷检测方法，构建金属表面缺陷的图像数据集，将数据集输入图像特征增强模块进行预处理，并针对每一类缺陷制作相应的标签；构建由主干特征提取网络CSPDarknet‑53、BT‑FPN双向特征融合网络以及分类预测网络YOLO Head三部分组成的改进YOLOX的高反光金属表面缺陷检测模型，减少特征信息的丢失，增强特征融合性能；使用迁移学习获取预训练模型，并结合Mosaic和Mixup数据增强方法训练金属缺陷数据集得到权重w；将权重w输入改进后的YOLOX网络中进行分类预测。与现有技术相比，本发明提升对高反光金属缺陷的检测效果和检测速度，具有较好的实时性。
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公开(公告)号：CN115496951A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211231287.X
申请日：2022-10-09
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的安全设备检测方法，包括：获取安全设备样本数据集，分为训练集和测试集；改进模型数据增强方式，采用CutMix与MixUp混合方法，扩充训练数据集的体量，提高模型的泛化能力和测试的鲁棒性；对网络结构进行修改，将原模型主干Backbone网络替换为轻量级MobileNetV3网络；在FPN+PAN网络中增加浅层特征提取层，增强对小目标的提取效果；将轻量级算子CARAFE++引入FPN上采样过程，对局部区域的特征进行重组，不需要学习跨通道的特征变换且较为容易地继承到修改后的网络架构中，降低模型的计算成本。本发明通过网络结构改进、模型优化等方法对传统YOLO算法进行改进，提高了安全设备检测的准确度和小目标情况下的检出效果，具有较好的实用性。
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