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公开(公告)号：CN118018961A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410166409.4
申请日：2024-02-06
申请人： 重庆交通大学
摘要： 本发明公开了一种基坑施工场景下的射频信号人员再识别系统，包括射频收发基站和射频接收基站，所述射频收发基站用于发射射频形成信号场和接收反射射频获取信号场中的数据，所述射频接收基站用于接收其余反射散波，所述射频收发基站包括射频发射单元和射频接收单元。本发明采用上述的一种基坑施工场景下的射频信号人员再识别系统及方法，通过射频覆盖、数据采集，实现人员跟踪、人员定位及行为分析，减少操作失误风险、节约设备成本，提高安全保障性能。
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公开(公告)号：CN112507920B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202011486555.3
申请日：2020-12-16
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于时间位移和注意力机制的考试异常行为识别方法，包括：获取待分类视频；对待分类视频进行预处理，得到待输入图像，待输入图像中包括多张图片；将待输入图像输入分类模型进行特征提取与学习得到每张图片的分类结果，所述分类模型包括时间位移模块和通道空间注意力模块；将每张图片的分类结果进行融合，得到待分类视频的分类结果。与现有技术相比，本发明通过在空间交换卷积双流网络中加入时空注意力机制，对通道间和空间的依赖关系进行显式建模，在关注重要特征的同时抑制次要特征，更有效地提取关键特征信息，提高了对于小尺度的动作及考试异常行为的识别效果。
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公开(公告)号：CN112528303A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011463577.8
申请日：2020-12-11
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/9536
摘要： 本发明公开了一种基于NTRU加密算法的多用户隐私推荐方法，每个用户及服务商拥有独自的公钥及私钥，包括如下步骤：对服务器的推荐模型的权重进行编码、加密得到加密权重编码信息；对用户输入的信息进行编码加密得到加密用户编码信息；将加密权重编码信息及加密用户编码信息进行同态推荐得到加密推荐信息；使用服务商私钥对加密推荐信息进行部分解密，得到部分加密推荐信息；使用用户私钥对部分加密推荐信息解密；对解密后的信息解码得到推荐结果。本发明利用多密钥同态加密方法分别加密用户上传的信息，进而实现在保证隐私的前提下多个用户同时参与的推荐。此外，本发明去除了之前方法中的可信第三方，实现了从单方推荐到多方参与的隐私推荐。
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公开(公告)号：CN112528303B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011463577.8
申请日：2020-12-11
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/9536
摘要： 本发明公开了一种基于NTRU加密算法的多用户隐私推荐方法，每个用户及服务商拥有独自的公钥及私钥，包括如下步骤：对服务器的推荐模型的权重进行编码、加密得到加密权重编码信息；对用户输入的信息进行编码加密得到加密用户编码信息；将加密权重编码信息及加密用户编码信息进行同态推荐得到加密推荐信息；使用服务商私钥对加密推荐信息进行部分解密，得到部分加密推荐信息；使用用户私钥对部分加密推荐信息解密；对解密后的信息解码得到推荐结果。本发明利用多密钥同态加密方法分别加密用户上传的信息，进而实现在保证隐私的前提下多个(56)对比文件李宗育 等.同态加密技术及其在云计算隐私保护中的应用.软件学报.2017,第29卷(第07期),1830-1851.张恩 等.基于同态加密和Bloom过滤器的云外包多方隐私集合比较协议.计算机应用.2018,第38卷(第08期),2256-2260.蒋瀚 等.基于云计算服务的安全多方计算.计算机研究与发展.2016,第53卷(第10期),2152-2162.宋春芝 等.高效可验证的隐私保护推荐系统.华东师范大学学报(自然科学版).2018,(第02期),41-51+62.
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公开(公告)号：CN112507920A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011486555.3
申请日：2020-12-16
申请人： 重庆交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于时间位移和注意力机制的考试异常行为识别方法，包括：获取待分类视频；对待分类视频进行预处理，得到待输入图像，待输入图像中包括多张图片；将待输入图像输入分类模型进行特征提取与学习得到每张图片的分类结果，所述分类模型包括时间位移模块和通道空间注意力模块；将每张图片的分类结果进行融合，得到待分类视频的分类结果。与现有技术相比，本发明通过在空间交换卷积双流网络中加入时空注意力机制，对通道间和空间的依赖关系进行显式建模，在关注重要特征的同时抑制次要特征，更有效地提取关键特征信息，提高了对于小尺度的动作及考试异常行为的识别效果。
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