公开(公告)号：CN118965031B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411092310.0

申请日：2024-08-09

Applicant: 重庆大学

Inventor： 蔡斌 ,  李方博 ,  王佳慧 ,  杨波 ,  胡春强

IPC: G06F18/23 ,  G06F18/213 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及行驶工况搭建技术，揭露了一种行驶工况搭建方法，包括：获取汽车行驶数据，并将所述汽车行驶数据切分成运动学片段数据；将所述运动学片段数据进行特征编码得到运动学片段特征，并将所述运动学片段特征利用深度聚类算法进行聚类操作得到运动学片段聚类结果；将所述运动学片段聚类结果利用遗传算法进行行驶工况搭建，得到所述汽车行驶数据的行驶工况。本发明还提出一种行驶工况搭建装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高行驶工况搭建的准确性。

公开(公告)号：CN119443150A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411494663.3

申请日：2024-10-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡春强 ,  张程曦 ,  王佳琳 ,  桑军 ,  蔡斌

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/086 ,  G06N5/01 ,  G06Q50/00 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明涉及图数据处理技术，揭露了基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法，包括：客户端获取社交网络图，并组成原始图数据集生成本地标签对应的图极限估计，将图极限估计进行差分隐私；服务器端计算每个图极限估计的成对切割距离，并生成图极限估计的多个最近邻，计算每个最近邻的自适应阈值，根据自适应阈值执行插值混合并对图极限估计进行更新；客户端接收更新的图极限估计生成待优化图数据集，按照原始图数据集数量比例对待优化图数据集进行图采样得到图增强数据。本发明还提出基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法的系统，可以解决现有的图数据增强无法准确反映原始图数据的拓扑结构特性的问题，并提高隐私保护的安全性。

公开(公告)号：CN119066495B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411164155.9

申请日：2024-08-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡春强 ,  易新志 ,  杨妮丹 ,  胡海波 ,  蔡斌

IPC: G06F18/241 ,  G06Q40/02 ,  G06N3/042 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种基于联邦半监督图学习的银行客户分类方法及系统，该方法为：执行多轮全局学习直到全局客户分类模型收敛，每轮全局学习包括：向训练银行端下发加噪后的本轮全局伪标签矩阵和本轮全局模型参数；训练银行端基于本轮全局伪标签矩阵对本地客户数据图进行强化处理，对本地客户分类模型进行本地迭代训练，上传加噪后的本地模型参数和本地客户节点嵌入；中心服务器获得更新的全局模型参数和全局客户节点嵌入；银行端利用更新的全局模型参数生成银行端客户分类模型，将本地客户数据图输入银行端客户分类模型获得银行端预测标签矩阵，本发明提升了隐私安全，以及本地客户分类模型和全局客户分类模型的分类准确性。

公开(公告)号：CN118870361B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411176632.3

申请日：2024-08-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡春强 ,  杨林 ,  王佳琳 ,  夏晓峰 ,  蔡斌 ,  桑军

IPC: H04W12/06 ,  H04W12/069 ,  H04W12/041 ,  H04W12/00 ,  H04W4/40 ,  H04W4/44 ,  H04L9/32

Abstract: 本发明涉及信息安全技术，揭露了车载自组织网络中消息签名聚合验证方法，包括：密钥生成中心生成系统参数，并分发至追踪机构和机动车驾驶管理处；机动车驾驶管理处生成管理处密钥；追踪机构生成追踪机构密钥，并合成系统公共参数；车载单元接收所述系统公共参数生成车辆私钥和车辆公钥，并生成多个伪身份，利用密钥生成中心生成伪身份部分密钥；追踪机构进行伪身份加密后将所述伪身份加密结果发送至车载单元；车载单元生成伪身份完整密钥，并生成车辆路况信息和消息签名组合；路侧单元验证所述消息签名组合是否均有效。本发明还涉及车载自组织网络中消息签名聚合验证方法的系统。本发明可以提高消息签名聚合验证的安全性。

公开(公告)号：CN119066234A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411163097.8

申请日：2024-08-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 蔡斌 ,  盛伟洪 ,  胡春强 ,  夏晓峰 ,  胡海波 ,  桑军

IPC: G06F16/901 ,  G06F21/62 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及隐私保护技术，揭露了基于本地差分隐私的社交图合成方法，包括：获取社交网络图中各节点的度信息，并对度信息加噪得到加噪度信息后将加噪度信息发送至服务端；所述服务端接收加噪度信息，并计算加噪度信息对于社交网络图的密度估计值，并将密度估计值发送至所述各节点；所述各节点获取每个节点的隐私概率，并根据隐私概率对各节点的邻居列表进行加扰，得到加扰邻居列表；所述服务端汇聚加扰邻居列表，并生成加扰邻居列表的邻接矩阵，根据所述邻接矩阵中的边信息以及加扰邻居列表生成社交合成图。本发明还提出一种基于本地差分隐私的社交图合成装置、设备及介质。本发明可以提高基于本地差分隐私的社交图合成的安全性和准确度。

公开(公告)号：CN118972042A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410929749.8

申请日：2024-07-11

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡春强 ,  陈希 ,  张今革 ,  邓绍江 ,  蔡斌 ,  桑军

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/32 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明涉及计算机技术的领域，涉及一种基于联盟链的跨域认证系统，包括至少两个域，每个域包括身份管理机构、代理服务器和至少一个设备；各域的代理服务器共同构成联盟链，所述联盟链存储有用于跨域认证的智能合约；所述代理服务器用于处理跨域认证请求；所述身份管理机构用于通过RSA累加器管理域中设备的跨域身份，以及通过自身所在域的身份验证算法验证设备的跨域身份。本发明还提出一种物联网完全跨域认证方法。本发明可以在保证跨域认证安全性的同时降低认证平台的部署成本。

公开(公告)号：CN118504029B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410700425.7

申请日：2024-05-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 蔡斌 ,  李洋锐 ,  胡春强 ,  桑军 ,  夏晓峰

IPC: G06F21/62 ,  G06Q50/00 ,  G06F18/22 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供了基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法及设备。该差分隐私合成社交图生成方法包括：基于真实社交图获取节点度序列，对节点度序列进行第一加噪约束推理获得推理节点度序列；计算真实社交图中节点间的相似度，获得相似度矩阵，对相似度矩阵进行第二加噪约束推理获得推理相似度矩阵；根据推理节点度序列和推理相似度矩阵生成差分隐私合成社交图。本发明具有隐私保护程度高、广泛适用性、高可用性、高准确性以及高计算效率的特点。

公开(公告)号：CN118570735A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410786255.9

申请日：2024-06-18

Applicant: 重庆大学

Inventor： 桑军 ,  邹雪涛 ,  朱鹏 ,  胡行 ,  熊浩任 ,  夏晓峰 ,  胡春强

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V10/771 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种基于语义信息优化的人群计数方法。包括采用CNN和Transformer组成双骨干特征提取模块，同时提取包含全局人群语义信息和局部人群语义信息的特征；设计语义信息融合模块，将提取的人群特征进行有效融合；设计多尺度残差注意力回归模块，包括多尺度卷积分支、注意力分支和残差分支，用于对融合特征进行解码得到预测密度图；多尺度卷积分支，采用至少四个并行分支，并行分支包含两个卷积层，其中包含不同大小的卷积核；注意力分支包括带有ReLU激活函数的卷积层，以及带有Sigmoid函数的卷积层；残差分支包括带有BN的卷积层。该技术方案能够提高对复杂人群场景的适应性和鲁棒性，提高人群计数的精度。

公开(公告)号：CN118038025B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410333575.9

申请日：2024-03-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王晨绽 ,  胡春强 ,  朱会义 ,  刘江涛 ,  黄始富

IPC: G06F7/544 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明涉及图像处理技术，揭露了基于频率域和空间域的雾天目标检测方法，包括：对待检测图像进行卷积得到待检测图像特征；将待检测图像特征在频率域中进行转换，得到高频特征信息和低频特征信息；将高频特征信息利用多头注意力机制进行增强，得到增强高频特征信息；将增强频率特征信息转换成空间域信息，在多个尺度上提取多尺度空间域特征信息；联合增强频率特征信息对多尺度空间域特征信息进行增强，得到增强空间域特征信息；将增强空间域特征信息和增强频率特征信息进行融合，根据融合特征检测待检测图像中的目标得到目标检测结果。本发明还提出一种基于频率域和空间域的雾天目标检测装置、设备以及介质。本发明可以提高雾天目标检测的准确率。

公开(公告)号：CN118152769A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410280922.6

申请日：2024-03-12

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡春强 ,  何云霄 ,  张今革 ,  蔡斌 ,  桑军

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/04 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明实施例公开了一种面向分割学习模型的鲁棒性评估方法，包括首先构建替代分割学习模型，然后生成匹配数据集训练替代分割学习模型，获得对抗扰动模型，进而对抗扰动模型可以生成具有迁移性的对抗样本数据集，最后通过对抗样本数据集对所述分割学习模型进行评估，得到分割学习模型的对抗鲁棒性评估结果。本发明实施例可以充分利用客户端数据，并实现高负载、高准确度的面向分割学习模型的鲁棒性评测。