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[发明专利]一种基于时间特征的对抗性扰动协同过滤推荐方法-CN202310773749.9在审
发明人： 吴哲夫;陈泊宇 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：一种基于时间特征的对抗性扰动协同过滤推荐方法，利用LSTM时间网络将产品的时间特征融入评价体系中，并加入对抗性学习，通过破坏目标函数并构建使BPR损失最大的扰动，特征采集阶段是将产品数据集输入到CNN和LSTM时间网络，分别提取产品的CNN特征和时间特征，拼接两种特征获得新的关于产品时间特征的矩阵，用于构成TCFA模型；模型训练阶段，采用SGD学习算法首先进行模型参数的学习，获得最佳的模型参数使模型性能达到最佳，然后在模型参数处加入对抗性扰动，得到新的对抗性模型ATCFA，通过扰动使模型性能尽可能降低，再进行对抗性学习，使得模型性能达到最佳后，记录产生的推荐结果。本发明提高精度和鲁棒性。
一种基于时间特征对抗性扰动协同过滤推荐方法

[发明专利]一种基于信道状态信息的室内入侵检测方法-CN202310773748.4在审
发明人： 吴哲夫;陈佳乐 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04B17/30 文献下载
摘要：一种基于信道状态信息的室内入侵检测方法，上电自校准获取当前环境初始状态信息，通过检测信道状态信息，计算初始状态与当前状态信号相似度和差异值判定当前环境是否存在人体活动，时间窗内40％数量的差异值超过阈值判定为有人活动，反之则为室内无人状态。本发明提供了一种简单有效的室内入侵检测方法。
一种基于信道状态信息室内入侵检测方法

[发明专利]一种基于5G移动网络的跨层拥塞控制方法-CN202010003744.4有效
发明人： 吴哲夫;杨鑫源 -专利权人：青岛乾程科技股份有限公司
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：一种基于5G移动网络的跨层拥塞控制方法，利用重传决策计时器和拥塞响应决策计时器，分别触发分组重传和拥塞响应，同时基于实际资源分配，信号干扰噪声比，使用毫米波物理层的可用数据速率估计来调整移动设备侧的TCP拥塞窗口。本发明在保持对纯拥塞丢失情况的响应能力的同时，对包重排序和随机包丢失具有鲁棒性，减少了延迟，避免了填充蜂窝堆栈中的缓冲区，并且在RTO事件之后比几个其他TCP拥塞控制算法具有更快的恢复时间。
一种基于移动网络拥塞控制方法

[发明专利]一种LoRa多节点高频次通信冲突规避方法-CN202310199741.6在审
发明人： 吴哲夫;陈佳乐 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04W72/566 文献下载
摘要：一种LoRa多节点高频次通信冲突规避方法，包括以下步骤：骤1：搭建LoRa无线节点星形网络拓扑结构；步骤2：设置数据终端节点LoRa网络；步骤3：设置中继节点，约定数据上传时间周期；骤4：终端节点上行传输时划分传输周期为多个时隙。各节点分配对应传输时隙；步骤5：各终端节点分配优先级，给定节点序列表和初始状态已发送节点制表，将数据预处理，终端节点上传数据至中继节点。本发明通过划分两位终端节点优先级和上行数据传输时隙，终端节点侦听优先级数据包并制表，实现各终端节点上行数据传输互不干扰，紧急数据优先上传，两位优先级数据位保证节点数据传输的完整性。
一种 lora 节点频次通信冲突规避方法

[发明专利]一种基于深度学习的人体行为预测方法-CN202010165527.5有效
发明人： 吴哲夫;吕晓哲;李玮毅;肖新宇;蒋岳锋 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于深度学习的人体行为预测方法，通过视频图像的帧序列，处理视频场景，之后系统进行上下文感知和动作感知，并利用场景中丰富的语义特征进行编码，最后通过系统获得的视觉信息来预测人体行为，包括了未来动作的类型以及活动的路径。该预测方法使用了深度学习网络的方法来处理视频中所含有的丰富的视觉信息，同时可以实现动作类型的预测以及活动路径的预测。该方法使用到了几个联合模型，提高了视频分析能力，从而提高了行为预测的准确率和效率，实现了智能化个性服务，尤其是在安全领域的应用可以降低事故发生率。
一种基于深度学习人体行为预测方法

[发明专利]一种基于多特征融合的异常行为检测方法-CN202010166752.0有效
发明人： 吴哲夫;章莹婷;吴昌泽;逯小莹;吕晓哲 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于多特征融合的异常行为检测方法，包括表情分析、人体姿态分析、人体异常行为分析，利用开源平台OpenPose提取视频中人体的18个关节点坐标信息，再根据计算关节点的速度和角度，完善关节点特征信息；同时对视频中的行人进行人脸检测并进行表情分析；最后将人脸表情、关节点特征信息进行融合，再输入异常行为分析模型中，得到识别结果。本发明比以单一人体姿态特征为依据的检测方法的识别准确率要好，在安防监控等领域有一定的应用价值。
一种基于特征融合异常行为检测方法

[发明专利]一种基于人脸和姿态识别的口罩佩戴情况监测方法-CN202010165764.1有效
发明人： 吴哲夫;李玮毅;吴昌泽;逯小莹;肖新宇 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于人脸和姿态识别的口罩佩戴情况监测方法，包括以下步骤：步骤1：获取监控视频；步骤2：对视频数据中的图像进行人脸检测，检测图像中是否存在人脸；步骤3：若图像中存在人脸，则对人脸进行识别并进行身份认证，确定人脸所对应的目标身份，若无法确定所有目标身份则回到步骤1；步骤4：对检测得到的人脸区域进行口罩检测，检测目标是否佩戴口罩以及是否正确佩戴口罩；步骤5：若目标没有佩戴口罩或没有正确佩戴口罩，则对目标发出提醒；步骤6：对目标进行姿态检测，若手部触碰口、鼻区域，则对目标发出提醒，反之继续进行姿态检测。本发明能够自动监测并提醒人员佩戴口罩的情况，并纠正佩戴口罩时的不良习惯。
一种基于姿态识别口罩佩戴情况监测方法

[发明专利]一种基于WebGL与智能检测算法的电梯内电瓶车检测方法-CN202310199603.8在审
发明人： 吴哲夫;王盛洁 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：一种基于WebGL与智能检测算法的电梯内电瓶车检测方法，在楼房电梯内部署摄像头和报警器采集数据后，通过三维建模软件构造社区三维模型，再通过服务器将模型与数据有机结合，利用在摄像头内设定检测算法，通过服务器在模型上呈现，来实现在模型上监管社区电瓶车上楼。本发明在建筑数字孪生模型领域有一定的应用价值。
一种基于 webgl 智能检测算法电梯电瓶车方法

[发明专利]一种无人机与控制台建立安全联结的方法-CN202211558233.4在审
发明人： 吴哲夫;陈泊宇;闫鑫悦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04W12/06 文献下载
摘要：一种无人机与控制台建立安全联结的方法，无人机首次开机，向无人机控制台发送连接请求，控制台收到连接请求消息后，向无人机发送身份查询请求，无人机收到身份查询请求后，将自己的机身序列码和参数发送给控制台；控制台确认无人机的身份后，开始启动无人机的鉴权流程，并在鉴权完成后，使用加密算法对数据加密；控制台接受无人机的连接请求后，向无人机发送同意连接的消息，无人机收到消息后，向控制台回复完成连接的消息，即表明连接完成。本发明在进一步缩短无人机连接控制台时间的同时，还提升了数据的加密强度。
一种无人机控制台建立安全联结方法

[发明专利]一种基于接收体积分割的位值最佳时机阈值检测方法-CN202211739784.0在审
发明人： 吴哲夫;陶紫玉 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：一种基于接收体积分割的位值最佳时机阈值检测的方法，首先设计信道以及传输参数，计算得到编码后的信息分子以及分子到达接收端的命中率；设计接收器体积的分割，重新计算接收机接收分子数的概率分布函数；然后优化接收端检测时机，得到接收端的时隙接收概率，再得到最简单的检测阈值；使用上述系统模型及检测阈值，生成分子通信中的误码率数学表达式，使用所述误码率数学表达式仿真计算误码率；最后利用蒙特卡洛方法对误码率的数学表达式进行验证实验，实现高接收成功率、高可靠性、低复杂度的接收体积分割下优化检测时间的阈值检测。本发明有效提高系统的可靠性。
一种基于接收体积分割最佳时机阈值检测方法

[发明专利]基于MIMO技术的多跳分子通信网络误码率确定方法-CN202211578864.2在审
发明人： 吴哲夫;金理闹;闫鑫悦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L43/0823 文献下载
摘要：一种基于MIMO技术的多跳分子通信网络误码率确定方法，包括如下步骤：步骤1，建立MIMO场景下多跳移动分子通信网络模型，在此基础上得到多跳移动分子通信网络中继节点和目的节点处收到分子数的数学表达式；步骤2，在接收机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到检测阈值，并得到MIMO模型下多跳移动分子通信网络的比特错误率数学表达式；步骤3，对上述模型利用蒙特卡罗仿真方法对误码率数学表达式进行仿真验证。本发明提出了一种基于MIMO技术的多跳分子通信网络误码率确定方法，可以进行分子通信性能研究。
基于 mimo 技术分子通信网络误码率确定方法

[发明专利]一种基于双流融合CNN-BiLSTM网络的调制信号识别方法-CN202211579515.2在审
发明人：龚树凤;闫鑫悦;施汉银;吴哲夫 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：一种基于双流融合CNN‑BiLSTM的调制信号识别方法，使用已有公开数据集RadioML2016.10a来实现，首先对数据集进行预处理，将数据转为为I/Q格式和A/P格式，增加了信息多样性；为了同时提取信号的时空特性，每个流由CNN和BiLSTM组成，BiLSTM网络层进行前后向学习，提高了识别性能，网络进行双流融合，有效进行特征交互，获取了更有效的分类特征。本发明能够大大降低训练时间，提高信号识别性能的准确度。
一种基于双流融合 cnn bilstm 网络调制信号识别方法

[发明专利]一种基于模式轮廓限制的毫米波雷达人体动作识别方法-CN202211547678.2在审
发明人：龚树凤;方一鸣;施汉银;闫鑫悦;吴哲夫 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：一种基于模式轮廓限制的毫米波雷达人体动作识别方法，设计人体动作和雷达参数，搭建毫米波雷达系统平台，人体站在平台采集处前方，进行人体动作变化；利用毫米波雷达发射线性调频信号，接收包含动作信息的回波信号，将信号进行混频处理得到中频信号，预处理后使用短时傅立叶变换来选择和处理沿着慢时间轴的数据，以生成多普勒时间(DT图)，进行归一化处理。使用阈值方法找出高功率密度区域并描绘出上下边界，使用Hampel滤波器去除边界异常值，并与原来的DT图进行运算，得到改进后有模式轮廓限制的DT图。本发明应用前景广阔，具备较强实用性，可用于智能家居、辅助驾驶、游戏娱乐等领域。
一种基于模式轮廓限制毫米波雷达人体动作识别方法

[发明专利]一种基于多维特征融合的少样本人体动作识别方法-CN202211579513.3在审
发明人：龚树凤;施汉银;闫鑫悦;吴哲夫 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于多维特征融合的少样本人体动作识别方法，首先对各种动作的中频信号进行背景帧差处理，消除静态目标和杂波干扰，然后进行二维傅里叶变换和三维傅里叶变换，得到距离‑速度信息和距离‑多普勒‑方位信息，再将距离‑速度信息在速度维方向进行投影压缩，得到微多普勒时频图，同时将距离‑多普勒‑方位信息进行视角提取得到距离‑方位图；为了减小网络计算量，进一步将微多普勒时频图和距离方位图均转化成二值图像，并按照设定比例划分为训练验证集和测试集；最后基于度量学习设计了双流特征融合的残差原型网络以提取人体动作的多维特征，训练出最优模型并测试，实现了少样本条件下的人体动作识别。本发明提高了动作识别的准确度。
一种基于多维特征融合样本人体动作识别方法

[发明专利]一种无人机数据链完整性保护和加密方法-CN202211333066.3在审
发明人： 吴哲夫;马甜甜 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04W12/06 文献下载
摘要：一种无人机数据链完整性保护和加密方法，无人机开机发起注册，与监控系统进行配对连接，首先监控系统侧接收到无人机侧的接入请求消息后，收到无人机侧发来的设备标识以及参数，首先发起鉴权过程，鉴权通过后，与无人机侧进行密钥协商，指定加密算法后发起安全激活命令，无人机侧执行加密和完整性保护，达到无人机侧和监控系统侧密钥一致，从而实现安全通信；所述的无人机和监控系统之间的通信为端到端的通信，保密性极高，适用于进行一些保密工作。在本发明的方法下，进一步提升了无人机作业的安全性能。
一种无人机数据链完整性保护加密方法

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