专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于隐写网络的秘密图像传输方法-CN202310121825.8在审
  • 段新涛;李壮;张锦航;邵志强;张永强 - 河南师范大学
  • 2023-02-15 - 2023-06-30 - H04N19/132
  • 本发明涉及一种基于隐写网络的秘密图像传输方法,属于图像隐写的提取网络模型参数置乱技术领域。该方法利用卷积神经网络作为秘密图像的隐写网络模型中的提取网络模型,并对提取网络模型进行训练,利用非对称加密算法对训练后的提取网络模型中的卷积层参数进行置乱加密,将加密后的提取网络模型及载密图像发送至接收方,并将非对称加密算法的控制参数发送给接收方,根据接收到的控制参数重构该非对称加密算法,利用重构的该非对称加密算法对接收到的提取网络模型进行解密,根据秘密后的提取网络模型得到解密后的秘密图像。该方法的提取网络模型不易泄露,也提高了秘密图像传输时的安全性。
  • 一种基于网络秘密图像传输方法
  • [发明专利]一种自适应图像隐写发送和接收方法-CN202211339945.7在审
  • 段新涛;李春;李若乾;张恩;岳冬利;谢自梅 - 河南师范大学
  • 2022-10-27 - 2023-05-02 - H04N1/32
  • 本发明涉及一种自适应图像隐写发送和接收方法,属于图像隐写技术领域。本发明在利用隐写模型进行隐写前,先根据隐写模型输入尺寸对需要隐写的图像(秘密图像)和载体图像进行扩充,使载体图像和秘密图像补全为与隐写模型输入尺寸一致的正方形,并将多余部分填充为纯色,然后进行分割和置乱,并输入到隐写模型中处理,最后将隐写模型的输出结果进行合并,并将多余部分裁剪;同样,在接收时,按照相对应的方式进行处理。可见,本发明的隐写模型能够支持各种大小的图像,保证了隐写模型的安全性以及不可见性的同时,提高了图像隐写模型的实用性以及泛化能力;同时也不会因为图像尺寸不匹配导致隐写图像质量差的问题。
  • 一种自适应图像发送接收方法
  • [实用新型]一种滤网方便更换的通风装置-CN202223183183.4有效
  • 段新涛;罗一森 - 河南师范大学
  • 2022-11-24 - 2023-04-25 - F24F13/28
  • 本实用新型涉及机房通风装置技术领域,具体为一种滤网方便更换的通风装置,包括通风箱、滤网和换气风扇,所述通风箱设置有换气道,所述换气道内设置有换气风扇,所述通风箱前后端连通设置有固定座,所述固定座内孔上下对称设置有导向块,所述导向块相对侧设置有滑槽,通过摇把、转轴、齿轮、齿条、框架、导向块和第二密封圈的设置,便于在换气风扇不断电的情况下进行更换框架与滤网,增加了本结构在机房领域的实用性,使机房内的气流与温度保持稳定。
  • 一种滤网方便更换通风装置
  • [发明专利]一种大容量图像隐写方法-CN202110693663.6有效
  • 段新涛;王文鑫;张恩;岳冬利;谢自梅 - 河南师范大学
  • 2021-06-22 - 2023-04-18 - G06T1/00
  • 本发明属于图像隐写技术领域,具体涉及一种大容量图像隐写方法。将载体图像和两幅秘密图像输入至训练好的图像隐写模型中,得到载密图像和两幅提取图像;图像隐写模型包括隐藏阶段和提取阶段;隐藏阶段包括载体图像预处理网络、秘密图像预处理网络和隐藏网络;隐藏网络用于将级联后的载体图像预处理网络的输出和秘密图像预处理网络的输出进行处理,得到包含有两幅秘密图像的载密图像。本发明能够同时将两幅秘密图像嵌入至载体图像中得到载秘图像,使载秘图像视觉效果上同载体图像一致,显著提高了隐写容量,保持载秘图像的不可察觉性和抗检测性;而且,本发明还能够提取出两幅提取图像,两幅提取图像与两幅秘密图像在视觉效果上保持基本一致。
  • 一种容量图像方法
  • [实用新型]一种方便拆装的散热扇-CN202223184952.2有效
  • 段新涛;罗一森 - 河南师范大学
  • 2022-11-25 - 2023-03-10 - G06F1/20
  • 本实用新型涉及计算机机箱技术领域,具体为一种方便拆装的散热扇,所述主机本体的一侧设有固定座,所述固定座上设有固定槽,所述固定槽的底部设有托板,所述驱动电机的底端设有固定板,所述固定板位于固定槽的内部,给拉杆提供一个拉力,此时拉杆会通过拉绳拉动卡块,这时卡块会压缩弹簧,此时卡块会脱离卡槽且位于侧槽的内部,此时固定板便能脱离固定槽,进而实现了对散热扇主体的拆卸,此过程不需要先把主机本体进行拆分,就将散热扇主体进行拆卸以及安装,拆卸效率高,安装方便,拆卸以及安装的过程所耗费的时间短,节省了人工,实用性高。
  • 一种方便拆装散热
  • [发明专利]一种基于提取网络参数置乱的图像隐写模型保护方法-CN202210458370.4在审
  • 段新涛;张永强;邵志强;刘孬;岳冬利;谢自梅;刘行兵;张恩 - 河南师范大学
  • 2022-04-27 - 2022-08-12 - G06T1/00
  • 本发明提供一种基于提取网络参数置乱的图像隐写模型保护方法,属于图像加密技术领域。由于发送方在第一次向接收方发送提取网络时,可能被第三方窃取,导致后续传输的秘密图像泄露。对此,发送方先通过与接收方约定好的置乱算法对提取网络模型的参数进行置乱,进而通过置乱后提取网络模型的参数重构出新的提取网络模型。发送方将新的提取网络和载密图像发送至接收方时,即使在传输过程中提取网络模型被第三方获取,但是从载密图像中提取出的秘密图像与原来的秘密图像相似度较低,从而避免了秘密图像泄露。而接收方可以根据约定的置乱算法将新的提取网络模型恢复为置乱前的提取网络模型,并从载密图像中提取秘密图像,增强了图像隐写过程的安全性。
  • 一种基于提取网络参数图像模型保护方法
  • [发明专利]一种置换混叠图像盲分离方法及装置-CN201810848315.X有效
  • 段新涛;李飞飞;刘艺航 - 河南师范大学
  • 2018-07-27 - 2021-09-14 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种置换混叠图像盲分离方法及装置,该方法包括:根据至少两个已知置换区域位置的含噪声的置换混叠图像,获取训练数据集;构建卷积神经网络,将获取的训练数据集输入到卷积神经网络进行训练,获得训练好的卷积神经网络;将待检测的置换混叠图像进行预处理,并输入到训练好的卷积神经网络,获取图像特征图;对图像特征图进行优化,并将优化后的图像特征图与原待检测的置换混叠图像进行点乘操作,得到分离效果图。本发明采用卷积神经网络对置换混叠图像自动提取特征,提取的特征稳定,不受人为因素的影响,提高了图像分离的准确性;并且,通过将分离问题转为分类问题进行解决,简化了分离过程,提高了分离速度。
  • 一种置换图像分离方法装置
  • [发明专利]一种云外包隐私集合比较方法与装置-CN201710321159.7有效
  • 张恩;段新涛;李名;裴瑶瑶;金刚刚;范海博;张汉卿 - 河南师范大学
  • 2017-04-29 - 2020-04-14 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种云外包隐私集合比较方法与装置,涉及通信技术领域。用以解决现有外包隐私集合比较协议存在安全性不能得到保障,实用性和可扩展性不高的问题。包括:第一服务器收到终端发送的随机数ri和第一密文,将第一密文转换为第二密文并和随机数ri发送至第二服务器;第一服务器收到第二服务器反馈的第二服务器随机数和第三密文,将第三密文转换为第四密文并和第二服务器随机数发送至终端;其中,第二服务器采用第二服务器密钥获取终端集合的伪随机置换并计算其交集,第三密文包括终端集合的伪随机置换的交集和第二服务器密钥的伪随机函数;第四密文包括终端集合伪随机置换的交集和终端密钥Ki的伪随机函数。
  • 一种外包隐私集合比较方法装置
  • [发明专利]基于受限玻尔兹曼机的置换混叠图像盲分离方法及系统-CN201710543510.7有效
  • 段新涛;李飞飞;段佳蕙 - 河南师范大学
  • 2017-07-05 - 2020-03-31 - G06T5/00
  • 本发明涉及一种基于受限玻尔兹曼机的置换混叠图像盲分离方法及系统,属于图像处理技术领域。本发明采用受限玻尔兹曼机网络模型对含模糊的置换混叠图像进行拟合训练,通过调整权重,得到概率矩阵,获得最优网络模型,通过最优网络模型对原数据集进行重构,根据重构数据集与原数据集之间的特征差异,分离含模糊的置换混叠区域。本发明利用受限玻尔兹曼机对图像进行特征提取,能够实现特征的自动选取,大大节省了特征选取的时间,克服了传统盲分离方法准确性不高、特征域不易选取的问题,本发明对于置换区域位置、大小、个数及噪声方差不同的含模糊置换混叠图像均能有效分离出置换区域图像。
  • 基于受限玻尔兹曼机置换图像分离方法系统
  • [实用新型]一种搅拌勺-CN201720071436.9有效
  • 段新涛;王蕾蕾;王鑫;杨功贺;谢慧 - 河南师范大学
  • 2017-01-20 - 2018-04-06 - A47G21/04
  • 本实用新型涉及一种搅拌勺。该搅拌勺包括勺头和勺柄,勺柄设有内部空腔,所述内部空腔中设有沿勺柄长度方向导向设置的活动座,活动座上设有多只朝向勺头延伸的搅拌爪;所述勺柄朝向勺头的端部设有供搅拌爪伸出的开口,勺柄上设有沿勺柄长度方向延伸的推拉槽;所述活动座连接有推拉键,推拉键从所述推拉槽向勺柄外伸出。本实用新型的搅拌勺,在需要加强搅拌功能时,可将搅拌爪伸出,通过增加与饮品的接触面积加快糖、蜂蜜等添加品的分散、溶解,省时省力,搅拌效果好;在搅拌完成后,再将搅拌爪收回勺柄的内部空腔内,当做普通勺子使用。
  • 一种搅拌
  • [发明专利]基于BP神经网络压缩域的图像水印嵌入与提取方法-CN201510035064.X有效
  • 段新涛;申长安;张恩 - 河南师范大学
  • 2015-01-24 - 2018-01-09 - G06T1/00
  • 本发明公开了一种基于BP神经网络压缩域的图像水印嵌入与提取方法。本发明提出的图像水印嵌入与提取方法是在Arnold变换的基础上,对载体图像进行BP神经网络压缩处理,并且把水印信息嵌入到神经网络隐含层到输出层的权重中,对载体图像几乎没有影响,不可见性非常强,安全性更高。在这种BP神经网络的压缩域中,含水印的载体图像即使经历多种攻击后,仍然能够记忆局部像素点之间的关系,从而实现对水印信号的正确检测,使得这种嵌入和提取方法对各种常规图像攻击均具有很强的鲁棒性,很好地平衡了图像水印的鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,且能够实现了图像水印的盲检测。
  • 基于bp神经网络压缩图像水印嵌入提取方法

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