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[发明专利]基于关系特征的三维室内物体检测方法-CN202310792826.5在审
发明人：宁小娟;黄磊;巩亮;苏浩楠;肖照林;金海燕 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了基于关系特征的三维室内物体检测方法，在特征提取阶段，深入学习了点与点之间的关系特征，提出了一个融合卷积池化模块，使得模型能够捕捉到更多点云场景中的邻域关键特征；在投票阶段，受到注意力机制的启发，根据点与物的关系，将点云划分为前景点与背景点，并设计出一个投票权重模块来降低背景点对检测结果的影响；然后，通过学习物与物之间的空间关系，在生成物体提议后，根据物体关系对提议进行筛选，剔除可能性较低的物体组合，从而提高物体检测准确率。
基于关系特征三维室内物体检测方法

[发明专利]光场三维显示组件和三维显示眼镜-CN202310641656.0在审
发明人：吴文杰;肖照林 -专利权人：深圳市芽白科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G02B30/31 文献下载
摘要：本发明公开一种光场三维显示组件和三维显示眼镜。其中，光场三维显示组件包括：光源阵列板，包括多个呈阵列排布的灯，所述灯用于产生一级光场；空间光调制器，设置在所述光源阵列板的出光侧，所述空间光调制器包括多个呈阵列排布的像素单元，通过控制所述灯与所述像素单元的对应关系，以使所述一级光场经过所述空间光调制器后，形成带有三维图像信息的二级光场。本发明技术方案可以实现基于光场的三维显示组件，提高虚拟场景的沉浸感。
三维显示组件眼镜

[发明专利]基于预测误差图的加密图像可逆数据隐藏及解密方法-CN202210820771.X有效
发明人：隋连升;李晗;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了基于预测误差图的加密图像可逆数据隐藏及解密方法，包括：对原始图像进行预测得到预测值，求出像素的预测误差值，生成预测误差图I'以及标记溢出像素的二进制矩阵J；对预测误差图进行预测，将预测误差图的像素值及其预测值转换为8位二进制并生成标签图θ；利用记录图η标记标签值为0的像素；对二进制矩阵J、记录图η和标签图中除0以外的值进行压缩分别得到Π、Ω和Γ；将二进制矩阵S和预测误差图进行位异或，生成加密图像Ie'；对嵌入数据d加密存储在加密图像的剩余像素中，得到含有秘密数据的加密图像I'ew。本发明通过应用预测误差图像素与使用加密密钥生成的伪随机矩阵之间的位异或计算，可以保证算法的安全，使得算法的鲁棒性更高。
基于预测误差加密图像可逆数据隐藏解密方法

[发明专利]基于NSGA-NET的遥感图像识别方法-CN202010813478.1有效
发明人：金海燕;崔宁敏;蔡磊;肖照林;石俊飞 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NSGA‑NET的遥感图像识别方法，具体为：获取遥感图像数据集，将遥感图像划分成训练集和测试集；对训练集和测试集中的图像进行预处理，得到网络训练所需要的输入向量和目标矢量；初始化权重及各参数，随机生成一组简单的DNN网络结构；训练网络结构；对训练好的网络结构进行编码；使用NSGAII迭代进化编码后的网络结构；对最后得到的一组二进制基因型进行解码操作，得到一组识别错误率低且计算复杂度低的DNN网络结构前沿；将经过预处理后的测试集输入到网络结构前沿中进行测试，输出识别结果。充分训练网络后可自动提取遥感图像样本数据中的特征，提高了识别正确率和特征提取的鲁棒性。
基于 nsga net 遥感图像识别方法

[发明专利]一种锂电池健康状态估算方法-CN202110315072.5有效
发明人：金海燕;李俊欣;蔡磊;肖照林 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂电池健康状态估算方法，具体按照以下步骤实施：获取锂电池在出厂时的额定容量列入容量矩阵中；将当前容量和实时充电电压数据分别列入矩阵中；对初始电压样本矩阵采用独立成分分析算法，得到ICA电压样本；将ICA电压和容量样本划分为训练集和测试集；基于ICA样本训练集，采用遗传算法自动训练相应的LSTM‑RNN模型；将ICA样本测试集作为训练得到的LSTM‑RNN模型的输入，经过测试选择一个真实值和预测值之间适应度值最小的网络结构作为最终的预测模型；对训练得到的LSTM‑RNN的最终模型输入另一块电池的电压数据，预测电池剩余容量，计算出该电池的健康状态。解决了现有技术中存在的不能随时对电池健康状态进行预测的问题。
一种锂电池健康状态估算方法

[发明专利]一种基于光场傅里叶视差分层的特征检测方法-CN202110261554.7有效
发明人：金海燕;张萌;肖照林 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光场傅里叶视差分层的特征检测方法，解决了二维图像只能聚焦在某一固定深度，其他深度的目标模糊不清，进而导致二维图像特征检测不全面和深度信息缺失的难题。与现有技术相比，本发明方法的有点在于，可以准确全面地检测到场景各个视差层的目标物体的特征点，且检测到的FDL_Harris特征点具有尺度不变性、旋转不变性和视差信息，并且对亮度变化和噪声不敏感。这些局部不变性使得检测到的特征更加稳定和鲁棒。
一种基于光场傅里叶视差分层特征检测方法

[发明专利]基于块的自适应编码和比特流压缩的可逆数据隐藏方法-CN202310375703.1在审
发明人：隋连升;孙婧丹;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04N19/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于块的自适应编码和比特流压缩的可逆数据隐藏方法，步骤包括：1)读取原始图像中的像素信息，将原始图像分成大小相等的不重叠块，将每个块内所有像素的8位二进制信息从最高有效位到第七有效位依次作对比，直至对比到块内像素某一位面二进制信息的比特不一样，非全零全一，则停止对比；2)得到块类型表；3)进行块编码；4)设置一个位置图来标记该类型的块；5)图像加密；6)数据加密；7)数据嵌入；8)数据提取和图像恢复。本发明的方法，很好的解决了高位面复杂度高的问题，腾出更多的可嵌入空间，且能够无损恢复原始图像。
基于自适应编码比特流压缩可逆数据隐藏方法

[发明专利]基于像素预测和块自适应编码的可逆数据隐藏方法-CN202310382369.2在审
发明人：隋连升;孙婧丹;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04N19/13 文献下载
摘要：本发明公开了基于像素预测和块自适应编码的可逆数据隐藏方法，通过灰度图像进行分块，设定参考像素点，通过MED计算出像素预测值，作差得到预测误差，标记预测误差符号位，将预测误差图最高位面置为全零，对该图像进行块间、块内置乱，处理完成后利用流密码函数对灰度图像进行加密，再对加密图像其进行分块，对块内像素的高七位面从高到低分析，根据位面是否全零全一得到不同块类型，对长度t＜阈值T的加密块细分处理，分析该细分块的剩余位面，生成细分块指示符。根据块的恢复序列和块指示符进行块编码，进而得到可嵌入空间，将辅助信息放在最低位面。本发明方法解决了现有可逆数据隐藏方法中加密系统密钥空间小且抵抗攻击能力弱的问题。
基于像素预测自适应编码可逆数据隐藏方法

[发明专利]基于多MSB分块编码的加密图像可逆数据加密解密方法-CN202210995169.X有效
发明人：隋连升;韩凯峰;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多MSB分块编码的加密图像可逆数据加密方法，采用如下步骤：将图像分块；加密得到加密图像；将加密图像分为平滑块和粗糙块，生成位置图；分块编码后压缩，生成辅助数据；将辅助数据嵌入加密图像中；对嵌入数据加密得到秘密数据存储在加密图像中，得到载密图像。本发明还公开了对加密方法的解密方法，包括如下步骤：辅助数据提取并恢复；恢复剩余辅助数据；提取并恢复秘密数据；利用秘钥解密嵌入数据；恢复光滑块数据；恢复粗糙块数据；解密处理；得到原始图像。本发明解决了现有技术中存在的数据嵌入率低和算法安全性不高的问题。
基于 msb 分块编码加密图像可逆数据解密方法

[发明专利]基于自适应压缩编码的加密图像可逆数据加密解密方法-CN202211034832.6有效
发明人：隋连升;韩凯峰;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应压缩编码的加密图像可逆数据加密方法，采用如下步骤：1、从原始图像中得到修正图像；2、修正图像分成块；3、将块标记生成位置图；4、将块压缩，生成辅助数据，生成矩阵，将矩阵与恢复数据的图像位异或，生成加密图像；5、计算辅助数据的长度，存储并再加密得到秘密数据，6、得到载密图像。本发明还公开了上述加密方法的解密方法，包括如下步骤：1、提取辅助数据并恢复；2、提取秘密数据的片段；3、得到完整的秘密数据并解密，得到嵌入数据；4、恢复数据；5、生成矩阵，将矩阵与恢复数据的图像进行位异或；6、得到原始图像。本发明加密解密方法解决了数据嵌入率低与算法鲁棒性不够高的问题。
基于自适应压缩编码加密图像可逆数据解密方法

[发明专利]基于坐标轴分割的加密3D网格可逆信息隐藏方法-CN202310293174.0在审
发明人：隋连升;张鹏飞;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明基于坐标轴分割的加密3D网格可逆信息隐藏方法，具体为：读取原始3D网格文件，获取每个顶点的浮点数坐标信息，对浮点数坐标信息进行预处理，分别得到每个顶点的长二进制比特流；根据每个顶点的长二进制比特流判断当前顶点所属的象限，将位于相同象限内的顶点分为一组，将每个组内第一个顶点与其他顶点的二进制比特流进行对比，得到辅助信息；再对顶点进行加密，再将加密后的顶点的二进制信息转回至浮点数信息；将浮点数信息发送至数据嵌入方，嵌入秘密数据，嵌入完成后将二进制顶点信息转回浮点数；提取秘密数据；解密网格并无损恢复。本发明方法能够提高信息隐藏容量且在提取秘密数据时能够做到准确无误，能够无损恢复3D网格模型。
基于坐标轴分割加密网格可逆信息隐藏方法

[发明专利]基于Transformer的室内弱小目标检测方法-CN202310407396.0在审
发明人：李张琦;金海燕;王彬;肖照林;苏浩楠;潘志庚 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了基于Transformer的室内弱小目标检测方法，使用DFE模块，算法解决了教室中远离监控位置的小目标检测难的问题；使用基于Transformer的TFE模块，通过Transformer对提取图像的深层次信息，使用了多头自我注意力模块减少了计算量的同时弥补了卷积网络缺乏长距离建模，没有获取全局信息的能力，更好的提取目标特征信息。本发明基于Transformer的室内弱小目标检测方法在创建的教室数据集上进行了大量的实验，结果表明本发明方法建立的网络模型在室内弱小目标检测的精度和推理时间方面都的到了很大的提升。
基于 transformer 室内弱小目标检测方法

[发明专利]基于混合预测和哈夫曼编码的加密图像可逆数据隐藏方法-CN202210532208.2有效
发明人：隋连升;李晗;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了基于混合预测和哈夫曼编码的加密图像可逆数据隐藏方法，包括：根据原始图像当前像素的逆值及预测值得到有预测误差的像素，并采用矩阵对该像素进行标记，之后对矩阵进行压缩得到Π；对有预测误差的像素进行修改，并生成第二误差位置图Ω；将修改后的图像分为由最高有效位层和剩余7个位面组成的图像，并对图像进行预测，并生成标签图；对标签图进行压缩得到Γ；将二进制矩阵S与修改后的图像进行位异或，生成加密图像；将Π、Ω及Γ作为辅助信息依次存储到加密图像的最高有效位层中、剩余7个位面中；对嵌入数据加密得到秘密数据；把秘密数据存储在剩余7个位面的剩余像素中，得到含有秘密数据的加密图像。
基于混合预测哈夫曼编码加密图像可逆数据隐藏方法

[发明专利]基于像素预测的多策略组合的可逆数据隐藏方法-CN202210756676.8有效
发明人：隋连升;周楠;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了基于像素预测的多策略组合的可逆数据隐藏方法，具体为：将灰度图像，使用MED方法预测，并进行溢出判断，再转成八位二进制，得到八个位面；将每个位面均划分基本块，将基本块分类，对每个位面中的单色块，使用自适应分块策略，将连续相邻的同色单色块合并为长方形单色块；对混色块纵向使用MED方法对其所在位置的每个像素计算预测误差值，并使用哈夫曼编码标记直到对每个位面的混色块都进行标记；生生八个随机矩阵，将每个随机矩阵与其对应八个位面异或，得到加密后的八个位面；将加密后的八个位面合并为加密后的灰度图像发送给数据隐藏者，数据隐藏着对接收图像进行处理后发送给图像接收者，图像接收者对接收的图像进行还原。
基于像素预测策略组合可逆数据隐藏方法

[发明专利]基于预测误差修正和自适应优化映射的可逆数据隐藏方法-CN202310339538.4在审
发明人：隋连升;周光飚;肖照林;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明基于预测误差修正和自适应优化映射的可逆数据隐藏方法，具体为：将原始图像分为大小相等互不重叠的块；将像素块分为交叉排列的两个集合，计算块复杂度，并按照从小到大排序；根据周围像素块确定当前像素块的扫描顺序，使用改进的像素值排序算法计算像素块内的四个预测误差；遍历两组复杂度阈值，分别修改不同区间的预测误差，并将值为0和1的预测误差成对，从多组映射中选取失真最小的二维映射；按照嵌入规则嵌入数据，计算峰值信噪比；改变块大小，重复预测优化的过程，选择峰值信噪比最大的块大小、复杂度阈值和映射。本发明方法能够在保证嵌入容量的同时，提高了图像质量。
基于预测误差修正自适应优化映射可逆数据隐藏方法

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