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[发明专利]基于强化学习的智能设备智能安全管理方法、装置及设备-CN202310902309.9有效
发明人：王滨;钟洁;何承润;殷丽华;李超;钱亚冠 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：本申请提供一种基于强化学习的智能设备智能安全管理方法、装置及设备，该方法包括：获取智能设备批量升级任务信息；在存在升级需求，且依据智能设备升级任务当前的升级策略，确定该智能设备批量升级任务满足升级条件的情况下，依据待升级设备地址信息和登录信息对该智能设备批量升级任务对应的待升级设备进行批量升级；依据获取到的该智能设备批量升级任务对应的各待升级设备的升级反馈结果，利用强化学习算法，分别对各待升级设备当前的损失函数梯度进行更新，得到各待升级设备的损失函数梯度更新值，依据各待升级设备的损失函数梯度更新值，利用强化学习算法，对该智能设备升级任务当前的升级策略进行更新。该方法可以提高智能设备升级效率。
基于强化学习智能设备安全管理方法装置

[发明专利]多模态多拼接的RGB-D显著性目标检测方法-CN201910740104.9有效
发明人：周武杰;潘思佳;雷景生;钱亚冠;何成;李颜娥;王海江 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态多拼接的RGB‑D显著性目标检测方法。本发明采用ResNet50对RGB图像和经过处理的三通道深度图像进行预训练，并且从预训练中提取特征信息相互交叉结合，这是在现有方法中基本没有运用过的；在后期设计的模型中又运用到ResNet模块训练，使得训练信息前后相匹配；模型中还设计了一个采用卷积与Denseblock结合的新型模块即细节关联模块，充分结合了卷积和DenseNet的优点，使得预测结果十分优秀。本发明方法得到的真实场景图像的显著性检测结果非常好，表明利用本发明方法来获取真实场景图像对应的预测显著性检测图像是可行性且有效。
多模态多拼接 rgb 显著目标检测方法

[发明专利]基于注意力去噪的对抗样本防御方法、装置和系统-CN202110762352.0有效
发明人：王滨;张峰;钱亚冠;王星 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于注意力去噪的对抗样本防御方法、装置和系统，该方法包括：获取待处理图像；依据训练好的生成对抗网络GAN模型，对所述待处理图像进行去噪处理，得到去噪图像；依据所述去噪图像进行图像数据处理。该方法可以实现对抗样本防御，优化图像数据处理的效果。
基于注意力对抗样本防御方法装置系统

[发明专利]基于深度学习的对抗样本攻击检测方法、装置及电子设备-CN202210630379.9有效
发明人：王滨;钱亚冠;陈思;王星;李超豪;谢瀛辉;王伟;赵海涛 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本申请提供一种基于深度学习的对抗样本攻击检测方法、装置及电子设备，该方法包括：利用优化的基于动量迭代梯度方式，生成干净样本对应的对抗样本；依据所述干净样本对应的对抗样本确定深度神经网络模型的防攻击性能评估结果。该方法可以更有效地对深度神经网络模型的防攻击性能进行评估。
基于深度学习对抗样本攻击检测方法装置电子设备

[发明专利]基于敏感频段调节的语音对抗样本防御方法、装置及设备-CN202310348234.4有效
发明人：李超豪;王滨;王星;张峰;钱亚冠;赵海涛 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G10L15/04 文献下载
摘要：本申请提供一种基于敏感频段调节的语音对抗样本防御方法、装置及设备，该方法包括：获取待识别音频数据；依据目标智能语音识别模型的敏感频段，对所述待识别音频数据进行敏感频段滤波处理，得到处理后的音频数据；在第一语音识别结果与第二语音识别结果不一致的情况下，确定所述待识别音频数据为语音对抗样本，并拒绝对所述第一语音识别结果进行响应。该方法可以实现对语音对抗样本的有效检测和攻击防御，并降低对目标智能语音识别模型的正常语音识别的影响。
基于敏感频段调节语音对抗样本防御方法装置设备

[发明专利]基于对抗神经网络结构搜索的图像处理方法及装置-CN202211690326.2在审
发明人：王滨;张峰;钱亚冠;王伟;王星;李超豪 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本申请提供一种基于对抗神经网络结构搜索的图像处理方法及装置，该方法包括：对于DNN网络结构搜索过程中的任一epoch，利用梯度下降算法、已获得的图像训练集以及已获得的图像验证集，对DNN网络的操作参数和结构参数进行迭代交替更新，直至迭代次数达到第一迭代次数；以及，利用预设网络脆弱性约束条件和已获得的图像验证集，对所述DNN网络的结构参数进行迭代更新直至该epoch内的迭代次数达到第二迭代次数；在搜索的epoch数达到第一epoch数，或，DNN网络模型收敛的情况下，依据得到的结构参数，生成用于图像处理的目标DNN网络，并利用所述目标DNN网络对待进行图像处理的图像进行图像处理。该方法可以提升利用DNN网络进行图像处理的准确性。
基于对抗神经网络结构搜索图像处理方法装置

[发明专利]视频对抗水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211546540.0有效
发明人：王滨;李超豪;陈加栋;王星;陈思;王伟;钱亚冠 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种视频对抗水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质。方案如下：对原始视频进行识别，得到第一识别结果；获取待嵌入水印，以及嵌入参数集合；针对每组嵌入参数集合，基于该组嵌入参数集合，将待嵌入水印嵌入至原始视频，得到候选水印视频；对每一候选水印视频进行识别，得到第二识别结果；在第二识别结果与第一识别结果不匹配时，将该第二识别结果对应的候选水印视频确定为对抗水印视频。通过本申请实施例提供的技术方案，实现了原始视频所对应的对抗水印视频的获取，使得智能视频系统功能失效，降低了原始视频中视频信息被恶意用户获取的概率，以及降低了原始视频中信息泄露的风险，从而提高了原始视频的隐私安全性。
视频对抗水印嵌入方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于白盒密钥的AI数据共享方法、系统和装置-CN202211319912.6有效
发明人：王滨;陈思;王伟;钱亚冠;王星;李超豪 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本申请提供了基于白盒密钥的AI数据共享方法、系统和装置。本申请中，中心节点作为加密端，其可使用不同于白盒密钥的目标加密密钥对目标AI数据进行加密得到AI数据密文，而目标计算节点作为解密端，其使用白盒密钥对AI数据密文进行解密，这显然不需要加解密两端（也称数据两端）共享对称密钥，避免现有加解密两端（也称数据两端）共享对称密钥带来的密钥泄露的风险。
基于密钥 ai 数据共享方法系统装置

[发明专利]语音对抗水印生成方法、装置和电子设备-CN202211539020.7在审
发明人：李超豪;王滨;陈加栋;王星;陈思;王伟;钱亚冠 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G10L19/018 文献下载
摘要：本申请提供了语音对抗水印生成方法、装置和电子设备。本申请实施例中，通过对目标待嵌入水印进行调节，将调节后的目标待嵌入水印嵌入至原始语音，以使原始语音和嵌入了目标待嵌入水印的目标水印语音经由同一智能语音识别系统进行语音识别得到的识别结果不同，使得第三方即使截获目标水印语音，其在使用智能语音识别系统对该目标水印语音进行语音识别时发生识别错误，无法获取原始语音中的隐私内容。
语音对抗水印生成方法装置电子设备

[发明专利]一种基于人工智能的银行安全防御系统-CN202210027672.6在审
发明人：陶祥兴;钱亚冠;康明;杨峥;章丽琴;黄德超;纪彬鑫 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G08B13/196 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的银行安全防御系统，涉及银行安全领域，其技术方案包括安全主机，安全主机的内部包括外部防御系统、内部防御系统、警报系统、远端存储模块和数据传输模块，外部防御系统与警报系统之间通信连接，外部防御系统的内部包括图像系统和深度学习模块，图像系统的内部包括图像采集模块、图像预处理模块和图像存储模块，外部防御系统对外部的图像进行获取，并且对获取到的图像进行处理和识别，通过外部防御系统内部图像系统和深度学习模块的配合使用能够对银行内外的偷盗、抢劫行为进行识别，同时通过警报系统发出警报，从而对犯罪人员进行驱逐，并且通过图像存储模块对图像进行存储，从而便于后续对犯罪人员进行调查。
一种基于人工智能银行安全防御系统

[发明专利]一种基于人工智能的自动驾驶路况识别分析系统-CN202210026203.2在审
发明人：康明;陶祥兴;钱亚冠;付乐;应书丽 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的自动驾驶路况识别分析系统，涉及路况分析领域，其技术方案包括汽车，汽车的内部包括激光雷达、CMOS摄像头、识别系统、图像系统、深度学习模块和数据传输模块，激光雷达安装在汽车的外部，CMOS摄像头安装在汽车的外部，激光雷达与识别系统之间通信连接，激光雷达将识别到的物体以及距离传输到识别系统中，图像系统对CMOS摄像头拍摄的图像进行采集分析与识别，通过红绿灯识别模块结合当前车辆的行驶速度对车辆的路径进行规划，同时图像识别模块还会对周围车辆的转向灯进行识别，便于检测周围车辆的便道和转弯意图，数据传输模块再对分析出的数据进行传输，便于车辆中的人员进行观看。
一种基于人工智能自动驾驶路况识别分析系统

[发明专利]一种基于宽度学习的轻量级恶意流量检测方法及装置-CN202210404385.2有效
发明人：王滨;王伟;陈加栋;王星;张峰;和旭东;钱亚冠;邵程铖 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于宽度学习的轻量级恶意流量检测方法及装置。本申请中采用具有线性特征数据和非线性特征数据的目标训练数据X训练初始流量检测分类模型，使得训练模型时采用的神经网络的宽度会更宽，进而使得训练模型时也不需要多层连接的神经网络，所以初始流量检测分类模型的训练过程中的计算量将会更小、训练速度也会更快，对设备的要求也会比较低，更适用于具备有限资源的物联网设备。同时本方案训练得到的目标流量检测分类模型对恶意流量的检测速度也更快，可以满足恶意流量检测的实时性要求。以及由于本方案应用于更靠近物联网中执行业务的各物联网设备的边缘网关设备，可以更及时地通知物联网设备阻断恶意流量。
一种基于宽度学习轻量级恶意流量检测方法装置

[发明专利]基于实例重构的联邦学习模型智能攻击检测方法及装置-CN202210404405.6有效
发明人：王滨;王伟;陈思;王星;张峰;陈加栋;李超豪;许向蕊;钱亚冠;谢瀛辉 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请提供一种基于实例重构的联邦学习模型智能攻击检测方法及装置，该方法包括：获取目标客户端上传的梯度；依据所述目标客户端上传的梯度，提取所述梯度所对应的训练数据的类别标签；依据所述类别标签，利用条件式解码器，生成所述目标客户端的训练数据的目标实例表示；利用本轮全局模型，对所述目标实例表示进行优化更新，得到重构训练数据；依据所述重构训练数据与所述目标客户端的训练数据的相似度，确定模型的防攻击性能评估结果。该方法可以实现更有效地模型防攻击性能评估。
基于实例联邦学习模型智能攻击检测方法装置

[发明专利]基于人工扰动的边缘设备智能认证方法、系统和设备-CN202210437372.5有效
发明人：王滨;王伟;陈思;张峰;陈加栋;王星;李超豪;叶珩;钱亚冠;谢瀛辉 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本申请提供了基于人工扰动的边缘设备智能认证方法、系统和设备。本申请实施例中，基于人工扰动影响主配对设备发送配对信号，并通过所有设备都能感知的配对信号RSS来实现物联网设备的配对，有效解决了物联网设备感知能力参差问题比如有的物联网设备资源受限等，最终实现了基于人工扰动的边缘设备智能认证方法。
基于人工扰动边缘设备智能认证方法系统

[发明专利]基于深度学习编码译码网络的立体图像视觉显著提取方法-CN201811494567.3有效
发明人：周武杰;蔡星宇;雷景生;邱薇薇;钱亚冠 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习编码译码网络的立体图像视觉显著提取方法，在训练阶段，构建深度学习编码译码网络，包括彩色通道输入层、视差通道输入层、编码网络框架、译码网络框架、输出层，编码网络框架由彩色通道编码部分和视差通道编码部分组成；然后将训练集中的左视点图像和左视点图像输入到深度学习编码译码网络中进行训练；多次训练后得到深度学习编码译码网络训练模型及最优参数；在测试阶段，将待预测的立体图像的左视点图像和左视点图像输入到深度学习编码译码网络训练模型中，并利用最优参数进行预测，得到人类注视预测图；优点是其提取的立体视觉特征符合显著语义，且其具有较强的提取稳定性和较高的提取准确性。
基于深度学习编码译码网络立体图像视觉显著提取方法

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