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[发明专利]基于图卷积自编码器的高光谱影像非线性解混方法及系统-CN202110823203.0有效
发明人：张洪艳;盛耘;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图卷积自编码器的高光谱影像非线性解混方法及系统，包括根据高光谱影像计算图结构信息；构建深度分解网络，将高光谱影像及图结构信息输入，根据损失函数训练网络，直至训练收敛或达到最大训练轮数；所述深度分解网络的编码器基于图卷积层对输入的原始影像进行降维，得到原始影像的低维特征表达，解码器由编码器得到的低维特征表达重建出原始的输入影像，包括分为线性和非线性两个部分来重建原始影像；训练后提取网络中相应的隐层表达和权重分别作为丰度和端元信息，实现混合像元分解。本发明通过深度学习实现线性混合模型到非线性混合模型的映射，挖掘影像非局部空间信息，增强网络的空间感知能力，提高分解精度。
基于图卷编码器光谱影像非线性方法系统

[发明专利]一种基于高光谱图像比对的字画艺术品鉴定方法-CN202310909229.6在审
发明人：黄威;张旭毅;黄远程;钟燕飞;张洪艳;李志刚;许小京;王桂强;张良培;罗旭东;刘栋卓 -专利权人：广州星博科仪有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱图像比对的字画艺术品鉴定方法，涉及字画鉴定技术。采集样本字画作品的高光谱图像；对所述高光谱图像进行预处理；构建具有辨识意义的字画图像感兴趣区域数据集；通过自动端元提取和光谱差异比对法提取待检验图像和所述参考图像集中高光谱子图像参考集的端元，并进行端元光谱相似性比对；基于词袋模型对待检验图像和所述参考图像集中近红外‑红绿蓝多光谱子图像参考集进行图像内容相似度对比；将端元光谱相似性比对结果和图像内容相似度对比结果进行融合，以对所述待检验字画图像块进行真伪判定。本发明检验结果客观，准确度高、实用性好且易操作，能够有效的服务于物证鉴定和艺术品鉴定工作。
一种基于光谱图像字画艺术品鉴定方法

[发明专利]基于鲁棒辅助信息重构的支持向量机多谱段图像分析方法-CN201910935589.7有效
发明人：杜博;李雪;徐畅;张良培;张乐飞;陶大程 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于鲁棒辅助信息重构的支持向量机多谱段图像分析方法，包括以下步骤：从原始多谱段图像数据集中选择训练样本，分别计算所有输入多谱段图像样本和辅助图像数据的核矩阵、鲁棒约束矩阵，定义中间变量，优化求解目标函数对应的二次规划问题，得到最优的变量；基于当前最优的变量，优化求解重构系数矩阵；重复直至模型收敛，输出鲁棒分类器模型；验证分类效果，预测可能存在噪声的测试样本的标签，并与真实标签进行对比。本发明考虑了原始多谱段数据样本与辅助图像数据可能存在噪声的这一困难情况，弥补了现有方法缺乏有效解决策略的不足。
基于辅助信息支持向量机多谱段图像分析方法

[发明专利]人体姿态预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310251993.9在审
发明人：魏格格;薛楠;吴田富;夏桂松;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种人体姿态预测方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：提取输入图片的特征图；基于特征图得到人体关键点的偏移量、热力图和中心热力图，根据偏移量以及中心热力图得到预测人体关键点，以预测人体关键点为中心生成局部的关键点扩张窗口，再将其转换为关键点吸引场；利用预测人体关键点以及热力图生成全局的关键点扩张窗口，利用关键点吸引场作为卷积核对全局的关键点扩张窗口进行卷积操作得到修正的关键点热力图；从修正的关键点热力图中得到预测的人体关节点的二维坐标；分别利用预测的人体关节点的二维坐标的空间和时序信息进行编解码，得到预测的人体关节点的三维信息。通过本发明，提高了人体姿态预测精度。
人体姿态预测方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种轻量级纵向联邦学习隐私保护数据对齐方法-CN202211498861.8在审
发明人：胡聪;蒋明;王双;张翠翠;孙佳丽;刘翠玲;张庭曾;王鹏;张昀晔;卢锐轩;朱新华;雷沁怡;徐超;孙琦;程伟;赵林燕;张良培 -专利权人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级纵向联邦学习隐私保护数据对齐方法，其特点是该方法采用不经意键值存储和零共享方法，可在任意数量腐败方合谋的场景下支持纵向联邦学习中高效的隐私保护数据，具体包括：系统初始化、密钥与碎片分发、键值存储生成和计算交集结果等步骤。本发明与现有技术相比具有使用轻量级的对称加密操作，且可以在任意数量腐败方合谋的情况下高效地解决纵向联邦学习隐私保护数据对齐问题，同时并不泄露各个数据集中交集外的样本ID，根据腐败方数量划分参与方的机制确保了诚实方数据集的安全，可以达到抗任意数量敌手合谋的半诚实模型和恶意模型下的安全性，从而满足了纵向联邦学习中的高效性和隐私性需求。
一种轻量级纵向联邦学习隐私保护数据对齐方法

[发明专利]一种轻量级隐私保护纵向联邦学习模型参数聚合方法-CN202211480939.3在审
发明人：胡聪;蒋明;王双;张翠翠;孙佳丽;刘翠玲;张庭曾;王鹏;张昀晔;卢锐轩;朱新华;雷沁怡;徐超;孙琦;程伟;赵林燕;张良培 -专利权人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级隐私保护纵向联邦学习模型参数聚合方法，其特点是该方法在联邦学习背景下采用任意单向陷门置换和不同的哈希摘要算法，实现多用户场景下的隐私保护参数聚合计算，具体包括：系统初始化、加密、数据聚合、解密四个阶段。本发明与现有技术相比具有较低的计算和通信开销，无需利用公钥同态加密，保证了聚合结果的安全性，保护了参与方敏感数据免受合谋攻击，较好的解决了计算密集型公钥同态加密给资源受限的本地用户带来了无法忍受的高复杂性问题，保证了聚合结果的安全性，满足了各种高效性和隐私性需求。
一种轻量级隐私保护纵向联邦学习模型参数聚合方法

[发明专利]动态约束下的弱监督农田地块精细化分割方法及系统-CN202211385434.9有效
发明人：张洪艳;曾薪鑫;张良培 -专利权人：武汉数字家园科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：一种动态约束下弱监督农田地块精细化分割方法及系统，包括：首先，利用并行的小感受野卷积层进行特征提取、构建主干网络，通过加深网络层与固定特征图分辨率来平衡细节信息与语义类别信息；接着，增加输入数据的边缘先验信息以辅助网络模型识别农田地块边界；其次，结合聚类思想与深度学习技术，设计了样本选择模块与动态损失函数，借助粗标签中不同类别地物之间的类内不变性来帮助网络模型选择类别正确的标签作为训练样本，增强网络抗噪能力；最后，设计由交叉熵损失函数与动态损失函数两部分组成的损失函数。本发明无需准确精细的标签数据作为监督信息，利用高分辨率遥感影像与现有的可免费获取的土地覆盖数据产品实现农田地块精细化分割。
动态约束监督农田地块精细化分方法系统

[发明专利]一种基于多任务学习的高标准农田地块矢量化提取方法-CN202211257905.8有效
发明人：王心宇;潘洋;钟燕飞;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多任务学习的高标准农田地块矢量化提取方法，主要包括：设计超完备高分辨率密集多尺度模块来联合提取地块对象的形状变异性特征与地块边界类别相关的边缘特征，设计区域‑边界‑地块解耦多任务模块来联合优化地块对象提取与地块边界提取任务；设计地块边界‑对象交互矢量化模块进一步优化地块对象结果出现的粘连现象。本发明能够适用于多种空间分辨率下的光学遥感影像用于高标准农田地块矢量化提取任务，与现有的农田地块提取方法相比，本发明所提出的方法可处理至矢量结果并具有更高的地块对象提取精度以及平滑的地块边界，可满足于地块尺度农作物分类、估产等应用需求。
一种基于任务学习标准农田地块矢量提取方法

[发明专利]一种基于稀疏变化自注意力机制的遥感影像变化检测方法-CN202211173201.2在审
发明人：郑卓;钟燕飞;马爱龙;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏变化自注意力机制的遥感影像变化检测方法，用于计算、内存高效的高精度的统一变化检测。本发明结合深度学习原理、概率图理论，提出了统一的概率变化建模理论框架，对变化过程中随机变量的联合分布进行条件分解，根据不同的先验假设，可分解得到不同的因子，这些因子即深度变化检测模型架构的理论表示，进一步采用所提出的稀疏变化自注意力模块参数化这些分解因子，从而得到具体的任务自适应、计算高效的深度变化检测模型架构。本发明能够解决现有架构设计缺乏理论依据、计算复杂度高的问题，可以实现各类变化检测任务的统一处理与大规模遥感影像对的快速变化检测。
一种基于稀疏变化注意力机制遥感影像检测方法

[发明专利]基于差分隐私计算保护下的电力数据关联规则挖掘方法-CN202211397646.9在审
发明人：胡聪;蒋明;王双;张翠翠;孙佳丽;刘翠玲;张庭曾;王鹏;张昀晔;卢锐轩;朱新华;雷沁怡;徐超;孙琦;程伟;赵林燕;张良培 -专利权人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于差分隐私计算保护下的电力数据关联规则挖掘方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：使用向量A＝{ai}(i＝1…n)和B＝{bi}(i＝1…n)表示用户A和用户B的某一个属性对应的属性列；步骤2：使用瑞丽散度对属性列{A,B}的元素进行混淆，得到{A′,B′}；步骤3：搜索两个分布式数据库A和B的频繁项集；步骤4：用户A和B生成随机保密向量R和R′以隐藏数据隐私，并输出对应的强关联规则；本发明可实现在不共享精确数据的条件下，获取准确的数据关系。对于需要保持多方隐私安全的分布式数据库，该方案既可用于搜索频繁项集，又能保持各方数据的隐私。
基于隐私计算保护电力数据关联规则挖掘方法

[发明专利]一种基于保密编码的多方安全隐私计算方法-CN202211233833.3在审
发明人：胡聪;蒋明;王双;张翠翠;孙佳丽;刘翠玲;张庭曾;王鹏;张昀晔;卢锐轩;朱新华;雷沁怡;徐超;孙琦;程伟;赵林燕;张良培 -专利权人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于保密编码的多方安全隐私计算方法，首先对持有方的数据进行本地保密编码矢量构造，而后将保密编码矢量进行公钥加密并发送给其它数据持有方；收到此加密数据的一方在利用本地保密编码矢量对加密数据进行计算后将结果返还数据发出一方；数据发出方利用私钥解密并进行双方数据的隐私比较。使用保密编码矢量函数构造的隐私比较算法的优势在于利用保密编码函数的特性，持有数据发送方无法得知数据接收方的输入，且无法从保密编码函数的输出中反推出输入，由此提升了数据隐私比较的安全性。本发明使得数据持有方在不泄露任何额外信息的情况下，比较各方持有的数据。有效地解决了现有的解决方案都比较复杂而且只适用于自然数的比较的问题。
一种基于保密编码多方安全隐私计算方法

[发明专利]一种基于层次化密集架构搜索的遥感灾害场景制图方法-CN202211163029.2在审
发明人：王俊珏;钟燕飞;马爱龙;郑卓;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于层次化密集架构搜索的遥感灾害场景制图方法，用于复杂多灾害场景的地表覆盖制图与损毁评估，辅助灾害应急相应与决策。设计高效层次化密集架构搜索框架，搜索阶段结合现有各类深度编码器，自适应优化多尺度密集解码器架构参数，以满足当前场景各类受灾地物特征高效融合，通过广度优先解码最优解码架构；训练阶段通过迁移深度编码器模型参数，联合搜索得到的解码结构，实现高效模型训练。本发明能够解决复杂灾害场景网络架构设计难度高，时间成本昂贵等问题，无须人工设计深度解译架构，面对各类灾害或其他复杂场景均能实现数据到解译结果的高效全自动化。
一种基于层次密集架构搜索遥感灾害场景制图方法

[发明专利]一种线下训练-线上学习的灾害场景地物损毁评估方法-CN202211172718.X在审
发明人：钟燕飞;郑卓;马爱龙;王俊珏;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于线下训练‑线上学习框架的灾害场景地物损毁评估方法，用于快速、准确的多灾害场景地物损毁评估，支撑灾害应急响应应用。通过线下训练‑线上学习框架不断对齐模型在未知区域、未知灾种数据中的统计特征分布，克服未知区域与未知灾种带来的分布漂移问题；并设计了端到端的多任务灾前地物提取与灾后损毁评估深度网络模型，将灾前地物区域提取与灾后地物损毁评估可微分地整合在一起，解决了传统损毁评估模型无法同时具备端到端训练、推理与目标一致性预测的问题。本发明能够解决现有的模型难以泛化到未知区域、未知灾种以及评估目标语义不一致等问题，有效支撑准确的分钟级城市灾害快速应急响应。
一种训练线上学习灾害场景地物损毁评估方法

[发明专利]联合双低秩和空谱全变差的混合噪声高光谱影像复原方法-CN202210919226.6在审
发明人：张洪艳;蔡静宜;杨光义;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种联合双低秩和空谱全变差的混合噪声高光谱影像复原方法，通过分别利用低秩张量近似和逐波段低秩矩阵近似模型挖掘无噪高光谱遥感影像和条带噪声的低秩性质，同时引入各向异性空间光谱全变差模型，建立联合双低秩近似和各向异性空间光谱全变差的高光谱遥感影像多类型混合噪声去除模型；利用交替方向乘子法进行求解得到无噪高光谱遥感影像。将本发明应用于高分五号高光谱遥感影像混合噪声去除，真实高分五号高光谱遥感影像实验表明，本发明可以更有效地去除高分五号高光谱遥感影像中的多类型、高强度混合噪声，同时保护影像高维结构信息，大大提高高分五号高光谱遥感影像质量。
联合双低秩空谱全变差混合噪声光谱影像复原方法

[发明专利]一种基于时序遥感影像的大范围跨物候区农作物制图方法-CN202210919289.1在审
发明人：张洪艳;王子桥;杨光义;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时序遥感影像的大范围跨物候区农作物制图方法，利用深度循环网络、自注意力机制与领域自适应技术，以种植在中国不同物候区的冬小麦和冬油菜为例，搭建稳定的时序影像农作物制图深度网络，随后利用深度迁移框架实现深度模型的跨区域迁移，取得精确的跨物候区农作物制图结果。本发明将深度迁移框架应用于中国不同物候区域种植的冬季作物上，实验结果表明其相较于其它最先进算法取得了最好的跨区域分类表现，可以有效提取农作物的判别性特征，显著提高了分类精度，实现了准确的跨物候区农作物制图，具有较大的应用潜力与前景。
一种基于时序遥感影像范围物候农作物制图方法

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