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[发明专利]基于空间解耦与边界特征聚合的目标检测方法-CN202310695970.7在审
发明人：殷昱煜;王赫;张新;周丽;梁婷婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间解耦与边界特征聚合的目标检测方法，包括：显著依赖关系补充模块；空间敏感区域感知模块；边界特征聚合模块。本发明首先在不同的任务分支上使用空间敏感区感知模块预测出各自分支的空间敏感区域。由于分类分支更多关注显著性区域，所以通过显著依赖关系补充模块，能够更快速地将分类任务的空间敏感区域调整到显著性区域。在预测的空间敏感区域基础上，通过边界特征聚合模块为每一个锚点补充足够的边界特征用于精准预测分类与定位的分数。基于上述模块本发明提出了更好的任务对齐网络，它可以用最小的预测负担快速准确地实现空间解耦，再从各自的任务空间敏感区域聚合足够的边界信息到锚点中，对齐任务预测结果。
基于空间边界特征聚合目标检测方法

[发明专利]基于API的安卓恶意程序检测方法、装置及存储介质-CN201810835429.0有效
发明人：刘超;喻民;李佳楠;朱大立;姜建国;黄伟庆 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于API的安卓恶意程序检测方法，包括：对APK文件进行反编译得到smali文件，采用Pscout工具获取敏感API集合，将smali文件中的API与敏感API集合中的API进行匹配，由匹配成功的API组成匹配敏感API集合；采用LibD工具剔除所述匹配敏感API集合中由第三方库调用的API，得到净化后的匹配敏感API集合；根据净化后的匹配敏感API集合，构造第一特征向量，采用TF‑IDF算法重构所述第一特征向量，得到第二特征向量；将第二特征向量作为训练集，训练深度学习模型得到有效分类模型，采用有效分类模型对安卓程序进行检测，获取安卓恶意程序。
基于 api 恶意程序检测方法装置存储介质

[发明专利]一种圆环形阵列稳健旁瓣控制超指向性波束形成方法-CN201410146276.0有效
发明人：杨益新;汪勇;马远良;何正耀 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2014-04-11 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种圆环形阵列稳健旁瓣控制超指向性波束形成方法，首先将衡量稳健性的误差敏感度函数表示为各阶特征波束误差敏感度函数之和，通过各阶实际特征波束的表现，估计出最大阶数，进而得到最大误差敏感度函数值，本发明克服了稳健性参数不易确定和旁瓣级不能有效控制的不足：各阶特征波束误差敏感度函数随阶数升高而变大，最大误差敏感度函数近似等于最高阶特征波束的误差敏感度函数；构造出的优化问题可以在多个指标之间取得最佳的折中
一种圆环阵列稳健控制指向波束形成方法

[发明专利]一种少井条件下的储层预测方法-CN201810069113.5有效
发明人：肖曦;张益明;刘志斌;陈建华;王志红;叶云飞;周鹏;焦振华;刘方;解吉高 -专利权人：中国海洋石油集团有限公司;中海油研究总院有限责任公司
申请日： 2018-01-24 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：获得勘探目标的地质层位解释结果；定性划分勘探目标的典型测线地震相；定量划分勘探目标的三维地震数据体的地震相；对定量划分的勘探目标三维地震数据体的地震相进行沉积相解释，得到勘探目标宏观上的储层展布趋势认识；确定能够反映储层特征的储层敏感参数的种类及储层对应的能够反映储层特征的储层敏感参数的数值范围；计算能够反映储层特征的储层敏感参数的值；提取储层敏感参数属性平面图；在储层敏感参数属性平面图中重新划定储层对应的能够反映储层特征的储层敏感参数的数值范围，进而预测储层分布规律。
勘探目标敏感参数三维地震数据体储层预测地震数据地震测井数据地质层位分布规律沉积相测线展布三维定性追踪宏观预测

[发明专利]一种将非时间敏感网络数据接入时间敏感网络的方法-CN202010475773.0有效
发明人：徐东;黄海艇;刘典勇;郑忠斌;徐如;郭从建 -专利权人：工业互联网创新中心（上海）有限公司;上海海得控制系统股份有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L7/04 文献下载
摘要：本发明实施例涉及工业互联网领域，公开了一种将非时间敏感网络数据接入时间敏感网络的方法。本发明中，一种将非时间敏感网络数据接入时间敏感网络的方法，包括：获取来自标准以太网的数据帧，并根据预先设置的特征码对数据帧进行匹配，其中，每一个特征码都对应一vlanID；特征码与数据帧匹配成功，则对匹配成功的数据帧进行修改；其中，对匹配成功的数据帧进行修改，包括：为数据帧添加与匹配成功的特征码对应的vlanID的字段；将修改后的数据帧发送到TSN网络中。将标准以太网中的非时间敏感网络数据也能通过TSN网络传输并获得时间敏感的特性，使得已经投入生产的工业现场系统可以应用新的TSN环境以及提高整个系统的完整稳定性有良好的提升。
一种时间敏感网络数据接入方法

[发明专利]图像处理方法、装置和电子设备-CN202010755828.3在审
发明人：丁菁汀;曹佳炯 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：所述方法包括：采集用户图像；识别所述用户图像中的敏感区域，所述敏感区域包含生物特征信息；获得包含虚假生物特征信息的模板图像；利用所述模板图像对所述用户图像中的敏感区域进行替换。本说明书实施例可以对用户图像中的生物特征信息进行隐私保护。
图像处理方法装置电子设备

[发明专利]阵列式人脸美丽预测方法、设备及存储介质-CN202210916528.8在审
发明人：甘俊英;谢小山;何国辉 -专利权人：五邑大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种阵列式人脸美丽预测方法、设备及存储介质，方法包括通过多个特征提取器从人脸图像中提取多个不同尺度的人脸美丽特征；将多个不同尺度的人脸美丽特征进行阵列式融合，得到多个融合特征；通过人脸美丽分类网络对多个融合特征进行多次二分类处理，得到多个分类结果，其中，人脸美丽分类网络通过代价敏感损失函数监督训练得到，代价敏感损失函数是根据代价敏感的训练标签设定的损失函数；结合多个分类结果进行决策，得到人脸美丽预测结果。本发明进行多尺度的人脸美丽特征提取，并进行阵列式融合，能够加强信息监督，同时通过代价敏感损失函数进行优化能够有效降低分类错误的平均代价，从而提高分类预测的准确性。
阵列式人脸美丽预测方法设备存储介质

[发明专利]异常域名检测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310117165.6在审
发明人：董国忠;乔延臣 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：获取目标域名以及域名知识图谱；根据所述目标域名，查询所述域名知识图谱，得到所述目标域名对应的目标页面信息，其中，所述目标页面信息至少包括图片信息、文本信息和视频信息中的一种；提取所述目标页面信息中的主题敏感页面特征，其中，所述页面特征至少包括敏感词特征、主题词特征和敏感图片信息特征中的一种；根据所述主题敏感页面特征和预设异常域名检测模型，对所述目标域名进行异常域名检测，得到异常域名检测结果。
异常域名检测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于局部敏感哈希的相似人脸快速检索方法-CN201310087561.5有效
发明人：傅政军;姚金良;孙占长;滕韬;潘满永;朱沛生;任永;周逸青 -专利权人：天格科技（杭州）有限公司
申请日： 2013-03-19 - 公布日： 2013-07-17 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部敏感哈希的相似人脸快速检索方法。现有方法难于适应大规模图像库的快速检索。本发明首先对图像进行索引，通过人脸区域检测、眼睛和嘴巴特征检测和特征提取、肤色检测、人脸肤色分布特征提取等步骤将图像表示为人脸特征向量；然后利用局部敏感哈希方法对人脸特征向量构建索引。在查询相似人脸图像时，首先将输入的查询图像以索引阶段一样的方式提取人脸特征向量；并利用局部敏感哈希查询，得到候选相似人脸图像集合；最后根据查询图像和候选图像之间的欧式距离确认和排序最终的相似人脸图像。本发明方法基于局部敏感哈希索引方法提高了查询时的速度。
一种基于局部敏感相似快速检索方法

[发明专利]一种二维码安全支付设备-CN202010509529.1有效
发明人：王斌;李延平 -专利权人：福建慧捷通科技有限公司
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G07G1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种二维码安全支付设备，包括处理器组、比对特征信息采集装置和输入输出设备，所述处理器组主要由主CPU和SE芯片组成，所述主CPU用于提供包括驱动、通讯的设备基本功能，所述SE芯片用于存储敏感信息以及进行敏感计算；所述比对特征信息采集装置用于采集比对特征信息；所述输入输出设备用于与用户进行信息交互；用户向设备发起支付交易请求时，用户通过比对特征信息采集装置输入比对特征信息，然后在SE芯片中与预置的比对特征信息进行比对，如果比对通过，则允许使用存储在SE芯片中的敏感信息及进行敏感计算，否则拒绝请求。
一种二维码安全支付设备

[发明专利]一种滚动轴承声信号早期故障敏感特征筛选方法和系统-CN202110709176.4有效
发明人：陈珅 -专利权人：陈珅
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供一种滚动轴承声信号早期故障敏感特征筛选方法和系统，包括过程：采集轴承在不同故障类型下声学信号的时域波形，构建轴承样本信号数据集；根据VMD算法，对数据集内各轴承样本信号分别分解，得到对应的IMF分量，并根据IMF分量计算混合域特征指标，构建声学信号的特征指标数据集；对特征指标数据集进行降维，获得降维后特征指标数据集；对降维后特征指标数据集中的数据计算混合域特征指标对应的敏感性评估因子；将根据敏感性评估因子筛选得到的敏感指标输入分类器进行识别本发明能够有效剔除滚动轴承复杂故障混合域特征集中的信息冗余和不相关故障信息之间的干扰，提高故障诊断效率和诊断精度。
一种滚动轴承信号早期故障敏感特征筛选方法系统

[发明专利]有限元建模中基于特征抑制的模型态生成方法-CN200810020561.2无效
发明人：刘晓平;金灿;石慧;路强;郑利平;李书杰;吴敏;罗月童;徐本柱 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2008-02-01 - 公布日： 2008-08-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：有限元建模中基于特征抑制的模型态生成方法，其特征是由用户提供待简化模型；识别待简化模型中可简化特征；确定待简化特征数量；获得待简化特征在其被抑制后的敏感值；以所有被抑制特征敏感值之和表征模型态误差水平；估计模型态进行网格划分后的单元数量；根据模型的误差水平和单元数量N_e进行模型态的选择，获得简化模型编码；再应用特征抑制法生成对应于简化模型编码的简化模型。本发明方法实现模型中各特征的变化对有限元计算结果敏感性的客观评价，建立模型中各要素的取舍与变化对计算结果的敏感性评价体系，并给出了客观精确的模型态消耗时间的估计方法，在此基础上生成模型态。
有限元建模基于特征抑制模型生成方法

[发明专利]一种面向非特定人的语音敏感信息检测和过滤方法-CN201510320065.9在审
发明人：苏兆品;张国富;岳峰;齐美彬;蒋建国;胡东辉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2015-06-10 - 公布日： 2015-10-28 - 主分类号： G10L15/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向非特定人的语音敏感信息检测和过滤方法，可以实现对实时语音和语音文件的检测和过滤。首先采用改进的双门限端点检测算法对原始语音进行端点检测，提取语音的Mel频率倒谱系数特征，采用自学习的动态时间归整算法训练出合适的语音特征模板，存入数据库。然后采用改进的双门限端点检测算法对原始语音进行端点检测，提取MFCC特征，然后采用粗匹配与细匹配相结合的方法将提取的语音特征与敏感词特征模板数据库中的模板进行比对，从而检测出输入语音中的敏感词，并将检测出的敏感词进行过滤
一种面向特定语音敏感信息检测过滤方法

[发明专利]一种基于半监督双源人脸特征融合的人脸识别方法-CN202211409940.7在审
发明人：万建武;霍冠英;李庆武;王连涛;闵超波 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督双源人脸特征融合的人脸识别方法，针对真实人脸识别应用中存在的半监督、多视图以及代价敏感学习问题，其包括：获取预设双视图下的多个人脸图像数据；将人脸图像数据输入训练好的半监督代价敏感典型相关分析模型；利用半监督代价敏感典型相关分析模型中的代价敏感特征提取矩阵进行双源特征融合，得到人脸图像数据的特征表示；根据人脸图像数据的特征表示，利用分类模型进行分类，得到人脸识别结果。
一种基于监督双源人脸特征融合识别方法

[发明专利]基于敏感子图的安卓恶意重打包软件检测方法-CN201610590632.7有效
发明人：刘均;刘烃;范铭;郑庆华;陈天一;刘恒;农春崯;田振洲;庄尔悦 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-07-25 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于敏感子图分析的安卓恶意重打包程序检测方法，包括敏感API权重计算，以及基于安卓程序静态函数调用网络的敏感子图构建，然后利用敏感子图在良性程序和恶意重打包程序中的敏感API调用结构的差异，构建了五种不同的结构特征，最后对于样本集构建特征空间并利用机器学习方法进行分析与检测，从而实现对恶意重打包程序的检测。本发明基于文本词汇权重检测TF‑IDF提出了一种敏感系数计算方法TF‑IDF‑like，该方法使对敏感函数系数的计算不再仅仅局限于函数本身在恶意数据集中的使用分布，而是结合了该敏感函数在良性数据集中的使用分布，从而降低了部分敏感函数由于在恶意数据集和良性数据集中同时被大量调用而造成的敏感系数偏高引起的检测误报。
基于敏感恶意打包软件检测方法