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[外观设计]文胸（668）-CN202330352896.X有效
发明人： 刘启和 -专利权人： 刘启和
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： 02-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：文胸（668）。2.本外观设计产品的用途：用于女性穿着。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位，省略仰视图。6.外观设计图片中的模特为衬托物不属于请求保护的外观设计内容。
文胸 668

[发明专利]一种基于风格变换的高迁移性对抗文本生成方法-CN202210470248.9有效
发明人：邱士林;刘启和;张准;周世杰;曾逸;靳佳冀;武哲纬;周金;于泽楠 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于风格变换的高迁移性对抗文本生成方法，包括如下步骤：S1、构建预训练模型，包括构建原始替代模型Forg、构建释义生成器P、构建特征提取器E和特征解码器D；S2、构建测试文本的向量表示集和替代模型集F；所述测试文本的向量表示集包括语义特征向量集Vp、缩放因子集和风格特征向量集Vs；S3、构建任务集，包括构建总任务集Task，划分查询任务集Taskqr和支持任务集Tasksr；S4、利用元学习优化策略获取风格特征噪声向量δ*；S5、生成对抗文本x*。本发明通过结合风格变换和元学习策略，在黑盒场景下能生成具备强攻击能力、高迁移性的对抗文本。
一种基于风格变换迁移性对抗文本生成方法

[发明专利]一种基于时空约束与可学习特征匹配的快速目标跟踪方法-CN202210451117.6有效
发明人： 刘启和;武哲纬;周世杰;邱士林;张准 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空约束与可学习特征匹配的快速目标跟踪方法，公开了一种基于孪生网络结构，采用时空约束机制与可学习特征匹配策略的快速目标跟踪方法。通过设置时序约束分支与空间约束分支分别捕捉并融合随时序变化的目标外观高维特征表示与限制空间搜索尺度，降低跟踪算法计算量并缓解目标因自身运动与环境变化所导致的自身视觉特征的变化。本发明通过设置可学习特征匹配模块完成特征匹配任务，相比于主流的无参互相关方法能够更好地从训练数据中学习正负样本分布并提升跟踪效果。本发明提出的跟踪方法具有良好的跟踪准确度与较高的运算速度，能够部署在运算资源受限的嵌入式平台，能完成准确的视觉目标跟踪任务。
一种基于时空约束学习特征匹配快速目标跟踪方法

[发明专利]一种基于ORB特征点的运动估计方法-CN202010405359.2有效
发明人：周世杰;潘鸿韬;程红蓉;刘启和;廖永建;王蒲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ORB特征点的运动估计方法，包括如下步骤：步骤1，采用oFAST特征点与rBRIEF描述子相结合的方式分别提取两帧图像的ORB特征点；步骤2，对两帧图像的ORB特征点进行基于暴力匹配BF和PROSAC的特征匹配，得到最优拟合模型；步骤3，基于所述最优拟合模型，并混合GICP与ICP算法进行运动估计。本发明建立了混合ICP与GICP的运动估计算法估算出机器人的运动轨迹，并在其中采用了基于暴力匹配BF与渐进采样一致性算法PROSAC的从粗到精的特征匹配方法，能够减少因受到干扰而出现的误匹配现象。
一种基于 orb 特征运动估计方法

[发明专利]一种基于二值化量化模型的图像处理方法-CN202110569275.7有效
发明人： 刘启和;但毅;周世杰;张准;董婉祾;王钰涵;严张豹 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二值化量化模型的图像处理方法，属于图像处理技术领域，其包括以下步骤：S1、对图像集进行预处理，得到每张图像的初始输入数据；S2、构建二值化量化模型；S3、采用每张图像的初始输入数据对二值化量化模型进行训练，得到训练完成的二值化量化模型；S4、将一张图像的初始输入数据输入训练完成的二值化量化模型，得到图像中物体的边界和属性，完成对图像的处理；本发明解决了无人机存储内存很小，无法存储现有的全精度模型的问题。
一种基于二值化量化模型图像处理方法

[发明专利]一种基于可微神经网络搜索技术的多尺度目标检测方法-CN202110528406.7有效
发明人： 刘启和;严张豹;周世杰;张准;董婉祾;王钰涵;但毅 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可微神经网络搜索技术的多尺度目标检测方法，针对不同的数据以及应用场景不需要通过大量的人力来改进已有模型使其满足性能要求，而是通过神经网络结构搜索技术来自动搜索出一个较为理想的网络模型，同时在搜索过程中，考虑了多尺度目标检测，使得搜索出的模型具有良好的检测效果。
一种基于神经网络搜索技术尺度目标检测方法

[发明专利]一种基于光流特征融合的视频语义分割方法-CN202010401842.3有效
发明人：周世杰;王蒲;程红蓉;刘启和;廖永建;潘鸿韬 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光流特征融合的视频语义分割方法，包括如下步骤：步骤1，判定视频序列的当前视频帧图像为关键帧图像或非关键帧图像；若为关键帧图像，则执行步骤2，若为非关键帧图像，则执行步骤3；步骤2，提取当前视频帧图像的融合位置依赖信息和通道依赖信息的高层语义特征图；步骤3，通过计算光流场得到当前视频帧图像的高层语义特征图；步骤4，对步骤2和步骤3得到的高层语义特征图进行上采样，得到语义分割图。本发明的方法中融入了光流场和注意力机制思想，可以提升视频语义分割的速率和准确率。
一种基于特征融合视频语义分割方法

[发明专利]一种数据不平衡下的高效行为识别方法-CN202010500433.9有效
发明人：谭浩;王昱;刘启和;周世杰;程红蓉 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据不平衡下的高效行为识别方法，包括如下步骤：步骤1，根据样本数据量将样本划分为两个类别，然后采用随机均分算法重新构建样本集，得到数据量平衡的样本集D1和D2；步骤2，将样本集D1和D2分别划分训练集和测试集；步骤3，构建两个基础网络模型；步骤4，利用样本集D1和D2的训练集训练两个基础网络模型；步骤5，利用训练好的两个基础网络模型对样本集D1和D2的测试集进行预测。本发明中通过样本划分，并对两个基础网络模型单独进行训练，得到两个在数据更为均衡的情况下完整学习了小类别数据集的SSD模型，能够在现有模型基础上提升少数类的识别率。
一种数据不平衡高效行为识别方法

[发明专利]一种基于双分支网络的面部表情识别模型的构建方法-CN202010518449.2有效
发明人：周世杰;徐阳;程红蓉;廖永建;刘启和;谭浩;刘辉;王攀;周净 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双分支网络的面部表情识别模型的构建方法，包括：S1，样本集预处理并数值化；S2，样本集划分为训练集和测试集；S3，构建双分支网络；S4，定义目标函数；S5，利用训练集训练所述双分支网络得到面部表情识别模型；S6，利用测试集验证所述面部表情识别模型的准确率。本发明通过构建双分支网络分别对脸部区域图像和眉眼区域图像进行特征提取和分类，以解某些特定因素的影响导致脸部的表情差异较大而降低识别率，以及单一卷积神经网络不能充分利用表情变换蕴含的时间序列信息造成资源浪费的问题。
一种基于分支网络面部表情识别模型构建方法

[发明专利]一种基于CycleGAN与伪标签的目标检测自适应模型的构建方法-CN202010540046.8有效
发明人： 刘启和;杨红;周世杰;程红蓉;谭浩 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CycleGAN与伪标签的目标检测自适应模型的构建方法，包括：S1，源域数据集和目标域数据集预处理；S2，使用CycleGAN网络将源域数据集转换为接近目标域数据集的中间域数据集，并将中间域数据集输入Faster R‑CNN网络进行训练，得到初步域自适应模型Q；将目标域数据集重新输入到模型Q中，获得带伪标签的目标域数据集；S3，将中间域数据集与带伪标签的目标域数据集轮流输入模型Q进行迭代式地更新与优化，最终得到基于CycleGAN与伪标签的目标检测域自适应模型。本发明通过利用置信度改进Faster R‑CNN网络的目标检测总损失函数来训练得到的目标检测域自适应模型，能够解决两个域之间由于存在分布差异而导致目标检测出现域漂移的问题。
一种基于 cyclegan 标签目标检测自适应模型构建方法

[发明专利]一种基于几何向量的对抗样本生成方法-CN202010084341.7有效
发明人： 刘启和;王媛媛;周世杰;谭浩 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于几何向量的对抗样本生成方法，包括：步骤1，数据预处理；步骤2，模型预训练；步骤3，重复步骤(a)‑(f)，直到收敛，得到DGA域名对抗样本：(a)将合法域名输入ATN网络生成合法域名对抗样本，并得到扰动损失；(b)将合法域名和以及合法域名对抗样本输入噪声扰动方向函数得到噪声；(c)将噪声和DGA域名输入扰动网络得到DGA域名对抗样本；所述扰动网络为基于几何向量的扰动网络；(d)将DGA域名对抗样本输入目标网络，得到目标网络损失；(e)利用扰动损失和目标网络损失得到目标损失函数；(f)通过最小化目标损失函数更新ATN网络。本发明可以针对特定DGA类别生成其对抗样本。
一种基于几何向量对抗样本生成方法

[发明专利]一种基于隐空间聚类的黑盒对抗样本生成算法-CN201911389624.6有效
发明人：周世杰;张准;刘启和;邱士林 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐空间聚类的黑盒对抗样本生成算法，包括如下步骤：步骤1，利用卷积自编码器提取图像样本的特征表示；步骤2，当需要被攻击模型产生误分类时，利用图像样本的特征表示进行误分类对抗样本生成算法，得到对抗样本；步骤3，当需要对被攻击模型进行目标对抗时，利用图像样本的特征表示进行目标对抗样本生成算法，得到对抗样本。本发明通过采用卷积自编码器提取图像样本的特征表示，从而实现隐空间聚类，并且不需要了解目标模型的结构，实现黑盒对抗样本生成算法。
一种基于空间黑盒对抗样本生成算法

[发明专利]一种基于深度自编码器的未知攻击识别方法-CN201811439938.8有效
发明人： 刘启和;陈宇;周世杰;廖永建 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于深度自编码器的未知攻击检测方案，通过对所有攻击类型进行一定的语义描述，语义描述基于外部文本数据进行标准化的语义文本提取，并进行自然语言处理形成语义特征描述向量，语义特征空间是所有特征的语义特征描述向量，最终通过攻击数据集训练到语义特征的深度自编码模型。自编码模型获得隐层输出，即训练集数据到语义特征的映射模型，新型攻击的数据特征通过自编码模型得到新型攻击的语义特征，并与语义特征空间进行比较，通过向量相似度的计算，得到新型攻击最接近的攻击类型从而达到预测新型攻击的目的。本发明适用于未知攻击检测，能够对新型攻击得到较为准确的识别，从而便于进行后续快速检测和拦截。
一种基于深度编码器未知攻击识别方法

[发明专利]一种基于二值化图像分类网络的图像分类方法-CN202110650074.X有效
发明人： 刘启和;王钰涵;周世杰;张准;董婉祾;但毅;严张豹 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二值化图像分类网络的图像分类方法，包括以下步骤：S1：采集原始图像，并对原始图像进行初始化；S2：根据初始化后的原始图像，搭建图像分类网络；S3：利用图像分类网络的softmax分类器进行图像分类。该图像分类方法对传统图像分类中运算量最大的卷积运算模块的卷积核进行二值化处理，使用4个同规格的二值化卷积核进行线性近似，节约算法存储空间开销。
一种基于二值化图像分类网络方法

[发明专利]一种前后景分离的熊猫照片卡通化方法-CN202011318378.8有效
发明人：周祺钰;向城成;刘启和;程红蓉;周世杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明提供一种前后景分离的熊猫照片卡通化方法包括：获取熊猫照片数据集和卡通图像数据集并进行图像预处理：构建熊猫卡通图像生成模型；所述熊猫卡通图像生成模型包括生成器和判别器，所述生成器包括前景生成分支、后景生成分支和前后景合成分支；步骤4，定义所述生成器的损失函数；利用定义的损失函数训练所述熊猫卡通图像生成模型；将待卡通化的熊猫照片输入所述训练好的熊猫卡通图像生成模型，得到卡通化后的熊猫照片。相比于现有技术，本发明中(1)前后景分别处理的方法可以有效突出相对简洁的前景主体，(2)通过边缘增强和边缘模糊的处理能够得到边缘清晰的卡通化熊猫图像，(3)网络结构比较简单，在获得卡通效果的同时拥有较小的训练成本。
一种后景分离熊猫照片卡通方法

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