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[发明专利]基于跨模态教师-学生网络的智能合约漏洞检测方法-CN202111170949.2有效
发明人：刘振广;曹睿;钱鹏;王勋;封润洋 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨模态教师‑学生网络的智能合约漏洞检测方法，包括：编译智能合约源码生成相应的字节码，提取源码与字节码两种形式的程序语义图，并进行语义图归一化处理；利用BERT模型提取字节码模态的程序语义图Block级语义信息；构建图消息传递网络从归一化后的语义图中分别提取智能合约源码和字节码的图结构信息，并生成相应的图特征向量；构建教师‑学生网络实现跨模态的互相学习，提高字节码单模态背景下的智能合约检测准确率。本发明方法相较于传统的智能合约漏洞检测工具有更高的准确率，填补了当前基于专家规则和深度学习的智能合约安全漏洞检测方法的空缺，具有良好的实用价值和借鉴意义。
基于跨模态教师学生网络智能合约漏洞检测方法

[发明专利]一种基于弱监督机制的人体姿态估计方法-CN202010468015.6有效
发明人：刘振广;封润洋;王勋;钱鹏 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督机制的人体姿态估计方法，通过弱监督的训练方式，利用较少的带标签数据来训练模型，解决了视频数据集标注困难、成本高等问题，同时充分利用了视频的时序信息即视频帧之间的隐式相关性，从而更好的处理了人体姿态估计任务中固有的遮挡、运动模糊等问题，使得模型的泛化性更强，实现更高的检测准确率。同时，本发明方法采用轻量级的网络架构，使得姿态估计实时利用更加可行，解决了传统姿态估计占用大量资源的问题，对短视频平台、安防等领域具有重要应用价值。
一种基于监督机制人体姿态估计方法

[发明专利]抓取点识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202210679169.9在审
发明人：怯金阁;高一星;封润洋;王鑫;杨杰龙;常毅 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种抓取点识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质。其中，上述方法包括：获取目标状态下的目标物体对应的目标真实图像；提取目标真实图像对应的目标真实领域特征以及目标合成领域特征；将目标真实领域特征和目标合成领域特征按照目标权重比例进行融合，得到目标物体对应的目标跨域特征；基于目标跨域特征确定目标物体对应的抓取点。本方案通过将真实领域特征和合成领域特征进行跨域特征融合，增强抓取点识别过程的跨域表达能力，并基于跨域特征确定物体的抓取点，实现即使是面对例如变形空间更大、抓取困难度更高的衣物等结构复杂的物体，也能够识别到精准的抓取点，提升抓取点识别的鲁棒性以及识别精度。
抓取识别方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]图像处理方法及装置、介质及终端-CN202210585484.5在审
发明人：魏若荷;高一星;封润洋;怯金阁;杨杰龙;常毅 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像处理方法及装置、介质及终端，涉及图像处理技术领域。其中该方法应用于衣物图像特征点的识别，包括：提取合成图像包含的第一特征及真实图像包含的第二特征，合成图像是通过Maya物理引擎生成的；根据第二特征调整所述第一特征，以使第一特征转换为对齐特征；基于对齐特征，获取真实图像对应的对齐图像。通过本方案，可以提高对图像特征点识别的准确性，从而根据图像特征点高效地对衣物进行脱取。
图像处理方法装置介质终端

[发明专利]一种基于双向序列化建模的人体姿态估计方法-CN202011610311.1在审
发明人：刘振广;封润洋;陈豪明;王勋;钱鹏 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向序列化建模的人体姿态估计方法，以连续的3帧作为输入，充分利用视频的时序信息计算每个关节的大致空间范围，然后从更小的范围内回归关节的具体位置，从而更好地解决人体姿态估计任务中固有的遮挡、运动模糊等问题，使得模型的泛化性更强，具有更高的准确率。本发明充分利用了视频的时序信息，增强了模型的推理能力，能够更好地对人体关键部位进行估计，在安防、短视频平台等需要实时抽取姿态进行分析的行业具有重要意义。
一种基于双向序列建模人体姿态估计方法

[发明专利]一种基于运动特征约束的人体姿态估计方法-CN202011111463.7在审
发明人：陈豪明;杨柏林;刘振广;王津航;田端正;封润洋;王勋 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于运动特征约束的人体姿态估计方法。本发明先将视频分为多个人体时空窗口，提取窗口下每一帧的图像特征，然后根据窗口包含的多个图像特征抽取该窗口的人体运动特征，接着，通过运动特征约束单帧图片的人体姿态估计。本发明采用了全卷积神经网络的架构，并且使用动态卷积使单帧姿态估计能够根据视频中所包含的情境信息适应性的调整，这样可以更好地应对人体姿态估计任务中常见的运动模糊、肢体遮挡等问题，能够更好地对视频进行姿态估计，提高视频场景下的人体姿态估计准确率。
一种基于运动特征约束人体姿态估计方法