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[发明专利]基于协同检测的显微图像生物体识别方法-CN202310535357.9在审
发明人：刘书宁;沈煜恒;施鹤远;陈慧珍;刘荣凯;陈世俊;梁锴;胡超;龙军 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种基于协同检测的显微图像生物体识别方法，属于图像处理技术领域，具体包括：提取显微图像对应的不同尺度的三层图像特征；修改图像特征尺度与第三层图像特征一致；将处理后的第一层图像特征、处理后第二次图像特征和第三层图像特征采用预设方法进行融合，得到融合特征；将融合特征输入边框检测模块得到边框检测图，得到中心点密度图，生成高斯密度图；根据高斯密度图中包含的中心点坐标信息结合边框检测图中包含的边框信息，将中心点坐标与边框检测图中的边框坐标逐个比对，筛选出重合的边框信息并保留，删除其余边框，优化识别结果，得到边框检测结果。通过本公开的方案，提高了识别适应性和精准度。
基于协同检测显微图像生物体识别方法

[发明专利]深度哈希方法-CN202211581109.X有效
发明人：胡超;刘荣凯;施鹤远;夏方尚元;余瑞实;罗京 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请适用于图像检索技术领域，提供了一种深度哈希方法，该方法通过提取图像数据的局部特征数据和全局表示数据；对局部特征数据和全局表示数据进行融合，得到融合特征数据；对多个融合特征进行聚类，得到多个簇；将最大簇融合特征的数量作为所有超边的最大阶数，根据所有阶超边的权重构建总关联矩阵；根据总关联矩阵构建融合特征数据超图；利用超图卷积神经网络对融合特征数据超图进行处理，得到融合特征数据对应的优化特征数据；对优化特征数据进行处理，得到图像数据的初始哈希码；利用初始哈希码和损失函数构建模型优化函数，并根据模型优化函数得到最终哈希码。本申请可以提高深度哈希方法检索的准确率。
深度方法

[发明专利]操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法及测试方法-CN202310288727.3有效
发明人：施荣华;彭瑞康;施鹤远;胡超;梁锴;陈世俊 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法，包括获取目标操作系统的数据信息；构建函数调用图和控制流图；得到过程间控制流图；得到内核代码相对目标位置的距离度量；评估现有种子并得到符合设定条件的种子；对得到的种子进行质量评分和能量分配，得到具有不同能量的测试例种子；对测试例种子进行自适应变异，完成对应的种子变异。本发明还公开了一种包括所述操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法的测试方法。本发明方法不仅能够让优质种子优先变异执行，实现了种子变异的高可靠性高、高效率和优秀的变异效果，而且也能够使得后续的测试过程的资源花费较少，测试时间缩短，测试效率更高。
操作系统内核定向模糊测试种子变异方法

[发明专利]一种操作系统内核模糊测试种子调度与评估方法-CN202310351993.6在审
发明人： 施鹤远;罗正雄;梁锴;胡超;沈煜恒;施荣华 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种操作系统内核模糊测试种子调度与评估方法，属于数据处理技术领域，具体包括：读取初始语料库；随机选择语料库中的种子；生成测试用例；执行测试用例；判断操作系统在执行过程中是否产生了异常状态；判断测试用例在执行过程中是否在多层级覆盖率指标评估下出现新增覆盖的情况；判断模糊测试工具是否接收到测试结束指令；对输入种子池中的种子进行聚类分析并将输入种子池构建为一棵多层级树；将种子调度与评估过程建模为一个多臂老虎机模型，再根据改进的置信区间上界算法改进种子调度与评估策略；选择下一个种子并执行变异操作生成测试用例，然后重新循环执行上述过程。通过本公开的方案，提升了内核模糊测试的效率。
一种操作系统内核模糊测试种子调度评估方法

[发明专利]针对操作系统的内核模糊测试方法及防护方法-CN202310352253.4在审
发明人：施荣华;陈世俊;施鹤远;胡超;罗正雄;梁锴 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对操作系统的内核模糊测试方法及防护方法，包括获取原始数据种子池；挑选种子并执行目标程序，保留遍历路径为稀有路径的种子；将保留的种子执行内核程序，根据内核程序出现的异常情况将种子划分为异常种子和正常种子；针对异常种子作异常原因分析、正常种子作新路径触发判定，挑选满足条件的种子；针对满足条件的种子，统计其触发的所有路径对应的次数，完成遍历稀有路径的种子的判断；针对上述种子进行变异处理；将种子池中的全部种子重复循环上述步骤，直至满足设定的条件，完成内核模糊测试。本发明还公开了一种包括所述针对操作系统的内核模糊测试方法及防护方法的防护方法。本发明方法覆盖率高、可靠性好且测试效果更好。
针对操作系统内核模糊测试方法防护

[发明专利]基于强化学习的黑盒视频对抗样本生成方法及评价方法-CN202211111492.2有效
发明人：胡超;余瑞实;施鹤远;湛誉;梁锴;刘荣凯 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的黑盒视频对抗样本生成方法，包括获取原始视频数据并分割得到视频块集合；对视频块集合插入位置信息得到带有位置信息的视频块集合；进行视觉特征提取得到视频块的特征；对带有位置信息的视频块集合进行提取得到关键视频块集合；对关键视频块集合进行迭代得到估计梯度；生成对抗样本值并构建对应的损失函数；将对抗样本值输入到目标视频模型中获取返回值，根据返回值和损失函数值得到最终构建的对抗样本。本发明还公开了一种包括所述基于强化学习的黑盒视频对抗样本生成方法的评价方法。本发明提高了添加的扰动的精准性，减少了对抗样本的复杂性，而且成本较低，可靠性高，效率较高。
基于强化学习黑盒视频对抗样本生成方法评价

[发明专利]基于图卷积网络的深度哈希方法及交通数据检索方法-CN202310195620.4有效
发明人：胡超;夏方尚元;施鹤远;刘荣凯;梁锴 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络的深度哈希方法，包括获取训练图像；对图像数据进行数据增强；构建视觉转换器模块；将视觉转换器模块的输出数据输入到图卷积网络中进行相关性优化；将图卷积网络的输出图像经过全连接层和激活函数映射得到哈希码；构建综合损失函数优化哈希过程；根据最终的优化结果完成实际的深度哈希过程。本发明还公开了一种包括所述基于图卷积网络的深度哈希方法的交通数据检索方法。本发明保证低维汉明空间与原始图像高维空间一致的相关性关系，生成更加高效、紧凑的二进制哈希码，提高大规模图片检索的有效性，而且可靠性高、有效性好且简单方便。
基于图卷网络深度方法交通数据检索

[发明专利]基于图卷积神经网络的特征增强云容器异常日志分类方法-CN202211500810.4在审
发明人：林震;胡超;施鹤远;费洪晓;刘荣凯;梁锴;湛誉 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/18 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种基于图卷积神经网络的特征增强云容器异常日志分类方法，属于数据处理技术领域，具体包括：从异常日志数据集中读取异常日志；将异常日志划分为堆栈跟踪数据帧；将堆栈跟踪数据帧进行标记和裁剪；将堆栈跟踪数据帧构建为Bert模型的输入特征向量Fin；将输入特征向量Fin输入编码器中，输出特征向量Fout并分割为[FCLS,Flog]；构建一张图，将向量Flog当作点特征，向量FCLS的余弦相似性结果当作边关系，将该图输入到图卷积神经网络中；将图卷积神经网络特征增强后的异常日志特征向量经过全连接层和激活函数映射成一维特征向量，然后对该一维向量进行相似性度量，并据此对异常日志进行分类。通过本公开的方案，提高了异常日志分类的效率和精准度。
基于图卷神经网络特征增强容器异常日志分类方法

[发明专利]一种操作系统内核模糊测试种子评估分配方法-CN202210572212.1有效
发明人：施荣华;梁锴;施鹤远;胡超 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种操作系统内核模糊测试种子评估调度方法，包括首先模糊测试工具读取初始语料库获取用于内核模糊测试的测试用例；操作系统执行测试用例；判断测试用例在执行过程中是否发生崩溃现象；判断测试用例在执行过程中是否覆盖到就绪种子池中种子未曾覆盖到的内核位置；判断模糊测试工具是否接收到测试结束指令；根据优化后种子评估策略和能量分配策略选择下一个测试例种子并分配对应的能量进行变异操作；重复步骤并输出当前测试过程中维护更新的崩溃种子池。本发明优化了种子优先级评估策略以及能量分配策略，提高了种子访问低频率路径的概率，从而减少了低频率路径上漏洞暴露的时间，大大提升了内核模糊测试的效率。
一种操作系统内核模糊测试种子评估分配方法

[发明专利]细胞计数方法、装置、终端设备及介质-CN202211674351.1在审
发明人：刘书宁;陈慧珍;胡超;施鹤远;刘荣凯;陈世俊;梁锴;陈黎 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请适用于水质检测技术领域，提供了一种细胞计数方法、装置、终端设备及介质。其中该方法通过对原始图像数据进行分块，得到多个图像块；给每个图像块添加序列信息，提取其图像特征，得到图像特征集；由图像特征集构建第一图像特征关联矩阵；根据目标细胞的目标框位置信息和第一图像特征关联矩阵，构建图像特征遮掩矩阵；利用图像特征遮掩矩阵对不含目标细胞的图像块对应的超边进行处理，得到第二图像特征关联矩阵；根据第二图像特征关联矩阵构建图像特征超图；利用超图卷积神经网络对图像特征超图进行处理，得到原始图像中目标细胞的密度；根据目标细胞的密度，获取原始图像中目标细胞的数量。本申请能提高细胞计数的准确性。
细胞计数方法装置终端设备介质

[发明专利]一种基于生成式网络的跨模态数据哈希检索攻击方法-CN202210893350.X有效
发明人：湛誉;黄亮;胡超;施鹤远 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成式网络的跨模态数据哈希检索攻击方法，包括利用重构跨模态数据与请求跨模态数据构造重构函数，然后基于重构跨模态数据的特征向量与sign函数构造量化函数。通过对比重构跨模态数据的哈希码与跨模态检索数据库中哈希码之间的汉明距离，获得积极跨模态数据和消极跨模态数据用于构造对抗性三元组函数，并通过请求跨模态数据哈希码构造基于相对的对抗性三元组函数。最后通过构造训练函数并通过ADAM优化器获得对抗性生成器的最佳参数，接着获得可快速生成对抗性样本的对抗性生成器，降低了传统的基于迭代式攻击获取对抗性样本时会消耗大量算力的缺点，节省算力且精度高。
一种基于生成网络跨模态数据检索攻击方法

[发明专利]异常日志的检测方法及装置-CN202210394218.4在审
发明人： 施鹤远;王谷雨;冷益群 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本说明书提供一种异常日志的检测方法及装置，所述方法包括：获取安全容器输出的待检测日志，并基于预设告警规则过滤所述待检测日志以获取疑似异常日志；确定所述疑似异常日志对应的目标特征向量；将所述目标特征向量输入预先训练生成的异常日志检测模型，并根据所述异常日志检测模型输出的预测结果确定所述疑似异常日志是否为异常日志。
异常日志检测方法装置

[发明专利]软件测试方法、装置、计算设备及介质-CN202210411563.4在审
发明人：苏庆明;施鹤远 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请提供一种软件测试方法、装置、计算设备及介质。本申请通过基于预设的多种参数组合方式，获取每种参数组合方式所包括的输入参数对应的参数值的组合，作为待测试软件的输入数据，从而将输入数据分别输入第一版本的待测试软件和第二版本的待测试软件，通过第一版本的待测试软件和第二版本的待测试软件，分别输出第一运行结果和第二运行结果，其中，待测试软件的第一版本可以作为待测试软件的测试基线版本，待测试软件的第二版本也即是需要测试的软件版本，从而可以基于第一运行结果和第二运行结果之间的差异信息，来获取第二版本的待测试软件的兼容性检测结果，实现基于运行过程的软件兼容性测试，也即是是实现对软件动态行为的兼容性测试。
软件测试方法装置计算设备介质

[发明专利]内核崩溃报告的分类方法及装置-CN202210474073.9在审
发明人： 施鹤远;王谷雨;冷益群;王润哲 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本说明书提供一种内核崩溃报告的分类方法及装置，所述方法包括：获取内核崩溃报告，并解析得到所述内核崩溃报告包含的调用栈信息；确定所述调用栈信息对应的目标特征向量；将所述目标特征向量输入预先训练生成的内核崩溃报告分类模型，并根据所述内核崩溃报告分类模型输出的分类结果确定所述内核崩溃报告的类型。
内核崩溃报告分类方法装置

[发明专利]量子哈密顿学习方法、图像分割方法及车牌识别方法-CN202210194165.1在审
发明人：石金晶;王雯萱;孙志伟;康叶;施鹤远;胡超 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种量子哈密顿学习方法，包括确定初始系统的哈密顿量并预设末态系统的哈密顿量；构造对应的酉算子并分解得到对应的量子逻辑门；构建最终的参数化量子线路；将初始系统带入参数化量子线路并演化生成中间态量子系统，演化过程中计算损失函数并更新系统参数；比较中间态量子系统的哈密度量的期望值与预设的末态系统的哈密度量期望值并输出最终的量子比特排序和对应系统的哈密顿量的期望值，完成参数化量子的哈密顿学习。本发明还公开了一种包括所述量子哈密顿学习方法的图像分割方法，以及包括了所述图像分割方法的车牌识别方法。本发明可靠性更高，实用性更好。
量子哈密学习方法图像分割方法车牌识别

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