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[发明专利]基于弱监督学习的App图像内容安全检测方法-CN202110825738.1有效
发明人：张立国;秦芊;金梅;王磊;申前;孟子杰;黄文汉;薛静芳 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于弱监督学习的App图像内容安全检测方法。其包括算法部分，对应的检测器是一个卷积神经网络框架，本发明算法backbone部分采用的是Resnet。基于Resnet网络的优点，使得学习结果堆网络权重的波动变化更加敏感，同时残差结果对数据的波动更加敏感。另外，本发明的算法部分还加入了Inception结构，其结构在控制了计算量和参数的同时，获得了良好的分类。本方法提出采取弱监督学习的方法，通过改变模型参数，可构建见出不同的App内容检测器，剔除不良、违法信息，为人们提供一个优质、安全的网络环境；传统基于监督学习的图片检测方法的数据集标注主要靠人工，本发明采用弱监督学习方法，可大大降低人力成本。
基于监督学习 app 图像内容安全检测方法

[发明专利]一种基于FPGA异构加速的老人跌倒检测方法-CN202110980385.2有效
发明人：张立国;申前;金梅;秦芊;杨红光;王磊;孟子杰;黄文汉 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA异构加速的老人跌倒检测方法，属于目标识别技术领域，所述方法包括融合算法部分和硬件加速部分，整体以神经网络作为基础框架，结合FPGA硬件加速技术，通过量化编译移植实现算法嵌入式移植，人体检测部分采用YOLOv3网络，通过双向剪枝和改进损失函数实现了可移植的改进型轻量化YOLOv3网络；跌倒检测算法部分采用了轻量化SqueezeNet网络，通过引入人体矩形高宽比结合主要关键点欧式距离综合判定的方法实现老人跌倒检测；硬件部分选择了Xilinx公司的mpsoc架构板卡ultra96‑v2。本发明不仅提高了老人跌倒检测设备的便携程度，同时降低了成本。
一种基于 fpga 加速老人跌倒检测方法

[发明专利]基于自注意力机制的工业软件漏洞检测方法-CN202110831387.5有效
发明人：张立国;薛静芳;金梅;李佳庆;秦芊;王磊;申前;孟子杰;耿星硕;黄文汉 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的工业软件漏洞检测方法，该方法采用自注意力机制对软件漏洞进行检测，检测过程分为代码预处理过程和漏洞检测模型训练测试过程；首先获取数据库漏洞程序，提取库API函数调用和程序片段，分为5类漏洞问题构建成工业软件漏洞的漏洞库，然后对漏洞库的关键点进行切片，将切片后的程序组装成行关联代码并进行数据处理，之后将行关联代码转换成对应的向量获得特征向量，并处理成相同长度大小；将特征向量与位置编码向量相加作为漏洞检测模型的输入，然后训练D_transformer神经网络，将训练好的模型通过测试样本验证模型的检测能力。本发明方法进一步提高了检测分类精度，降低了漏报率。
基于注意力机制工业软件漏洞检测方法

[发明专利]一种支持IRT的PROFINET SoC芯片架构-CN202211403872.3在审
发明人：张立国;黄文汉;金梅;申前;杨红光;孟子杰;秦芊;薛静芳;耿星硕 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持IRT的PROFINET SoC芯片架构，包括包含RISC‑V CPU模块、PROFINET IP模块、IEC 1158帧编/解码模块、Manchester编/解码模块、RAM数据存储模块、CRC帧校验模块、DMA模块和MEMORY模块，以及各模块之间的AXI4通讯关系，本发明通过设计RISC‑V CPU+FPGA异构SOC，实现灵活的可编程性和通讯硬件加速性能；Programming system和Programmable logic之间通过AXI4片内总线通讯，实现片内数据高效，准确传输。
一种支持 irt profinet soc 芯片架构

[发明专利]基于梯度调节的多模态情绪分析方法、装置、设备及存储-CN202211203956.2在审
发明人：王昊;杨明川;李伟;刘振华;秦芊 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于梯度调节的多模态情绪分析方法、装置、设备及存储，涉及人工智能、多模态情感分析技术领域。将三种情绪模态数据中的第一情绪模态数据当做第一训练集，进行动态梯度训练，确定第一参数；将三种情绪模态数据中的第二情绪模态数据当做第二训练集，进行动态梯度训练，根据第一参数确定第二参数；将三种情绪模态数据中的第三情绪模态数据当做第三训练集，进行梯度训练，根据第二参数确定第三参数，得到训练完成的多模态情绪分析模型。本公开根据不同模态流的不同信息进行梯度训练，使得模型在进行多模态数据训练时得以自适应地调节梯度，有效地解决了同时训练模态数据不平衡问题。
基于梯度调节多模态情绪分析方法装置设备存储

[发明专利]基于深度学习的网络入侵检测方法-CN202110750388.7有效
发明人：金梅;薛静芳;张立国;李佳庆;秦芊;王磊;申前;孟子杰;耿星硕 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测方法，该方法训练过程为：将获取的数据集输入待训练的卷积神经网络模型，通过待训练的卷积神经网络模型提取网络流量特征；再通过空间金字塔模型“卷积层+上采样层+下采样层”反复提取网络流量更丰富的特征，得到多尺度的有效特征层；最后通过逻辑回归预测网络入侵分类置信度，使用逻辑分类模型预测类别，将真实框与预测框通过误差模型计算真实框与预测框的损失误差；然后通过反向梯度进行反复迭代优化，将损失误差最小的待训练的网络入侵检测模型作为训练好的网络入侵检测模型；本发明方法进一步提高了网络入侵的检测精度和速度，提高了对未知攻击的检测能力，降低了误报率。
基于深度学习网络入侵检测方法

[发明专利]基于深度学习的文本内容安全检测方法-CN202111084273.5在审
发明人：金梅;秦芊;张立国;薛静芳;申前;黄文汉;孟子杰;王磊 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的文本内容安全检测方法。该方法包括算法部分，对应的检测器是一个卷积神经网络框架。本发明算法整体架构采用的是长短记忆网络LSTM，此结构是一种循环神经网络，实现简单并具有长期记忆功能；在此基础上，还加入了注意力机制，此机制可将计算机有限的资源高效利用，并且使用时能并行，可在减少网络参数的情况下提升准确率。另外，本发明的算法部分还加入了残差结构，使得学习结果对网络权重的波动变化更加敏感，同时残差结果对数据的波动更加敏感。本方法提出基于深度的方法，通过改变模型参数，可构建出不同的文本内容检测器，剔除有害信息，为人们提供一个优质、安全的网络环境。
基于深度学习文本内容安全检测方法

[发明专利]一种对患者健康状况进行分析监测的方法-CN202110980852.1在审
发明人：张立国;王磊;金梅;耿星硕;孟子杰;申前;秦芊;杨红光 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对患者健康状况进行分析监测的方法，属于目标识别技术领域，构建利用病房内安装的监控摄像头和放在护理人员值班室的监控终端对患者进行健康状况检测的系统，该系统将面部表情识别、人体姿态估计和手部姿势估计结合起来，将摄像头采集到的患者的表情、姿态和手势数据进行融合，利用融合后的信息综合分析患者的健康状况；患者在病房内出现四种情况时系统需要发出警报，通知护理人员留意观察患者健康的情况，以减轻医院护理人员工作压力。本发明较全面的实现了对病房内患者健康情况的分析，从而在患者出现危险情况时，护理人员能够及时做出反应，保障了患者的生命健康，减轻了护理人员的工作压力。
一种患者健康状况进行分析监测方法

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