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[发明专利]基于成像高光谱技术的茶树炭疽病病斑识别方法-CN201910513049.X有效
发明人：袁琳;关晓惠;张海波;张运涛;王军;邢晨 -专利权人：浙江水利水电学院
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于成像高光谱技术的茶树炭疽病病斑识别方法，包括如下步骤：数据获取，叶片去背景，茶树炭疽病优选特征集构建，基于迭代自组织数据分析算法IsoData的自动聚类，二维光谱特征空间分析的茶树炭疽病病斑识别；本发明具有茶树炭疽病的病斑识别准确率高、鲁棒性强，可以实现茶树炭疽病的自动、准确监测的特点。
基于成像光谱技术茶树炭疽病识别方法

[发明专利]一种复杂交通路口的智能流量识别与统计方法-CN202010478988.8有效
发明人：钱亚冠;马丹峰;关晓惠;陶祥兴;李蔚;楼琼;潘俊;云本胜 -专利权人：浙江科技学院;浙江水利水电学院
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G08G1/065 文献下载
摘要：本发明属于智能交通技术领域，公开了一种复杂交通路口的智能流量识别与统计方法，构建复杂交通路口视频数据集，并训练深度检测模型；通过鼠标取点将路口，自动划分检测区域，并进行编号；运用训练好的深度学习模型检测视频画面中的车辆；根据检测的车辆和上一帧的跟踪车辆，运用目标跟踪算法预测车辆下一帧的位置；根据车辆所在路口编号的变化情况，统计车流量；重复步骤三至步骤五，直到视频结束或人为停止。本发明可以在多种复杂交通路口环境下自动识别车辆类型，按车辆类型统计数量，及统计不同路口之间的车流量，具有统计结果准确以及实时性良好的优点，具有较高的工程实用价值。
一种复杂交通路口智能流量识别统计方法

[发明专利]一种开放空间的行人换装重识别方法-CN202011423457.5在审
发明人：钱亚冠;王滨;陶祥兴;关晓惠;孙安临;王星;张峰 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种开放空间中的行人换装重识别方法，提出一种新的深度神经网络架构HigherHRNetXt用于识别换装后的目标人物。本发明基于动态优化的思想，采用动态时间规整算法寻求行人骨骼关键点序列间的距离，将关键点检测应用于行人重识别，完成对同一行人的匹配；使用ResNeXt网络结构改进姿态估计模型，使其参数量减少15％，同时性能获得有效提升；提取行人的生理特征，这使得其在现实开放世界中的可用性大幅度提高。实验表明，本发明提供的方法在面对行人换装问题时表现良好，优于绝大多数现有的行人重识别模型。
一种开放空间行人换装识别方法

[发明专利]基于Bayes-Stackelberg博弈的边缘智能移动目标防御方法-CN202010966915.3在审
发明人：钱亚冠;关晓惠;王滨;陶祥兴;周武杰;云本胜;陈晓霞;李蔚;楼琼;吴淑慧 -专利权人：浙江科技学院;浙江水利水电学院
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Bayes‑Stackelberg博弈的边缘智能移动目标防御方法，提出了一种动态防御机制，称为边缘智能的移动目标防御(EI‑MTD)。首先从云数据中心的复杂教师模型中通过差异性知识蒸馏，获得规模较小，适宜于部署在边缘节点的成员模型。然后利用Bayes‑Stackelberg博弈策略，动态调度成员模型，使攻击者无法判断执行分类任务的目标模型。该防御机制可以有效阻止攻击者选择最佳代理模型制作对抗样本，从而阻断黑盒攻击。在ILSVRC2012图像数据集上的实验表明，本发明提出的EI‑MTD可以有效地保护边缘智能免受恶意黑盒攻击。
基于 bayes stackelberg 博弈边缘智能移动目标防御方法

[发明专利]一种基于二阶方法的深度学习对抗样本生成方法-CN202010104455.3在审
发明人：钱亚冠;张锡敏;周武杰;关晓惠;李蔚;潘俊;云本胜;楼琼 -专利权人：浙江科技学院;浙江水利水电学院
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于数据信息处理技术，公开了一种基于二阶方法的深度学习对抗样本生成方法及系统，在输入样本X的一个微小邻域内，即Lp(p∈[2,0,∞])范数约束内，对神经网络函数进行二次Taylor展开，替代神经网络的非线性部分。再通过拉格朗日乘子法构造对偶函数计算极值求取最佳扰动δ，使对抗样本X′＝X+δ被判断为正确类的置信度降至最低，或者使对抗样本X′被判断为目标类的置信度升至最高。本发明对于无目标攻击采取降低正确输出类的置信度的操作；对有目标攻击则提采取高目标类的置信度的操作。本发明提出的方法可以避免陷入局部极值，以极小的代价生成高质量的对抗样本，应用于深度神经网络的对抗训练，可有效提高防御效果。
一种基于方法深度学习对抗样本生成

[发明专利]一种基于两阶段对抗知识迁移的对抗样例防御方法-CN201911282214.1在审
发明人：钱亚冠;关晓惠;周武杰;李蔚;潘俊;云本胜;楼琼 -专利权人：浙江科技学院;浙江水利水电学院
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明属于人工智能安全技术领域，公开了一种基于两阶段对抗知识迁移的对抗样例防御方法，通过异构多源的对抗训练，先把对抗知识从数据迁移到大型复杂DNN(深度神经网络)，完成第一阶段的对抗知识迁移；然后采用对抗样例的软标签，提出对抗萃取技术，把对抗知识从复杂DNN迁移到简单DNN，实现第二阶段的对抗知识迁移。本发明提出的两阶段对抗知识迁移的方法，可以使边缘设备上的简单神经网络获得与大型复杂网络接近的鲁棒性，较好的解决了依靠单纯对抗训练无法解决的简单网络的鲁棒性问题。本发明提出的对抗萃取具有较好的算法收敛性，可以使简单网络模型性能和鲁棒性稳定提升并加快收敛，较好的解决了集成对抗训练中模型性能和鲁棒性的不稳定问题。
一种基于阶段对抗知识迁移防御方法

[发明专利]一种计算机辅助的国画真伪鉴别方法-CN200510049607.X无效
发明人：吴朝晖;潘纲;关晓惠 -专利权人：浙江大学
申请日： 2005-04-19 - 公布日： 2005-10-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种计算机辅助的国画真伪鉴别方法，其步骤如下：1).通过数码相机、扫描仪等数字化设备将国画数字化为图像作为输入；2).人工选取国画图像中一些可能对真伪鉴别有重要意义的对象块；3).对每个对象块建立一个基于MRF的真伪鉴别框架；4).在真伪鉴别框架的基础上，使用置信传播推理算法迭代推导对象块中各个节点的真伪；5).使用投票法判决对象的真伪。本发明有益的效果是：为传统国画真伪鉴别中的非客观性和非量化性等问题提供可行的解决方案；采用国画的数字化图像作为输入，利用模式识别技术进行国画真伪辅助鉴别，操作简单、实现方便、提供了量化的鉴别结果、并具有很强的客观性，具有很大的发展潜力。
一种计算机辅助国画真伪鉴别方法

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