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[发明专利]一种基于空洞空间金字塔的信息隐藏方法、装置和系统-CN202110535487.3有效
发明人：刘琚;李亚锋;刘晓玺;王雪静 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F21/16 文献下载
摘要：在数据隐私保护方面，为解决图像信息隐藏容量低和失真的问题，本发明提出一种基于空洞空间金字塔的信息隐藏方法、装置和系统，在受保护图像中进行水印信息的嵌入和提取，实现图像版本认证和保护。本发明采用级联和并行的空洞卷积层搭建空洞空间金字塔模块，扩大感受野，提取多尺度和多空洞率的特征，将信息更准确地隐匿在语义冗余位置，提高网络对嵌入信息的解码能力；同时使用交叉熵损失来提高解码准确度；此外，在判别网络中经残差和线性操作对抗提升生成图像质量；最终，为提高网络稳定性，在训练中使用不同尺度更新、余弦退火调整和密集型连接策略。该方法实现高容量信息隐藏，同时保证图像不失真性，实验证明方法具有较强的信息隐藏能力。
一种基于空洞空间金字塔信息隐藏方法装置系统

[发明专利]一种基于语义信息挖掘的图像分割方法-CN201910684367.2有效
发明人：刘琚;林枫茗;吴强;庞恩帅;石伟;杜若画 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于语义信息挖掘的图像分割方法。传统深度学习算法往往包含编码器和解码器两个部分，其中编码器用于提取细节信息，解码器会将这些细节信息融合，进行上采样，得到最终的分割结果。目前大多分割方法在编码器部分只使用一条通路，基于残差网络的分割方法又在编码器的每个下采样区域中增加了一条残差通路，用于补充信息，但是补充的信息来自于之前的卷积层，提取的细节信息不足，因此，需要在分割过程中进行语义信息挖掘。本发明采用了语义信息挖掘编码器、解码器与特征金字塔的组合结构，在BraTS2017数据集上进行了算法验证，我们的方法优于传统的方法，具有更好的分割结果。
一种基于语义信息挖掘图像分割方法

[发明专利]一种基于残差对抗推理学习的图像特征提取方法、装置和计算机可读存储介质-CN202010186583.7有效
发明人：吴强;崔晓萌;刘琚;孙双 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差对抗推理学习网络的图像特征提取方法，用于对磁共振图像进行分析，利用提取到的特征对每个对象的磁共振影像进行长期、中期、短期的分类。该方法首先，对磁共振影像数据进行预处理，提取具有目标对象的大部分区域即感兴趣区域，如肿瘤所在的大部分区域；其次，对预处理好的数据进行训练集、验证集的划分；再次，利用训练集数据训练残差对抗推理学习模型并将其中的编码器部分参数保存下来，提取验证集数据的深层特征；最后，将提取到的特征送入SVM里进行分类，获取最终结果。我们利用BraTS2019数据集进行验证，与传统的特征提取方法相比，基于残差对抗推理学习的具有相对较好的结果。
一种基于对抗推理学习图像特征提取方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于Transformer模型的黑盒对抗样本生成方法-CN202210332993.7在审
发明人：刘琚;韩艳阳;刘晓玺;顾凌晨;江潇 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：为了解决实际应用中人工智能技术安全性难以评估和提升的问题，本发明提供一种基于Transformer模型的黑盒对抗样本生成方法，属于人工智能技术领域。主要思想在于考虑不同编码块对对抗样本性能的影响，采用编码块权重分数对编码块性能进行分类。针对不同的编码块使用不同策略生成对抗样本，平衡图像和模型信息对扰动的影响，稳定扰动的更新方向，提高对抗样本的攻击成功率和迁移能力。最后，设计自适应权重调整关键像素点的扰动大小，使得对抗扰动在人眼难以察觉的情况下提高攻击能力。本发明显著提高了对抗样本的迁移能力，能够有效评估和提高人工智能技术的安全性，其在图像分类任务上实验，充分证明方法的有效性。
一种基于 transformer 模型黑盒对抗样本生成方法

[发明专利]一种使用门控和自适应注意力的图像分割方法和装置-CN202010711682.2有效
发明人：吴强;石伟;朱奇晓;刘琚 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用门控和自适应注意力的图像分割方法和装置。其中使用门控和自适应注意力的图像分割方法包括训练阶段和推理阶段，训练阶段分割模型的构建如下所示：首先将处理后的数据送入残差单元，之后进行下采样操作，该系列操作重复进行多次；然后，将数据送入残差单元，输出数据送入自适应注意单元；接着，对数据进行上采样操作，上采样后的数据送入门控残差单元，该系列操作重复进行多次；最后，将多个门控残差单元的输出数据上采样到原始数据的分辨率，进行卷积运算后相加得到最后的分割结果。实验证明与传统的深度学习模型相比，本发明提出的方法优于传统方法，分割精度有明显提升。
一种使用门控自适应注意力图像分割方法装置

[发明专利]一种基于历史能量信息的自适应双门限频谱感知方法-CN202010217735.5有效
发明人：刘琚;王京;于山山;王磊;姚仕聪;张吉成 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于历史能量信息的自适应双门限频谱感知方法，属于认知无线电频谱感知技术领域，采用自适应双门限能量检测的方法对授权频段进行分步感知，根据虚警概率和漏检概率计算检测的高低门限值。若能量统计值大于高门限，则判定为授权用户正在使用授权频段；若能量统计值小于低门限，则判定为授权用户未使用授权频段；若处于高低门限之间，则进行二次判决，即根据之前一段时间内检测能量统计值的平均值进行判决；若仍处于高低门限之间，则采用单门限进行第三次判决。该算法的优点是可以在满足较低虚警概率的条件下，得到较高的检测概率，无需增加检测节点数，计算复杂度低，具有较好的实时性。
一种基于历史能量信息自适应门限频谱感知方法

[发明专利]一种基于动静态特征融合的视频摘要方法-CN202010815306.8有效
发明人：刘琚;张昱;刘晓玺;赵雪圻;张杰;鲁昱;顾凌晨 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F16/738 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动静态特征融合的视频摘要方法，用于视频内容理解与处理，将原始视频中的重要部分提取出来作为视频摘要，使得摘要后的视频包含对人们最有效信息的同时缩短视频总长度，以利于节省人们获取有效信息的时间。为了获得层次信息更丰富的视觉特征，该方法首先对视频片段和对应视频图像提取动态和静态特征，然后将动静态特征进行融合，最后将融合特征送入视频片段重要性分数预测网络，根据分数高低选取部分视频片段按时间顺序连接为最终视频摘要。使用SumMe和TVSum两个数据集完成了实验，并进行了5次交叉验证。与未使用特征融合的深度学习模型相比较后，本发明提出的视频摘要方法结果准确率得到提升，表明了本发明所提出的动静态特征融合的有效性。
一种基于静态特征融合视频摘要方法

[发明专利]基于NOMA的D2D通信物理层安全功率分配方法-CN202111062854.9在审
发明人：刘琚;徐田凤;于山山;高智超;邬磊 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： H04W4/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NOMA的D2D通信物理层安全功率分配方法，属于无线通信技术领域，解决D2D通信在被动窃听下的物理层安全问题，在保证每个D2D用户服务质量的情况下，构建以最大化D2D通信保密率为目标的优化问题。通过优化D2D组发射机DT对DR1及DR2的功率分配，来最大化D2D通信系统的保密率。根据KKT条件，推导出两种情况下的最优功率分配的闭式解，进而通过对比两种情况下的D2D通信系统的保密总速率，得到最终的最优功率分配方法。通过与基于OMA的D2D通信网络的保密率及能量效率对比，所提出的功率分配方法具有更高的保密速率和能量效率。
基于 noma d2d 通信物理层安全功率分配方法

[发明专利]一种基于金字塔融合学习的图像分割方法、装置和计算机可读存储介质-CN201811173959.X有效
发明人：吴强;孔祥茂;刘琚;林枫茗;石伟;庞恩帅 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征金字塔融合的图像分割方法，用于对磁共振图像进行分析，将水肿、坏死组织与正常组织进行分割。该方法通过对数据进行预处理去除不包含水肿、坏死组织信息的磁共振层，然后为了防止过拟合进行数据增强，再把数据送入具有特征金字塔融合的深度学习模型中，首先利用下采样过程对数据进行特征提取，然后在上采样过程中逐渐恢复输入数据的分辨率，最后利用金字塔融合的方式把上采样过程中提取的多种尺度的信息进行融合得到分割结果。使用BraTS2015和BraTS2017两个数据集完成了实验，并做了5次交叉验证。与不使用金字塔融合的深度学习模型相比较后，本发明提出的方法分割精度明显提升，表明本发明提出的方法是有效的。
一种基于金字塔融合学习图像分割方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于软件定义网络的DDoS攻击检测系统-CN201910646112.7有效
发明人：刘琚;张吉成;于山山;姚仕聪;王磊;王京 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于软件定义网络的DDoS攻击检测方法，属于软件定义网络安全防御技术领域。该检测系统包括攻击主机、受害主机、OpenFlow交换机层、SDN控制层。该方法将检测过程分为两部分进行，首先在网络边缘的交换机上统计经过边界交换机的流信息，根据信息熵理论，计算目的IP地址及单流分布的离散程度，发现异常，即向控制器示警，限制相关端口的流速，并启动控制器的SVM检测，通过提取流的深度特征，更准确的检测出异常流，指导交换机将其丢弃。该系统将数据面与控制面检测结合，提高了检测的响应时间，降低了控制器的负担，具有实际应用价值。
一种基于软件定义网络 ddos 攻击检测系统

[发明专利]一种基于软件定义无线电的专网异常检测方法-CN202010289533.1有效
发明人：刘琚;王磊;孙国霞;于山山;姚仕聪;王京 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于软件定义无线电的专网异常检测方法，属于软件定义无线电专网系统安全技术领域。该方法使用的设备包括软件无线电设备及相对应的接收和发射天线、接入层通用计算机设备、核心层服务器、设备运维服务器。本发明利用专网各模块实现功能以及业务运行情况不同造成通用计算机设备性能负载差异的特点对设备性能数据进行分类，同时利用计算机设备性能指标间的相关性，通过多维高斯分布对各类数据进行异常判定并结合分类结果，实现对专网系统运行情况的异常检测，可有效检测出传统设置固定阈值方式无法检测的异常情况。
一种基于软件定义无线电异常检测方法

[发明专利]一种数据融合系统及其工作方法-CN201811485497.5有效
发明人：许宏吉;杜保臻;李玉军;刘琚;李菲菲;陈敏;邢庆华 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据评估与系统协调模块的数据融合系统及其工作方法，所述数据融合系统，包括信息采集模块、信息处理模块、应用与反馈模块、数据评估和系统协调模块、知识库模块以及数据库模块。所述数据评估与系统协调模块中的数据分析与算法选择机制，通过从数据本身和专家或用户反馈信息，对采集数据先后进行两次分析，从而确定适合当前数据融合系统的算法，协调系统各模块资源。数据评估与系统协调的模块的引入，使得系统在满足用户需求的前提下，在应对特定的数据时能够为数据“量体裁衣”，选择合适的处理方法，保证了算法选择的合理性、融合系统的通用性，也使整个数据融合过程更加灵活、高效，结果更加可靠。
一种数据融合系统及其工作方法

[发明专利]一种引入注意力机制的行人检测方法-CN202110276432.5在审
发明人：刘琚;张杰;孙国霞;江潇;张昱;赵雪圻;鲁昱 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种引入注意力机制的行人检测方法。针对行人检测因存在行人相互遮挡、尺寸大小不一会导致大量的漏检的现象。本发明提出的方法基于YOLOv3目标检测网络，并加入针对卷积核的注意力机制SKNet网络结构，通过注意力机制模块改变特征图中原始通道的卷积核权重，使得被遮挡通道权重降低，未被遮挡通道权重提高；此外通过注意力机制模块改变特征图中原始通道的卷积核权重，使得不同的图像能够得到具有不同重要性的卷积核，提高多尺度预测效果，优化小行人检测效果。本发明设计的方法在复杂的行人检测应用场景中进行了实验，减小了漏检率，达到了优异的效果，充分证明方法具有较强的泛化能力。
一种引入注意力机制行人检测方法

[发明专利]一种基于混合特征和长短时记忆网络的麻醉深度估计方法-CN201810516139.X有效
发明人：吴强;辛雨航;刘琚;侯晓莹;李荣琳 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合特征和长短时记忆网络LSTM的麻醉深度估计方法。该方法利用提取的脑电信号，首先进行去噪处理，然后提取脑电信号的熵特征以及频谱特征，再将熵特征与频谱特征混合并归一化后作为LSTM的输入，通过一个三层的网络进行训练，训练标签由呼吸末浓度以及药代药效动力学获得。本发明借助LSTM对前一时刻的特征信息进行了利用，并与当前时刻的特征进行结合，有效的利用了脑电信号本身所具有的时序特征，提高了麻醉深度估计的准确度。
一种基于混合特征短时记忆网络麻醉深度估计方法

[发明专利]一种基于双指角域特征的手势交互系统及其工作方法-CN201811472842.1有效
发明人：许宏吉;李菲菲;刘琚;李玉军;陈敏;杜保臻;李梦荷;张贝贝 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-12-04 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双指角域特征的手势交互系统及其工作方法，包括数据采集模块、特征提取模块、手势识别模块、虚拟交互模块。数据采集模块：Leap motion初始化并使用Leap motion采集手势信息；特征提取模块：三维坐标预处理和手势特征提取；手势识别模块：将提取好的双指角域特征输入到SVM‑KNN分类算法中进行手势分类；虚拟交互模块：将Leap motion与Unity3D连接，实现分类后的不同手势对健身房场景内器械的不同交互控制。本发明提高了用户体验度，增强了用户沉浸感。
一种基于双指角域特征手势交互系统及其工作方法