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[发明专利]多类型异常网页分类模型的构建方法、异常网页检测方法-CN202010721898.7有效
发明人：陆毛毛;权义宁;苗启广;宋建锋;戚玉涛;谢琨;孙鹏岗 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种多类型异常网页分类模型的构建方法、异常网页检测方法，其中，多类型异常网页分类模型的构建包括：将不同类型的异常网页分类，并根据不同类型的网页的攻击意图和手段选择相应的属性，并通过SVM‑RFE选取最合适的最优属性，并将每个属性在朴素贝叶斯上的精确度为特征有效度，并将其引入SVM中，设计出一种具有特征有效度的支持向量机，将选取的特征在含有特征有效度支持向量机中训练得到多类型异常网页分类模型。其中，异常网页检测方法包括；将提交的URL提取异常特征，并进行标准化处理，然后调用本发明的多类型异常网页分类模型进行检测。
类型异常网页分类模型构建方法检测

[发明专利]基于深度学习的车辆身份识别模型构建、识别方法和系统-CN201910537407.0有效
发明人：苗启广;宋建锋;权义宁;杨仕琴;盛立杰;贾广;戚玉涛;张亮;谢琨 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种基于深度学习的车辆身份识别模型构建、识别方法和系统。首先，本发明利用大规模道路监控图片进行车辆检测的模型训练，训练采用多损失函数分阶段联合训练策略。然后，对检测出的车脸图像进行部件提取，并根据车脸部件提取情况利用特征提取与融合网络或普通分类网络进行分类。最后，利用多任务网络提取并过滤车脸的身份特征向量，将待分析图像特征与车辆信息库内图像的特征向量进行相似性度量，得到车辆身份识别结果。本发明提出的深度学习网络框架能够针对需求，提升网络模型的在不同方面的特征提取能力，从而实现最佳的模型表述能力，方便提取具有显著区分度的识别特征向量。
基于深度学习车辆身份识别模型构建方法系统

[发明专利]一种基于多目标优化的云工作流调度方法及装置-CN201710607203.0有效
发明人：马玉新;于聚省;郭浩东;戚玉涛;鲍亮 -专利权人：西安电子科技大学昆山创新研究院;马玉新;戚玉涛;鲍亮;于聚省;郭浩东
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于多目标优化的云工作流调度方法及装置，涉及高性能计算技术领域，能够基于局部搜索和权向量调整进行多目标优化，在获得较快的收敛速度同时得到多样性更好的个体。该方法包括建立仿真的云计算资源模型及云工作流任务模型；然后初始化种群并计算每个个体的适应值；进一步对每个个体进化处理；然后进行局部搜索，获取每个子问题邻居中的两个最优个体，计算得到新个体，以再次更新个体；并且当更新后的个体满足收敛条件时，对进化后种群进行权向量调整操作；包括删除拥挤区域的子问题以及向稀疏区域增加新的子问题；最后输出最优个体。本发明实施例提供的技术方案适用云工作流调度过程中。
一种基于多目标优化工作流调度方法装置

[发明专利]一种在轨卫星遥感图像舰船检测方法-CN201910548776.X有效
发明人：苗启广;宋建锋;权义宁;王琛超;武越;戚玉涛;刘如意;盛立杰;刘向增;谢琨 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种在轨卫星遥感图像舰船检测方法。所公开的方法利用超像素在保证目标完整性的前提下对高分辨率遥感图像进行分割并实现目标预定位，在预定位区域利用局部特征和可变阈值近邻校验实现目标检测的算法。在星载平台性能约束和实时性要求下，本发明算法运行效率可以满足星载平台实时检测要求，可以准确检测高分辨率遥感图像中的大型舰船目标。
一种卫星遥感图像舰船检测方法

[发明专利]基于多级沙漏结构的单幅图像去雾模型构建及去雾方法-CN201910499551.X有效
发明人：苗启广;马振鑫;李宇楠;宋建锋;权义宁;盛立杰;刘如意;刘向增;戚玉涛;武越 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多级沙漏结构的单幅图像去雾模型构建及去雾方法，通过设计了去雾模型中的传输图估计网络，利用多个级联的传输图估计模块，将传输图信息分解为全局信息和局部信息，通过多级级联的方式，使得后面的沙漏单元可以更好地融合区域中的细节与整体降质情况之间的关系，对上一级沙漏结构输出的结果进行优化，以准确估计远景的相对距离已经各个景物在原图像中的准确位置，逐步消除因不同尺度特征融合而造成的特征图重影，不连续的现象，自适应地处理不同程度雾霾图像，提高了传输图估计的准确度，从而提高了图像去雾的准确率。
基于多级沙漏结构单幅图像模型构建方法

[发明专利]一种基于领域知识图谱的水库防洪调度优化模型推荐方法-CN202210779945.2在审
发明人： 戚玉涛;杨锐 -专利权人：陕西轻云知道智能信息科技有限公司
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于领域知识图谱的水库防洪调度优化模型推荐方法，包括：S1从领域知识图谱提取场景描述实体集合和优化模型集合，根据相似性映射到嵌入空间；S2获取当前场景数据；S3提取与当前场景关联的知识图谱场景实体，构成新应用场景的知识图谱子图；S4借助知识图谱表示学习方法，将子图映射到低维嵌入空间；S5在嵌入空间上确定当前场景实体的若干可迁移模型近邻；S6根据若干个可迁移模型实体信息，构造模型搜索空间；S7在模型搜索空间内根据规则选取一个推荐模型实例；S8对模型进行质量评估；本发明从水利领域知识图谱中的场景描述出发，借助知识图谱的嵌入空间表示，为复杂多变场景下水库防洪调度问题的模型和算法推荐提供了解决方案。
一种基于领域知识图谱水库防洪调度优化模型推荐方法

[发明专利]一种基于深度学习的轻量级车辆检测方法-CN202211004182.0在审
发明人： 戚玉涛;张浩东;杨锐 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：一种基于深度学习的轻量级车辆检测方法，针对车辆检测任务，对基于Anchor‑Free的一阶段目标检测算法架构的骨干网络，特征融合层，预测子网络分别进行了轻量化的改进，实现了一种基于深度学习的轻量级车辆检测方法；首先建立了一种轻量级骨干网络ResCSPNet‑Tiny；然后建立了一种轻量级的特征融合网络LPANet；最后采用联合表示的方式建立了一种轻量级的多尺度预测子网络；同时，为了提高算法的对车辆目标的检测能力，在训练期间采用了动态标签分配方法，以及广义的焦点损失函数和广义的交并比损失函数，最后在BDD车辆数据集上的实验结果表明：本发明的SFVD算法的速度能够达到448FPS，mAP能够达到37.1％，速度与精度都优于已有的轻量级检测算法，能够更好地处理驾驶场景下的车辆检测任务。
一种基于深度学习轻量级车辆检测方法

[发明专利]一种基于低代码的多目标优化平台及其建立方法-CN202211004219.X在审
发明人： 戚玉涛;雷世伟;杨锐 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F8/34 文献下载
摘要：一种基于低代码的多目标优化平台及其建立方法，该平台包括组件模块，可视化模块和工作流模块；该平台的建立方法包括：1.系统通过组件模块接收用户注册的多目标优化问题、算法、指标、服务；2.系统通过可视化模块拖拽平台内步骤1所管理的组件并按照规范构建多目标优化实验流程图；3.系统根据步骤2中的流程图，选择合适的工作流和对应的容器完成实验；4.提供实验流程的下载结果和相关流程信息；本发明从对算法、问题、指标、服务进行良好的封装与重用，可视化拖拽构建实验，支持批量实验等方面进行分析与设计，利用低代码相关的技术，为多目标优化应用群体提供一种低代码解决方案。
一种基于代码多目标优化平台及其建立方法

[发明专利]一种网络杀伤链检测方法、预测方法及系统-CN202010728153.3有效
发明人：杨晗;权义宁;苗启广;宋建锋;戚玉涛;谢琨;孙鹏岗 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络杀伤链检测方法、预测方法及系统，具体包括：(1)构建d维特征向量；(2)无监督特征选择算法将d维特征向量筛减为k维；(3)通过k维特征向量获取网络杀伤链攻击事件序列集合。在IDS告警日志数据进行杀伤链挖掘的真实场景中，针对无法提前知晓数据中所包含杀伤链数目的问题，本发明改进的谱聚类算法相比于其他的有监督学习方法不仅能够实现无监督学习，还能够自动识别聚类数目；(4)基于已经获得的网络杀伤链序列，采用马尔科夫理论与三种网络杀伤链变种模型进行预测分析；(5)基于理论分析，实现了杀伤链检测与预测系统。
一种网络杀伤检测方法预测系统

[发明专利]一种单目标跟踪方法-CN201910707376.9有效
发明人：宋建锋;苗启广;王伟伟;王崇晓;刘向增;权义宁;盛立杰;刘如意;戚玉涛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种单目标跟踪方法。所公开的方法包括：数据预处理；训练并获取深度神经网络模型得到初始跟踪网络模型；利用初始跟踪网络模型对目标进行跟踪并根据目标变化对模型进行在线实时更新确保跟踪路线的准确性。本发明可以实现对任意目标的跟踪，大大降低人工干预带来的效率低、误差大的问题，有效提高目标的跟踪效率。
一种目标跟踪方法

[发明专利]一种基于AI和HMM的电梯电动车识别预警方法-CN202011311209.1在审
发明人：周箩鱼;刘旨阳;王钰辉;罗明璋;戚玉涛;王佳建 -专利权人：江苏三川智能科技有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AI和HMM的电梯电动车识别预警方法，包括以下步骤a：对电梯监控视频的原始图像进行预处理操作，得到预处理后的图像；步骤b：将预处理后的图像输入训练好的基于AI的电动车识别网络模型进行识别，得到视频帧的识别结果，并判断每一帧是否有电动车，对多帧视频的电动车识别结果形成电动车识别序列；将步骤b中的多帧的电动车识别序列结果输入训练好的基于HMM的电梯状态识别网络模型，输出电梯状态，以实现电梯预警与否。本发明的识别预警方法相比已有的电梯电动车预警方法，该方法不仅识别的准确度高，并且信息源单一(比如只需要摄像头)，具有非常好的实用性。
一种基于 ai hmm 电梯电动车识别预警方法

[发明专利]一种水库日入量预测模型的构建方法-CN202010198509.7在审
发明人： 戚玉涛;杨玲玲;周詹翱 -专利权人：苏州丰华声赫智能科技有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种水库日入量预测模型的构建方法，该构建方法包括采用构造一种基础学习机，该学习机利用了平滑预处理方法，将处理后序列利用时间序列的分解方法得到相关分量，再对分量建立预测模型，将预测结果重构得到相关预测结果，根据上述步骤得到多个基础学习机进行集成，以集成后的模型对水库日入水量进行预测。本发明主要解决了目前水库日入库量预测算法对数据特征信息挖掘不足，预测准确度不高的问题。
一种水库日入量预测模型构建方法

[发明专利]一种基于多特征的单目标跟踪方法-CN201910939321.0在审
发明人：宋建锋;苗启广;申猛;王宇杰;王崇晓;刘向增;权义宁;盛立杰;刘如意;戚玉涛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征的单目标跟踪方法。所公开的方法包括采用相关滤波器跟踪方法分别对卷积特征和差分图像特征进行相关操作，对相关操作得到的响应图进行融合后，以融合结果为动态目标坐标修正依据对目标进行跟踪。本发明改进了传统方法的对目标周围环境变化、自身形变或者目标遮挡因素带来的跟踪精度低的现状，有效的提高了目标跟踪的精度。
一种基于特征目标跟踪方法

[发明专利]一种视频手势分类方法-CN201810826221.2在审
发明人：苗启广;李宇楠;徐昕;戚玉涛;房慧娟;马振鑫;齐相达;张鸿远;权义宁;宋建锋 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频手势分类方法。所涉及的方法包括：对同一对象集的可见光视频和深度视频进行归一化处理；计算可见光视频中每一帧图像的显著性，得到显著性视频；分别利用归一化后的可见光视频、深度视频、显著性视频对三维卷积神经网络进行训练，所述三维卷积神经网络包括：依次设置的输入层、18个卷积层、全局平均池化层和全连接层；对得到的可见光视频、深度视频和显著性视频的空域维度的全局平均池化层的特征进行特征融合得到融合特征，根据得到的融合特征进行视频手势分类。本发明所针对的问题是基于视频的大规模手势识别，其类别数据和视频数据量都远大于现有发明。本发明能够对视频进行实时识别，更具可信度和实用性。
视频可见光视频显著性深度视频手势分类卷积神经网络池化三维归一化处理视频数据量类别数据实时识别手势识别特征融合同一对象依次设置归一化可信度连接层输入层帧图像融合卷积维度全局空域

[发明专利]一种路径推荐方法和装置-CN201610392869.4有效
发明人：马玉新;戚玉涛;韩红;鲍亮;范墨林;郭浩东;张青赛;徐帆;尹明磊 -专利权人：西安电子科技大学昆山创新研究院;西安电子科技大学
申请日： 2016-06-06 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G08G1/0968 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种路径推荐方法，所述方法包括：获取用户输入的目的地信息；根据获取周期获取所述用户当前周期初始时刻的位置信息；根据所述目的地信息和所述位置信息确定与当前周期初始时刻对应的T时刻的交通路网阻抗；根据所述交通路网阻抗为所述用户推荐与当前周期初始时刻对应的T时刻的路径。本发明可以根据未来T时刻的交通路网阻抗来为用户推荐未来T时刻的路径，进而有效的缓解了交通拥堵。
一种路径推荐方法装置

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