本发明公开一种基于EIEM边缘特征提取的钢铁缺陷检测方法，首先设计一个边缘信息提取模块EIEM替换C2f中的BottleNeck，该模块采用sobel算子来提取特征的边缘信息并与整体空间信息进行特征融合，获得更加丰富的语义信息；其次，替换上采样方法为CARAFE，该方法通过编码器能够学习到适合自己特征信息的卷积核，以指导更加精确的特征重建；最后，将原来的检测头换成了动态统一的检测头（DyHead)，以应对不同缺陷的尺寸和变换位置，而且正因为这个检测头，在不同的尺寸、位置、任务中，都能动态的适应，不需要改变检测头。与现有技术相比，本发明克服了现有技术中鲁棒性差、引入噪声导致缺陷检测准确率低的问题，利用改进YOLOv8s模型架构，具有准确性高，适用广度大的优点。
📄 2024109597543
📂 G06V10_764
👤 淮安大学
📅 2024-07-17
本发明公开了一种基于人工智能sEMG信号特征提取及肌肉疲劳级别判别方法，包括如下步骤：S1、使用多模态传感器设备实时捕捉用户在进行特定体力活动时的sEMG信号数据和辅助数据；S2、对所收集的sEMG信号数据及辅助数据进行预处理；S3、利用多尺度熵分析和机器学习算法对预处理后的sEMG信号数据进行特征提取；S4、基于提取的特征，构建并训练一个用于肌肉疲劳级别判别的复合人工智能模型；S5、对用户的肌肉疲劳级别进行实时评估，并根据评估结果，调整运动强度和休息时间安排。本发明通过采用创新的信号预处理技术，有效地提高了sEMG信号处理的准确性和效率。
📄 2024103959150
📂 A61B5_389
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2024-04-02
本发明公开了一种视网膜OCT图像中血管结构的特征提取方法和配准方法，该特征提取方法基于视网膜OCT图像进行体现血管结构3D特征的第一特征、用于体现血管结构交点特征的第二特征、用于体现血管结构SURF特征的第三特征提取，并对提取到的特征进行融合，因此得到的特征能够具有更全面的血管结构信息，为后续配准等操作打下基础。本发明中特征提取方法设计了用于体现血管结构交点特征的第二特征提取的提取步骤，通过第一特征提取矩阵对潜在的血管交点进行血管交点提取，得到初筛后的血管交点；再通过第二特征提取矩阵对初筛后的血管交点进行伪特征点的排除，得到二次筛选后的血管交点，由此可以避免血管交点的错漏。
📄 2024112283359
📂 G06V40_14
👤 江苏理工学院
📅 2024-09-03
本发明公开一种网络安全态势预测方法、系统及电子设备，涉及网络安全技术领域，所述方法包括：获取多个待测流量数据；多个待测流量数据包括待测网络中的所有流量数据；将各待测流量数据分别输入流量分类模型中，得到对应的攻击类型；流量分类模型是利用樽海鞘群算法，基于多个历史流量数据和对应的攻击类型标签对GResNeSt模型进行训练得到的，GResNeSt模型基于GC网络和ResNeSt网络构建；基于各待测流量数据的攻击类型，确定对应待测流量数据的攻击影响；根据所有待测流量数据的攻击影响，确定待测网络的网络安全态势值。本发明提高了网络安全态势的预测精度。
📄 2023115541945
📂 H04L9_40
👤 河北师范大学
📅 2023-11-21
本发明提供了一种网络安全态势预测方法、系统及设备，涉及网络安全领域，方法包括：将网络安全数据集划分为训练集及测试集；利用所述训练集训练CoT‑Informer模型；CoT‑Informer模型包括CoTNet网络以及改进的Informer编码器；改进的Informer编码器包括跨阶段多头概率稀疏自注意力机制以及蒸馏机制；跨阶段多头概率稀疏自注意力机制为属于CNN的自我注意机制；跨阶段多头概率稀疏自注意力机制是通过融合跨阶段局部网络与多头概率稀疏自注意力模块中的多头概率稀疏自注意力机制，并加入DenseNet机制形成的；根据模型泛化性能以及训练次数，生成训练好后的CoT‑Informer模型，以确定网络安全态势预测结果；所述网络安全态势预测结果包括受到攻击状态以及未受到攻击状态。本发明能够提高网络安全态势预测精度。
📄 2023115515207
📂 H04L9_40
👤 河北师范大学
📅 2023-11-21
本发明涉及一种基于改进Res2net的网络安全态势感知方法及系统，包括：获取网络流量数据并对所述网络流量数据进行预处理；在Res2net模型的第一分层与第二分层之间引入第一全局‑局部特征提取模块，在所述第二分层和所述Res2net模型的第三分层之间引入第二全局‑局部特征提取模块，得到改进Res2net模型；将预处理后的网络流量数据输入到所述改进Res2net模型中进行特征分类，并根据分类结果对所述网络安全态势进行分析。通过改进Res2net模型能够对网络流量数据进行深度时空特征提取，能够提高网络安全态势感知的准确性。
📄 2022109351154
📂 H04L9_40
👤 河北师范大学
📅 2022-08-05
本发明公开了一种网络安全态势评估方法及其模型训练方法，包括：获取日志信息；对日志信息进行预处理，得到目标日志信息；采用网络安全数据特征提取模型对目标日志信息进行特征提取；网络安全数据特征提取模型包括若干特征提取单元，对输入的目标日志信息进行特征提取；特征提取单元包括选择性卷积结构单元；flatten层将网络安全数据特征提取模型提取的特征转换为一维特征向量；支持向量机分类器对一维特征向量进行分类，得到日志信息对应的网络安全状态。本发明在网络安全态势评估模型中加入选择性卷积结构单元，使用支持向量机分类器对目标日志信息进行分类，有效减少了模型中的参数，提高了网络安全态势评估模型的准确率和鲁棒性。
📄 2022105167299
📂 G06F18_241
👤 河北师范大学
📅 2022-05-12
本发明涉及了一种网络安全态势预测方法及系统，所述预测方法包括如下步骤：计算每个历史预设时段内的攻击样本的态势值，获得态势值时间序列；根据BiLSTM模型的输入层的神经元的个数设置滑动窗口，利用滑动窗口对所述态势值时间序列进行划分，获得多个态势值时间子序列；以每个态势值时间子序列前m个态势值为输入样本，以态势值时间子序列的最后一个态势值作为输出结果，构建样本数据集；利用样本数据集和粒子群算法，确定BiLSTM模型的网络参数，得到训练后的BiLSTM模型；利用训练后的BiLSTM模型对未来预设时段的攻击样本的态势值进行预测。本发明基于粒子群算法和BiLSTM模型实现了未来时段的网络态势的预测。
📄 2021113065201
📂 G06Q10_04
👤 河北师范大学
📅 2021-11-05
本发明公开了一种基于改进神经网络的网络安全态势理解和评估方法，通过采用复合最优单元，使用Relu6作为卷积层的激活函数，对模型框架的改进和优化；同时充分考虑核对测试样本数据分布特点，对测试数据集平衡调整后进行网络训练，提高了态势理解和评估的准确率；本发明根据网络数据信息在时间上具有连续性的特点，对当下的网络信息进行分析的同时结合攻击发生前的网络数据，对时间序列数据进行有效的数据融合；在属性特征较多和样本量较大时避传统态势感知研究方法运行时间短。
📄 2021101172359
📂 G06F18_214
👤 河北师范大学
📅 2021-01-28
本发明公开了一种基于双重注意力机制的网络安全态势感知方法。该方法利用入侵活动是一个时间序列事件，采用RNN或RNN的变体来堆叠模型；利用特征分离技术预处理样本数据，减少了模型训练的时间和成本；根据全局注意力机制技术，设计有限注意力模块，将有限注意力和全局注意力形成双重注意力机制来做态势预测，提高了预测准确度。
📄 2021101164776
📂 G06N3_045
👤 河北师范大学
📅 2021-01-28
本发明涉及一种油膜振荡二维及三维瞬时特征提取方法及装置，包括：提出一种二元特征尺度分解方法——复局部特征尺度分解(Complex Local characteristic‑scale decomposition，CLCD)，采集转子同一截面两个垂直方向的油膜振荡信号，并将其组成一个复数形式的二元旋转信号；通过CLCD将该信号自适应分解成多个复数形式的二元子旋转信号，从中分离出基频和半频信号；对上述信号运用希尔伯特变换，获取油膜振荡信号的二维和三维瞬时特征。由于CLCD通过信号的自身特点自适应地对其分解，并运用双线性变换，故该方法自适应性强，瞬时特征提取全面、速度快、效率高，具有良好的技术效果。
📄 2017111574906
📂 G01M13_00
👤 郑州工程技术学院
📅 2017-11-20
本发明涉及一种旋转机械故障特征提取方法及装置，包括：提出一种二元特征尺度分解方法——复局部特征尺度分解(Complex Local characteristic‑scale decomposition，CLCD)；采集同一截面水平及垂直方向的振动信号，将其组成一个复数信号；通过CLCD将该信号自适应分解成多个复内禀尺度分量，用全矢谱技术融合各分量的实部和虚部特征。本发明通过提出的CLCD方法直接对双通道的信号进行处理，确保了各个通道信号有相同的分解尺度，便于信息融合。并且运用了双线性变换，所以该方法自适应性强，故障特征提取全面、速度快、效率高，具有良好的技术效果。
📄 201711156210X
📂 G01M13_00
👤 郑州工程技术学院
📅 2017-11-20
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