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公开(公告)号：CN118012874A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410191465.3
申请日：2024-02-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/22 , G06Q30/018 , G06Q50/02 , G06F16/27 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种基于区块链技术的农产品溯源系统链下扩容方法，涉及农产品溯源技术领域。改进区块存储结构，借助B+树的思想改进Merkle tree，在保证区块链验证效率的情况下提升区块链的查询性能，并且支持范围查询，设计构建算法和查询算法；所述改进包括改进Merkle tree结点存储结构、应用布隆过滤器作为查询中间件、设计Merkle B+tree构建算法、Merkle B+tree索引创建与更新；改进后通过加入Merkle B+tree存储结构来实现农产品溯源系统链下扩容，改造后的结构具备链下扩容功能。本发明能解决农产品溯源系统中链上存储压力不断增大的问题，在不更改区块链底层的前提下，采取链下存储的方案来扩展系统的存储能力。
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公开(公告)号：CN104392289B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410779594.0
申请日：2014-12-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种车载物流货品配送的路径规划及实时监控系统及方法，该系统包括射频读写模块、中央处理模块和无线通信模块；射频读写模块包括监控车门开关的RFID标签、多个货品RFID标签、天线和超高频率RFID读写器；超高频率RFID读写器的输入端连接天线的输出端，超高频率RFID读写器的输出端连接中央处理模块的输入端；中央处理模块的输出端连接无线通信模块，中央处理模块通过无线通信模块与监控中心进行数据通信。本发明可以自动获取产品的配送信息，并在运送过程中监控到运送的环境，及时发现问题，减少损失。路径优化部分则可以优化配送路径，减少物流配送的成本。
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公开(公告)号：CN119397466B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510012248.8
申请日：2025-01-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/231 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种基于小样本数据增强的异常网络流量识别方法，包括：包括：S1、将一维流量数据转变为二维的灰度图，并使用结合了动态注意力机制的孪生网络逐对分析各类流量数据间的差异；分析孪生注意网络中注意力机制的参数，识别类间的差异特征；S2、使用类间特征差异矩阵选取训练域，引入对比学习方法判断真实数据与生成数据间差异，为每类流量生成增强数据集；S3、在接收中心服务器下发的增强数据集后，各边缘服务器使用增强数据集与本地的样本数据训练步骤S1中的孪生注意网络；由于本地样本数据集各不相同，每个边缘服务器训练得到适合本地数据分布的个性化异常流量识别与分类模型，并有效分类异常流量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119397466A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510012248.8
申请日：2025-01-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/231 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种基于小样本数据增强的异常网络流量识别方法，包括：包括：S1、将一维流量数据转变为二维的灰度图，并使用结合了动态注意力机制的孪生网络逐对分析各类流量数据间的差异；分析孪生注意网络中注意力机制的参数，识别类间的差异特征；S2、使用类间特征差异矩阵选取训练域，引入对比学习方法判断真实数据与生成数据间差异，为每类流量生成增强数据集；S3、在接收中心服务器下发的增强数据集后，各边缘服务器使用增强数据集与本地的样本数据训练步骤S1中的孪生注意网络；由于本地样本数据集各不相同，每个边缘服务器训练得到适合本地数据分布的个性化异常流量识别与分类模型，并有效分类异常流量。
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公开(公告)号：CN104392289A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410779594.0
申请日：2014-12-15
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G06K17/0022 , G06Q10/08 , G06Q50/28
Abstract: 本发明提供一种车载物流货品配送的路径规划及实时监控系统及方法，该系统包括射频读写模块、中央处理模块和无线通信模块；射频读写模块包括监控车门开关的RFID标签、多个货品RFID标签、天线和超高频率RFID读写器；超高频率RFID读写器的输入端连接天线的输出端，超高频率RFID读写器的输出端连接中央处理模块的输入端；中央处理模块的输出端连接无线通信模块，中央处理模块通过无线通信模块与监控中心进行数据通信。本发明可以自动获取产品的配送信息，并在运送过程中监控到运送的环境，及时发现问题，减少损失。路径优化部分则可以优化配送路径，减少物流配送的成本。
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公开(公告)号：CN119849580A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510325334.4
申请日：2025-03-19
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06F9/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/40
Abstract: 本发明提供了一种面向星载边缘计算的目标检测模型轻量化方法，包括如下步骤：S1、通过采集训练数据集、自监督对比训练与构建通道注意力机制训练出可识别特征缺失目标的图像目标检测模型；S2、对目标检测模型使用图结构抽象神经网络模型、识别并修剪冗余通道从而进行神经网络模型压缩，得到压缩模型；S3、使用对比生成对抗网络和知识蒸馏方法对压缩模型进行模型性能优化，得到轻量化目标检测模型。本发明在压缩模型实现星载边缘计算环境轻量化部署的条件下，保证检测速度和精度，增强特征缺失目标的识别能力。
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公开(公告)号：CN116682078A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310791022.3
申请日：2023-06-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进ByteTrack的车辆行人在线检测与跟踪方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明整合目标检测、运动状态估计、外观特征提取、数据关联算法以及后处理轨迹插值方法对MOT算法模型ByteTrack进行优化改进，并利用模型压缩加速工具PocketFlow、TVM和TensorRT实现其轻量、实时、高效。系统覆盖单镜头跟踪、多类别跟踪、轨迹绘制、人/车流量统计等功能，在UI界面，针对性地选择ByteTrack改进优化模型以及其他对比模型参数对目标进行检测追踪，检测跟踪计数的目标来源可选视频和图片文件，也可实时对设备所链接摄像头拍摄的画面进行在线处理，在诸如车辆行为分析、交通违章判别、嫌疑犯追踪等场景，有着巨大的实用空间和发展潜力。
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公开(公告)号：CN109657996A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811587331.4
申请日：2018-12-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/9038
Abstract: 本发明提供一种基于HACCP体系的食品追溯与查询分析系统及方法，涉及食品质量控制技术领域。该系统包括注册登录模块、信息录入模块及查询分析模块；注册登录模块为用户提供登录、注册及用户分类功能；信息录入模块为产品生产及销售相关方提供信息录入的功能；查询分析模块为产品购买方提供产品信息查询功能，并基于HACCP体系对食品供应链网络的关键节点进行分析，找出需要重点监测的关键节点，为产品生产与运输方提供参考。本发明还提供基于HACCP体系对食品供应链网络的关键节点进行分析的具体方法。本发明提供的食品追溯与查询分析系统及方法，可以更便捷的追溯问题产品来源，找出问题节点，召回问题产品以及为HACCP体系中关键控制点的确定提供决策支持。
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