基于双模态图像融合的风机叶片覆冰监测方法和装置

    公开(公告)号:CN119741215A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411715377.5

    申请日:2024-11-27

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了基于双模态图像融合的风机叶片覆冰监测方法和装置,方法包括:获取已覆冰风机叶片图像;将所述已覆冰风机叶片图像输入风机叶片覆冰识别模型,得到覆冰发生阈值;根据所述覆冰发生阈值和所述风机叶片覆冰识别模型,进行风机叶片覆冰监测。其中,所述风机叶片覆冰识别模型通过以下步骤得到:获取风机叶片覆冰图像数据集,所述风机叶片覆冰图像数据集包括可见光图像和红外光图像;构建双模态图像融合模型;将所述风机叶片覆冰图像数据集输入所述双模态图像融合模型,以使所述双模态图像融合模型进行训练,得到所述风机叶片覆冰识别模型。本发明实现了风机叶片覆冰监测,提高了精确度。本发明可广泛应用于图像识别技术领域。

    基于区块链的多权威下公开可追责的匿名众包方法

    公开(公告)号:CN116956357A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310714060.9

    申请日:2023-06-15

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的多权威下公开可追责的匿名众包方法,基于生成的第一密钥对公钥、公共参考字符串、第一哈希函数和第二哈希函数生成全局参数;生成第二密钥对的公钥作为权威机构的验证密钥,第二密钥对的私钥作为签名密钥;生成用户的密钥对;针对用户的属性生成证书;设定众包任务并编译对应的智能合约;基于任务编号生成答案;获取第一哈希函数计算的链接标签、第二哈希函数计算的追踪标签和证明,生成对答案的认证;验证答案的有效性;检查答案的可链接性;追踪提交多次答案的用户;分发奖励。本发明在多权威机构下用户匿名提交答案,保证用户身份的隐私保护,实现多权威机构下对在一次众包任务中多次提交答案的用户进行公开追责。

    一种多权威公开可追责的身份匿名认证方法

    公开(公告)号:CN116707816A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310532454.2

    申请日:2023-05-11

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种多权威公开可追责的身份匿名认证方法,该方法包括下述步骤:基于生成的第一密钥对的公钥、公共参考字符串、第一哈希函数和第二哈希函数生成全局参数;生成第二密钥对的公钥作为权威机构的验证密钥,将第二密钥对的私钥作为签名密钥;生成用户的密钥对;权威机构针对用户的属性生成证书;基于第一哈希函数计算链接标签,基于第二哈希函数计算追踪标签;获取链接标签、追踪标签和证明,生成认证;验证认证的有效性;检查认证的可链接性;获取具有相同链接标签所对应的两个消息及其认证,计算用户的公钥。本发明满足了用户具有多证书的需求,达到了多权威机构下用户匿名认证的目的,实现了多权威机构下对多次认证的用户的公开追责。

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