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公开(公告)号：CN111683080B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010496807.4
申请日：2020-06-03
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 李腾 , 龙江山 , 韦薇 , 朱瑞风 , 廖艾 , 王禾 , 张钰洁 , 张岩 , 龚逸儒 , 陈可欣 , 乔伟 , 陈振哲 , 李博洋 , 姬祥 , 李卓钊 , 刘瑞洁 , 江娅 , 叶先志 , 蒋心烛
Abstract: 一种高危攻击路径动态预测及修复系统与方法，高危攻击路径预测模块依据攻击目标采用攻击子图生成算法生成攻击子图，然后使用改进的CVSS评分策略和专家知识库估计各攻击节点的攻击发动概率、攻击成功概率以及安全监测点的置信度，得到概率攻击图，最终通过最大概率攻击路径预测算法得到高危攻击路径。高危攻击路径动态修正模块以系统日志与安全监测点报警信息作为数据源建立起Gompertz数学模型，动态反映每一个攻击及其所在路径的利用概率随时间变化的特性。修复策略模块通过攻击综合影响评估算法评估攻击的客观影响范围、客观威胁性及攻击所处拓扑位置带来的安全需求，启示最大价值修复点。本发明预测精度高，具有更高的参考度。
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公开(公告)号：CN107169138B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710441736.6
申请日：2017-06-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2458 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式内存数据库查询引擎的数据分发方法，所述方法包括：数据库查询引擎中的前置算子计算完成后，数据库查询引擎对计算完成后的数据进行切分，然后将切分后的数据分发给数据库查询引擎中的后继算子，通过该数据分发策略，可以避免后继任务数目的减少，大大提高了并行度，从而使得数据库查询引擎在计算过程中始终可以充分利用物理资源。
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公开(公告)号：CN107085607A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710258205.3
申请日：2017-04-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图像特征点匹配方法，包括以下步骤，入库图片特征点提取：提取入库图像的特征并构成入库特征向量，对其维度进行降维；向量入库：分割降维后的入库特征向量，并对分割后的每部分先做乘积量化再做向量量化，构成乘积量化器、向量量化器，并建立检索树和哈希表；待匹配图片特征点提取：提取待匹配图像的特征并构成待匹配特征向量，对其维度进行降维；向量匹配：分割降维后的待匹配特征向量，找出待匹配特征向量与乘积量化器、向量量化器的聚类中心距离靠前的多个聚类中心，根据检索树和哈希表找到多个聚类中心所对应的图片并构成候选集，采用浮点向量计算候选集中与待匹配特征向量的距离最近的图片；其速度快且精度高。
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公开(公告)号：CN116027290A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211368479.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种带机械转动的非接触式生命信号监测毫米波雷达系统，属于电子信息技术领域。该系统包括计算机、毫米波雷达、天线模块、两相四线式步进电机、控制芯片、变压器和驱动器，采用该系统同时基于FMCW与毫米波雷达技术，还提供了一种非接触式生命监测方法。本发明系统配备有机械转动装置，可以实现平面上全方位无死角的自动探测，扩大检测区域，大大提高了安全性和便捷性，能够实时、便捷地针对不同人群进行生命体征监测，减少了人力资源的浪费；对于特殊人群的生命信号监测及交通、安检、监控的建设提供了可选方案。
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公开(公告)号：CN107154023B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710347472.8
申请日：2017-05-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络和亚像素卷积的人脸超分辨率重建方法，包括以下步骤：A、利用常用的公开人脸图像数据集，进行预处理，制作低分辨率人脸图像与对应高分辨率人脸图像训练集；B、构建用于训练的生成对抗网络模型，在生成网络中加入亚像素卷积层来实现超分辨率图像生成并引入包含特征损失的加权型损失函数；C、将步骤A得到的训练集依次输入生成对抗网络模型中进行模型训练，调整参数，达到收敛；D、将待处理的低分辨率人脸图像进行预处理，输入步骤C得到的对抗模型得到超分辨率重建后的高分辨率图像，可生成具有人脸轮廓更清晰、细节更具体、特征不变性的高分辨率对应图像，提升了人脸识别准确率，有更好的人脸超分辨率重建效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107085607B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201710258205.3
申请日：2017-04-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/51 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像特征点匹配方法，包括以下步骤，入库图片特征点提取：提取入库图像的特征并构成入库特征向量，对其维度进行降维；向量入库：分割降维后的入库特征向量，并对分割后的每部分先做乘积量化再做向量量化，构成乘积量化器、向量量化器，并建立检索树和哈希表；待匹配图片特征点提取：提取待匹配图像的特征并构成待匹配特征向量，对其维度进行降维；向量匹配：分割降维后的待匹配特征向量，找出待匹配特征向量与乘积量化器、向量量化器的聚类中心距离靠前的多个聚类中心，根据检索树和哈希表找到多个聚类中心所对应的图片并构成候选集，采用浮点向量计算候选集中与待匹配特征向量的距离最近的图片；其速度快且精度高。
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公开(公告)号：CN107329814B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201710455604.9
申请日：2017-06-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F16/25 , G06F16/245 , H04L12/803
Abstract: 本发明公开了一种基于RDMA的分布式内存数据库查询引擎系统，包括：多个查询引擎模块、任务调度模块、元数据信息收集模块、任务执行模块；元数据信息收集模块为每张表的每个列生成统计信息；主查询引擎模块将SQL语句解析为逻辑计划，将逻辑计划发送给任务调度模块；任务调度模块生成物理计划将物理计划发送给查询引擎模块；主查询引擎模块生成至少两个子任务并下发到多个从查询引擎模块；从查询引擎模块将子任务加入任务队列，当前任务完成后，通过RDMA的方式，将数据发送给后继子任务，所有子任务完成后，通知客户端在从查询引擎系统获取结果数据，实现了如何降低了分布式内存数据库查询引擎的数据传输开销，提高了查询速度的技术效果。
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公开(公告)号：CN107154023A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710347472.8
申请日：2017-05-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络和亚像素卷积的人脸超分辨率重建方法，包括以下步骤：A、利用常用的公开人脸图像数据集，进行预处理，制作低分辨率人脸图像与对应高分辨率人脸图像训练集；B、构建用于训练的生成对抗网络模型，在生成网络中加入亚像素卷积层来实现超分辨率图像生成并引入包含特征损失的加权型损失函数；C、将步骤A得到的训练集依次输入生成对抗网络模型中进行模型训练，调整参数，达到收敛；D、将待处理的低分辨率人脸图像进行预处理，输入步骤C得到的对抗模型得到超分辨率重建后的高分辨率图像，可生成具有人脸轮廓更清晰、细节更具体、特征不变性的高分辨率对应图像，提升了人脸识别准确率，有更好的人脸超分辨率重建效果。
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公开(公告)号：CN111683080A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010496807.4
申请日：2020-06-03
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 李腾 , 龙江山 , 韦薇 , 朱瑞风 , 廖艾 , 王禾 , 张钰洁 , 张岩 , 龚逸儒 , 陈可欣 , 乔伟 , 陈振哲 , 李博洋 , 姬祥 , 李卓钊 , 刘瑞洁 , 江娅 , 叶先志 , 蒋心烛
Abstract: 一种高危攻击路径动态预测及修复系统与方法，高危攻击路径预测模块依据攻击目标采用攻击子图生成算法生成攻击子图，然后使用改进的CVSS评分策略和专家知识库估计各攻击节点的攻击发动概率、攻击成功概率以及安全监测点的置信度，得到概率攻击图，最终通过最大概率攻击路径预测算法得到高危攻击路径。高危攻击路径动态修正模块以系统日志与安全监测点报警信息作为数据源建立起Gompertz数学模型，动态反映每一个攻击及其所在路径的利用概率随时间变化的特性。修复策略模块通过攻击综合影响评估算法评估攻击的客观影响范围、客观威胁性及攻击所处拓扑位置带来的安全需求，启示最大价值修复点。本发明预测精度高，具有更高的参考度。
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公开(公告)号：CN107329814A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710455604.9
申请日：2017-06-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F17/30 , H04L12/803
Abstract: 本发明公开了一种基于RDMA的分布式内存数据库查询引擎系统，包括：多个查询引擎模块、任务调度模块、元数据信息收集模块、任务执行模块；元数据信息收集模块为每张表的每个列生成统计信息；主查询引擎模块将SQL语句解析为逻辑计划，将逻辑计划发送给任务调度模块；任务调度模块生成物理计划将物理计划发送给查询引擎模块；主查询引擎模块生成至少两个子任务并下发到多个从查询引擎模块；从查询引擎模块将子任务加入任务队列，当前任务完成后，通过RDMA的方式，将数据发送给后继子任务，所有子任务完成后，通知客户端在从查询引擎系统获取结果数据，实现了如何降低了分布式内存数据库查询引擎的数据传输开销，提高了查询速度的技术效果。
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