申请/专利权人：广西机械工业研究院有限责任公司

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117850740A

主分类号：G06F7/58

分类号：G06F7/58;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络产生物理真随机数的方法及系统，包括：步骤S1:设置目标识别物；步骤S2:使目标识别物翻转以改变目标识别物的状态；步骤S3:通过录像或视频获取目标识别物的状态；步骤S4:通过卷积神经网络识别目标识别物的当前状态；步骤S5:根据目标识别物当前状态的特征信息生成一组随机数。本发明的方法具备简单快捷、抗干扰性强、完全无法预测、大并发生成等优点，每秒钟可创建数万甚至数十万取决于卷积网络神经识别的速度，容器的大小，以及数据矩阵的转换方式真随机数供调用。如果采用真随机数TRNG作为伪随机数生成器的初始状态“种子”，每秒钟可创建出数十万甚至上百万的随机数供多个系统调用，从而提升了随机数取用的并发量。

主权项：1.一种基于卷积神经网络产生物理随机数的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1:设置目标识别物，所述目标识别物为多面体，所述多面体的每个面包含一种或多种特征信息，所述特征信息为数字、符号、图形中的至少一种；步骤S2:通过物理的方式使得目标识别物翻转以改变目标识别物的状态；步骤S3:通过录像或视频获取目标识别物的状态；步骤S4:通过卷积神经网络识别目标识别物的当前状态；步骤S5:根据目标识别物当前状态的特征信息生成一组随机数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广西机械工业研究院有限责任公司 一种基于卷积神经网络产生物理真随机数的方法及系统

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