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公开(公告)号：CN114398999B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210061270.8
申请日：2022-01-19
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法，包括以下步骤：获取包含多张样本图像的数据集，对数据集中的样本图像进行标注，以为图像中的每个像素分配像素所属类别；对标注后的样本图像进行预处理，得到预处理后的数据集；将预处理后的数据集输入构建的图像语义分割模型，以进行模型训练，得到训练好的图像语义分割模型；对待分割的低对比度图像进行标准化处理；将标准化处理后的待分割的低对比度图像输入训练好的图像语义分割模型，输出得到对应的分割结果。与现有技术相比，本发明有效解决了图像语义分割中低对比度目标分割的问题，能够对低对比度图像进行准确地语义分割。
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公开(公告)号：CN114973045B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110195692.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 上海大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的多模态情感分析方法，包括：对视频进行预处理；从预处理后的数据中获取单模态原始特征；从单模态原始特征中进一步获取单模态深层特征；根据单模态深层特征，构造基于神经网络模型的双模态多任务学习框架；将双模态多任务学习框架中隐藏层的值作为双模态特征，并将双模态特征保存至本地；根据用户需求，将本地保存的双模态特征或双模态多任务学习框架中隐藏层的值进行多模态融合及分类预测，得到对应的情感分析结果。与现有技术相比，本发明利用模态级细粒度标注信息进行多任务学习以充分获取模态内部信息和模态间交互信息，并进行了层次化处理实现了模型的模块化，以此减小模型的时间开销与计算资源。
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公开(公告)号：CN117558049A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311517820.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人口特征因素的面部表情识别的方法，包括以下步骤：人脸识别，得到面部表情对象；分析人口因素特征信息之间的联系，训练人口因素限制性加强特征框架；将面部对象输入人口因素限制性加强特征框架，获得人口因素特性信息空间；获得多类型空间特征信息区域；利用骨干网络对多类型空间特征信息区域进行学习，获得面部多区块特征；获得面部多区块特征注意力置信度；将面部多区块特征注意力置信度与对应的面部多区块特征进行融合，得到面部图像的区块自适应特征表达，通过融合区块自适应特征表达对面部表情进行判断。与现有技术相比，本发明具有有效的扩大了对象面部信息范围，提高了面部区域特征有效利用率等优点。
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公开(公告)号：CN111027329B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911074591.6
申请日：2019-11-06
Applicant: 上海大学
IPC: G06F40/35 , G06Q30/01 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的物流智能客服系统用户情感分析系统和方法，系统包括语料库开发处理模块、预训练模块、CNN模块、CNN+GRU模块、CNN+特征模型+GRU模块、情感分析结果展示模块。本方法是针对物流智能客服系统中用户的情感识别。基于用户数据的构成复杂性，提出了一种用于物流行业智能客服情感分析的模型，根据特征构建了不同的卷积神经网络的特征模型，采用CNN+特征模型+GRU网络框架实现了多特征融合数据的情感分类。大量的实验结果表明，CNN+特征模型+GRU模型正确，能够有效解决多特征融合的中文文本情感识别问题，在物流智能客服系统中人机交互场景具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN112949288B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201911263558.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 上海大学
IPC: G06F40/232 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于字符序列的文本检错方法，包括：S1、从问答系统的日志信息中提取出样本语料；S2、基于样本语料，构建领域词表及各样本文本对应的决策权重矩阵；S3、构建文本检错模型；S4、将多个样本文本分别向量化处理后依次输入文本检错模型，根据预设的迭代次数以及决策权重矩阵，以训练文本检错模型；S5、获取实际文本并构建对应的决策权重矩阵；S6、将实际文本向量化处理后输入训练好的文本检错模型，结合该实际文本对应的决策权重矩阵，得到该实际文本对应的检错结果。与现有技术相比，本发明通过构建对应于文本的决策权重矩阵，并将其与Bi‑LSTM的隐藏输出相结合，能够有效突出错误字符特征，提高检错结果准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114973045A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110195692.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的多模态情感分析方法，包括：对视频进行预处理；从预处理后的数据中获取单模态原始特征；从单模态原始特征中进一步获取单模态深层特征；根据单模态深层特征，构造基于神经网络模型的双模态多任务学习框架；将双模态多任务学习框架中隐藏层的值作为双模态特征，并将双模态特征保存至本地；根据用户需求，将本地保存的双模态特征或双模态多任务学习框架中隐藏层的值进行多模态融合及分类预测，得到对应的情感分析结果。与现有技术相比，本发明利用模态级细粒度标注信息进行多任务学习以充分获取模态内部信息和模态间交互信息，并进行了层次化处理实现了模型的模块化，以此减小模型的时间开销与计算资源。
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公开(公告)号：CN114461332A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011238247.9
申请日：2020-11-09
Applicant: 上海大学 , 上海云轴信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于应用特征的虚拟机部署方法，首先根据虚拟机应用特征判定其资源偏好，从而给予各类资源不同权重值，以获得虚拟机相对物理主机的各类资源权重，并以此为基础，结合虚拟机资源需求和物理主机资源配置，计算物理主机的均衡值，均衡值越高，说明物理主机部署虚拟机后资源更加趋于均衡。本发明结合虚拟机资源配置以及物理主机资源配置共同判定出虚拟机的应用特征，并结合第一约束条件和第二约束条件对物理主机的资源配置进行判定。与现有技术相比，本发明能够有效地把不同应用特征的虚拟机部署在同一台物理主机上，使得物理主机各类资源都能够得到充分的利用、避免资源浪费。
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公开(公告)号：CN104035744A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410266173.8
申请日：2014-06-16
Applicant: 上海大学
IPC: G06F7/50
Abstract: 本发明公开了一种针对千位三值光学计算机实验系统中基于MSD加法器的光学回馈策略，该策略包括把解码器的结果变换成下次输入时编码器控制信息的策略、回馈数据的地址对应策略和中间结果的补0策略。通过对中间结果进行回馈，使MSD加法器其能够连续、正确的进行后续的光学运算，这不仅从一定程度上解决了加法器的流水线工作方式问题，而且提高了光学计算机加法器的工作效率，使得几乎每个时钟周期都能够产生一组数据的运算结果。该策略的实现同时完善了三值光学处理器的数值运算能力，并且在数值计算领域中发挥三值光计算机的“巨数据位”和“高并行性”的优势，扩大三值光计算机在数值计算领域的应用。
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公开(公告)号：CN102012892B
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201010584129.3
申请日：2010-12-13
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种可重构的三值光学处理器。它包括一个作为三值光学计算机核心器件的三值光学处理器，有一个重构器的一个输出端联接到所述三值光学处理器的控制端，另一个输出端联接到三值光学计算机中的主光路编码器的控制端；重构器的一个输入端联接三值光学计算机中的控制光路编码器，另一个输入端联接三值光学计算机中的监控系统，三值光学处理器的输入光线来自主光路编码器，其输出光线送入三值光学计算机中的解码器。本发明给出能实现实时地构建满足用户需要的三值光学处理器，实现了用一束光信号的物理状态控制另一束光信号的物理状态，把三值光学处理器的单元迅速地构建成用户需要的运算基元或复合基元。
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公开(公告)号：CN102184503A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110085945.4
申请日：2011-04-07
Applicant: 上海兆民云计算科技有限公司 , 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于租借实例云计算计费方法，在云计算中心将原用户闲置的实例分配给次用户使用时，对于次用户使用租借实例期间的费用，基于任意时间算法进行可随时停止并迭代的方法计算，能够根据资源池中对此租借实例申请的次用户的数目，以及资源的使用率来综合给出租借费用；该租借实例的价格设有一个不超过其他商业应用实例的上限金额。本发明通过所述计费方法的提出，对云计算资源的提供商来说，同一资源的收益能够达到最大化；原用户可以获得闲置实例租借后的费用返还；次用户可以根据其资源使用的实际情况，支付少于其他云计算商用模式的租借费用，因此，本发明具有实际的商业价值。
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