公开(公告)号：CN114881210A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210481577.3

申请日：2022-05-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 强保华 ,  郭舒 ,  陈锐东

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于可切换空洞卷积和GC‑BFP特征增强的行人检测方法及存储介质，所述方法通过摄像监控设备获得行人数据，经过行人检测模型的数据处理，输出检测数据。行人检测模型使用轻量级的卷积神经网络ShuffleNetV2可以降低模型计算量，提高模型速度，在ShuffleNetV2结构中融入可切换空洞卷积，帮助模型扩大并自适应选取感受野，且在模型多尺度特征融合后使用GC‑BFP特征增强模块，保证模型检测精度，进一步提高了行人检测的检测速度和精度。

公开(公告)号：CN111444336A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010116957.8

申请日：2020-02-25

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢武 ,  孔丽娜 ,  强保华 ,  高爽 ,  郭舒

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于Siamese网络的话题检测方法，该方法以成对新闻文本的话题标签作为监督信息，引入Siamese网络，将其与LSTM网络相结合，引入余弦距离取代Siamese网络中原有欧氏距离来衡量文本相似度，利用Siamese网络衡量两个输入数据的相似程度的特性，根据文本相似程度，将用word2vec与词性特征表示的输入数据映射到维度较低的新的空间，属于同一话题的数据，在新空间的距离较近，实现对新闻文本数据的话题特征提取，解决了TF-IDF模型数据维度高、数据稀疏的问题，有效提高了后期文本聚类结果的准确率。