-
公开(公告)号：CN110706263B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910940403.7
申请日：2019-09-30
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明涉及自动化处理技术领域，提供了一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取图像识别模型、窗口融合模型和源图像；根据图像识别模型在源图像上标定相互重叠的至少两个交叠窗口；根据窗口融合模型检验至少两个交叠窗口是否重复标定在源图像局部的像素块，若否，则免合并至少两个交叠窗口，若是，则将至少两个交叠窗口合并为一个融合窗口，保证了使得窗口融合模型合并不同交叠窗口的可靠性，克服了通过图像识别模型以窗口区域识别图像使像素块被不同窗口在图像上重复标定，通过融合窗口在图像区域标定像素块，提高了以窗口在图像区域标定像素块的简约性。
-
公开(公告)号：CN114852315A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210513454.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 武汉工程大学
IPC: B64C19/00
Abstract: 本发明提供一种无人机运输系统、方法及存储介质，属于智能交通技术领域，包括无人机和控制中心，无人机用于获取环境参数和无人机机械参数，并从设置在无人机上的湿度传感器中获得湿度数据；判断湿度数据是否大于或等于温度阈值，若是则从设置在无人机上的存储器中导出预先存储的环境故障解决方案；若否则判断无人机机械参数是否为预设异常值，若是则从存储器中导出预先存储的自身机械故障解决方案；若否则生成未知异常信号，并将未知异常信号发送至控制中心中。本发明提升了无人机的运输效率，可以有效的解决自动驾驶交通工具适应性差，应对突发状况能力弱的问题，且能够大大地提升无人机的运输效率，降低的故障率，应用前景广泛。
-
公开(公告)号：CN114372465A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111152985.6
申请日：2021-09-29
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/247 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种基于Mixup和BQRNN的法律文书的命名实体识别方法，包括步骤：使用BERT预训练模型对训练集的法律判决文书进行向量化处理；使用Mixup数据增强方法在词向量表示层面对训练集规模进行扩充；使用BQRNN双向准循环神经网络对增强后的词向量表示进行处理，提取法律文本中带有上下文特征的深层特征向量，并输出相应的实体标签序列；使用CRF条件随机场解码，最后将概率最大的实体标签序列，作为训练结果输出，并生成相应训练模型；将训练模型在测试集上进行测试，调整训练模型参数信息，直至选取稳定前，指标性能最好的识别模型；输入中文法律文书案列，识别模型自动进行判断并输出法律文书中的法律实体。
-
公开(公告)号：CN114360239A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111465207.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多层时空交通知识图谱重建的交通预测方法及系统，包括：基于待预测区域的交通道路网数据构建交通知识图谱路网层，并基于实时路况数据、交通道路网数据和ST‑GCN模型计算得到交通流量预测值；根据交通流量预测值对路网层进行重建，得到交通知识图谱流量层；利用算法对交通流量层的数据进行聚类并以此进行重建，得到交通知识图谱功能层；基于功能层对待预测区域进行功能划分并对待预测区域的交通进行预测。本发明通过融合待预测区域的交通道路网数据和实时路况数据，构建一个多层交通知识图谱并将其分为路网层、流量层和功能层，该交通知识图谱通过感知其他节点的信息作为补充，实现对未来短时间交通流量更准确的预测。
-
公开(公告)号：CN107329950B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710441735.1
申请日：2017-06-13
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于无词典的中文地址分词方法，包括以下步骤：1)通过统计得到训练语料中任意长度大于1小于等于8的字符串的词频，互信息，信息熵；2)通过正则表达式对地址字符串进行预处理；对输入地址字符串进行全切分；3)根据互信息和信息熵算法得到弧段花费最小的分词方案；4)根据置信度方法对该分词方案的字符串集合进行二次计算，判断该字符串是否为真实词条，得到最优的分词方案。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110490236A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910690299.0
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的自动图像标注方法、系统、装置和介质，利用预先训练好的卷积神经网络模型提取实验数据集的图像特征；根据图像特征，在训练集中计算得到待标注图像的邻域图像集和对应的第一标签域；构建第一标签域与训练集对应的第二标签域之间的标签语义关联模型，根据标签语义关联模型，在第二标签域中计算得到与每个第一标签相关联的第三标签域；计算待标注图像与每个邻域图像之间的相似度，根据所有相似度得到每个第一标签成为目标标签的第一概率，并根据所有第一概率和标签语义关联模型得到每个第三标签成为目标标签的第二概率；根据所有相似度、所有第一概率和所有第二概率，得到目标标签，并根据目标标签完成标注。
-
公开(公告)号：CN106503068B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201610870620.X
申请日：2016-09-30
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/11
Abstract: 本发明公开了一种基于本体模型的Geodatabase到地理OWL文件的转换方法，将计算机无法理解，且缺乏语义和无法共享的地理空间数据库中的信息转换成的人机可读的地理OWL文件，以便于实现地理信息的知识重用和共享，具体步骤如下：S1构建地理本体OWL文件的模型；S2加载GDAL驱动并根据GDB文件路径获取GDB数据源；S3利用GDAL解析GDB；读取GDB基本信息和GDB类个体；遍历图层读取图层信息和图层类个体；遍历要素读取要素信息和要素类个体；S4调用jena根据步骤S3中GDAL解析GDB获得的信息和S1中构建的地理本体OWL文件的模型，通过文件输出流生成地理OWL文件。
-
公开(公告)号：CN109992761A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910223558.9
申请日：2019-03-22
Applicant: 武汉工程大学 , 上海华川环保科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于规则的自适应文本信息提取方法及软件存储器，该方法包括以下步骤：对专业领域的文本对象构建文本信息提取的规则，并将规则总结在模版中。模版规则按树状顺序分级处理，构成文本模版，模板均为四层结构，包括段、行、句、词；对待提取的文本对象进行统计分析，预设具有代表性的关键词，关键词由相关词与无关词构成；使用构建的模版对待提取的文本进行信息提取，按照模版四层结构顺序，通过关键词进行文本匹配；对于模版里的每个层级，当出现多个匹配结果时，用关键词进行过滤，精确定位目标信息；输出包含关键词的文本提取结果。本发明能够自动适应文本内容、结构的变化，高效准确的提取目标文本信息。
-
公开(公告)号：CN105354841B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201510687565.6
申请日：2015-10-21
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种快速遥感影像匹配方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取基准影像和待匹配影像并对其进行粗匹配，分别对两幅影像构建积分直方图，根据待匹配影像与基准影像积分直方图的相似度确定候选匹配区域；S2、对待匹配影像和候选匹配区域进行精匹配，具体步骤为：S21、在待匹配影像和候选匹配区域中进行特征提取，并构建特征点匹配集合；S22、根据特征点的匹配集合构建概率表达模型和特征点映射的形式化表达；S23、根据最大期望算法剔除误匹配，计算得出精确匹配模型，并通过精确匹配模型得到影像的精确匹配区域。本发明大大缩短了影像匹配的过程，提高了匹配的精度和算法的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN104657718B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201510078423.X
申请日：2015-02-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸图像特征极限学习机的人脸识别方法，该方法包括以下步骤：对原始图像进行预处理；对样本进行主成分分析得到特征脸谱，将图像投影到特征域；然后利用极限学习机算法建立人脸图像和人脸标签之间的映射关系；最后利用极限学习机推导输入人脸图像的标签属性。本方法利用了极限学习机的优点，降低了传统神经网络的参数估计和优化的复杂度，进一步缩短了训练时间和提高了人脸图像的识别率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
98
records
(took 0.027 seconds)
