机会群智感知网络中态势感知的自适应数据传输方法

    公开(公告)号:CN106068027A

    公开(公告)日:2016-11-02

    申请号:CN201610355279.4

    申请日:2016-05-25

    CPC classification number: Y02D70/20 Y02D70/32 H04W40/04 H04W40/10 H04W84/18

    Abstract: 本发明涉及一种机会群智感知网络中态势感知的自适应数据传输方法,属于无线传感器网络和移动自组织网络技术领域。在该方法中,网络中的节点根据自身情况以及网络的历史信息,估计自身的节点剩余能量、与目的节点的相遇概率、消息传输的跳数,然后节点利用其所在的局部拓扑信息,对当前所处的网络环境做出判断并进行合适的数据传输机制的选择。通过本方法,可以对网络中存在的连通MANET子网进行准确的识别并在数据传输过程中充分地利用,使其不易受到节点移动性,网络拓扑的时变性影响,在提高数据传输成功率降低网络开销的同时,提高数据传输策略的鲁棒性。

    一种社交物联网中协作设备组构建方法

    公开(公告)号:CN116248715B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202211697233.2

    申请日:2022-12-28

    Abstract: 本发明涉及一种社交物联网中协作设备组构建方法,属于物联网领域。该方法是首先构建一个异构社交图、任务集、SIoT对象之间的社交关系以及每个SIoT对象和任务之间的关系;同时根据不同的实际需求,应用不同的约束,构建基于减少通信损失或增加鲁棒性的设备组选择方法。本发明解决了在SIoT环境中收到服务请求时查询最佳智能设备组的问题,针对不同场景,分别考虑减少通信损失或增加鲁棒性并定制不同的策略,即通过考虑社交物联网中不同设备之间的交互来为某些任务找到最佳的设备组。

    一种数字人个性化情感交互方法
    93.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119538939A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411459407.0

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明涉及一种数字人个性化情感交互方法,属于情感计算技术领域,包括以下步骤:S1:将用户的交互输入进行情感量化,得到在连续维度空间中的愉悦‑唤醒‑支配PAD情感值;S2:对用户交互输入情感进行情感状态评估,得到交互输入情感评估函数;S3:利用贝叶斯网络计算数字人情感转移概率矩阵;S4:计算当前情感状态下,数字人性格经过大五因素模型修正后的情感响应计算值;S5:对修正后的情感响应经过情感影响因子矩阵,输出具备复杂情感特征的响应;S6:对数字人在6种基本情感上的情感强度进行PAD情感空间坐标标定,得到数字人的情感响应。

    一种用于动作质量评估的人体运动特征提取方法

    公开(公告)号:CN119418162A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411459422.5

    申请日:2024-10-18

    Inventor: 黄宏程 敖宇 胡敏

    Abstract: 本发明涉及一种用于动作质量评估的人体运动特征提取方法,属于图像处理领域。其包括:获取用于人体动作质量评估的节点,并针对每个节点提取初步特征;在基于双层注意力机制的异质图神经网络模型中的自注意力层中,通过矩阵变换将初步提取的不同节点类型的节点特征投射至同一空间;采用基于元路径学习节点邻居权值的自注意力聚合方法,对邻居节点的特征信息进行聚合,获得具有特定语义信息的节点嵌入;应用语义级注意力区分不同元路径的重要性,获得针对特定任务的特定语义节点嵌入的最优加权组合,得到节点的最终嵌入。本发明能够有效处理异质图的复杂性,更好地捕捉异质图中的结构和语义信息。

    一种文本知识增强的场景图生成方法

    公开(公告)号:CN119417947A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411459419.3

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明涉及一种文本知识增强的场景图生成方法,属于计算视觉领域。该方法包括:提取文本信息的文本特征;提取场景图像的视觉特征和实体标签,并将提取的视觉特征组合为成对的实体对特征;引入实体对特征引导生成视觉引导的文本特征表示,使提取的文本特征与视觉实体相关联;基于视觉特征和实体标签得到精细化的实体增强特征以及实体对视觉谓词特征;将视觉引导的文本特征与实体对视觉谓词特征进行跨模态对齐,得到图形化的多模态特征表示;将多模态特征表示和实体增强特征输入多层感知机中进行预测,得到实体对和实体对关系的预测输出。本发明可提升场景图生成过程中对实体对象预测和实体关系预测的准确性。

    基于生理信号的驾驶员信任状态评估方法

    公开(公告)号:CN119405316A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411459418.9

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于生理信号的驾驶员信任状态评估方法,属于智能驾驶技术领域。该方法包括:S1:对心率信号和皮肤电信号进行预处理和特征提取;S2:信号融合:将步骤S1提取的心率特征和皮肤电特征归一化,然后将归一化后的心率的各个特征和皮肤电的各个特征分别融合为特征矩阵;S3:构建模型输入;S4:构建信任评估模型,包括卷积模块、深层通道注意力模块、Transformer模块和回归预测模块;S5:模型输出:将目标向量定义为[0,1,2],然后将回归预测模块的输出与目标向量之间建立关联,即采用线性映射将回归输出映射到[0,2]的区间;最后进行阈值映射,根据映射后的输出使用阈值将其转换为分类结果。

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