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公开(公告)号：CN117934996A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410106047.X
申请日：2024-01-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V20/56 , G06T5/70 , G06T3/4038
Abstract: 本发明涉及一种车辆俯视语义分割图的生成模型训练方法和生成方法，训练方法包括：获取车辆俯视语义分割图的训练样本集；构建生成模型；将车辆俯视语义分割图输入变分自编码器模块，得到第一隐空间表征；基于扩散模块的前向过程添加噪声，生成含有噪声的第一隐空间表征；将图像数据和点云数据输入辅助模块进行表征融合，得到第二隐空间表征；基于扩散模块的后向过程和辅助模块，生成预测的车辆俯视语义分割图；基于预测的车辆俯视语义分割图和训练样本集中对应的车辆俯视语义分割图之间的差异，对生成模型的参数进行调整，完成生成模型的训练过程。与现有技术相比，本发明具有很好融合多种传感器数据、泛化性能好等优点。
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公开(公告)号：CN116451138A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310475221.3
申请日：2023-04-27
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/241 , H04L9/40 , H04L47/2441
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态学习的加密流量分类方法、装置及存储介质，涉及计算机网络管理技术领域，其中方法包括：采集目标加密流量数据，并通过流量划分和数据清洗获得有效会话；提取有效会话的异构信息，构建由内容矩阵和时序矩阵组成的多模态数据集；利用层级注意力网络依次从数据包级别到会话级别提取内容模态特征；利用时序循环网络提取不同粒度的时序模态特征；基于多模态融合网络对内容模态特征和时序模态特征进行融合，并采用高速网络提取高层多模态特征；基于高层多模态特征，通过输出层输出流量分类概率，实现加密流量分类。与现有技术相比，本发明具有充分考虑层级结构和时序关联特性、提高了针对加密流量数据的分类准确性等优点。
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公开(公告)号：CN113370977A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110491120.6
申请日：2021-05-06
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的智能车辆前向碰撞预警方法及系统。本发明方法通过使用YOLOv3算法对车辆前方的目标进行识别检测，输出目标的位置及最小边界包围框等信息；多目标跟踪算法测量目标矢量速度，预测未来走向；单目测距技术利用小孔成像原理计算当前目标的横向及纵向距离；使用结合多项式拟合和透视变换的车道线检测技术对视频中的车道线进行准确稳定的追踪；根据车道线检测结果、及驾驶员反映特性、前方最近目标相对速度等在本车前方绘制两块随自车车速动态变化的预警区域；碰撞预警技术融合距离感知对预警区域内检测到的目标输出不同预警等级，对可能发生碰撞的情况及时预警。采用本发明能够对潜在危险目标及时预警，降低碰撞发生的概率。
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公开(公告)号：CN102244915A
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN201110045824.7
申请日：2011-02-25
Applicant: 上海大学
IPC: H04W40/20
Abstract: 本发明提供一种无线多媒体传感网络的地理位置路由协议改进方法，通过节点媒体访问控制层平均利用率和瞬时发送队列长度来判别节点的拥塞信息，根据节点的拥塞情况来改变地理位置信息路由发现机制，本发明提出的地理位置路由协议改进方法使路由更容易选择比较空闲的路径而不是最短路径，从而增加了整个无线多媒体传感网网络的公平性，它可以避免某些重载节点过早死亡，造成网络瘫痪，延长了整个网络的生命周期；减少了路由开销，增大了吞吐量。
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公开(公告)号：CN117237718A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311198587.7
申请日：2023-09-18
Applicant: 上海大学 , 上海浦东农发兴农生态工程有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的花卉生长状况检测方法，包括以下步骤：步骤一，获取盆花不同生长周期的照片并进行图片标注；步骤二，爬取盆花图片数据集并训练盆花特征提取编码器；步骤三，训练花卉生长状况的分类器；步骤四，分类器预测输出；所述步骤一具体为：在大棚中安装摄像头，以采集盆花在不同生长周期的生长状态信息，然后请花卉种植专家判断每幅图片中的盆花所处的周期以及生长状况，并进行标注；本发明将神经网络与花卉种植相结合，由机器判断花卉生长状况，提高了管理人员的工作效率，本发明通过在大规模花卉数据集上进行预训练，得到能够提取通用花卉特征的编码器，避免因采集数据量少导致的分类精度低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116662780A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310436372.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06F17/16 , G06F17/17 , G01S3/14
Abstract: 本发明涉及一种基于重构子空间的超分辨二维信号到达角估计方法，包括以下步骤：S1、构建协方差矩阵；S2、建立信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵；S3、构造二维多重信号分类算法空间谱表达式；S4、基于特征分解得到多个特征值以及对应的多个特征向量；S5、基于特征值对特征向量进行排序，构成待剔除矩阵；S6、构建重构子空间矩阵，重复S6进行迭代计算，得到重构子空间矩阵组成重构子空间矩阵集合；S7、联立重构子空间矩阵集合与空间谱表达式，得到新的空间谱函数集合；S8、对新的空间谱函数集合进行联合估计，得到信号到达角。与现有技术相比，本发明具有估计精度高等优点。
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公开(公告)号：CN116483991A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310455478.2
申请日：2023-04-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种对话摘要生成方法及系统，属于自然语言处理中的自动摘要领域。为了解决现有摘要生成方法难以聚焦对话中的关键信息，引入过多对话中的无用信息等问题，本发明所提供方法包括：对话预处理；将对话语料转变为对话文本序列；提取对话多粒度语义特征；构建多特征融合过滤模块来过滤对话；基于预训练语言模型BART和分层Transformer模型生成摘要；根据摘要生成器的输出，利用beam search算法搜索得到最佳的对话摘要。本发明能够根据关键词、主题、语句和对话全文过滤对话中的无用信息，并通过分层Transformer将关键词信息融入到摘要的生成过程中，使得生成的摘要包含更多的重要信息。
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公开(公告)号：CN116471096A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310458876.X
申请日：2023-04-26
Applicant: 上海大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/02 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于胶囊神经网络的恶意URL检测与分类方法，属于网络安全、深度学习、自然语言处理等交叉技术领域。首先使用高速网络整合URL字符串不同粒度的嵌入表示，然后利用卷积神经网络提取URL不同范围内的局部语义和结构特征，最后将局部特征输入到胶囊神经网络中，将标量特征转换为向量胶囊，丰富了URL的特征表示，通过胶囊层间动态路由机制有效聚合了低级特征，并输出分类结果。与现有技术相比，本发明充分利用URL字符串不同粒度的信息，引入胶囊神经网络从URL字符串中提取更准确、更丰富的具有区分性的特征，提高了恶意URL分类的性能，能够准确识别恶意URL攻击类型，有效应对混淆技术的多样性。
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公开(公告)号：CN116469080A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310458868.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于元强化学习的端到端自动驾驶方法及系统，其中方法首先采集多个数据集用于训练MVWG(Meta‑VAE‑WGAN‑GP)特征提取模型，在不同的驾驶任务上训练MPPO(Meta‑Proximal Policy Optimization)决策控制模型，面临新的驾驶任务时，用训练好的MVWG特征提取模型和MPPO决策控制模型初始化自动驾驶系统；当智能车面临新的驾驶场景时，由摄像头实时采集环境图片，并将图片输入特征提取模型进行编码，提取特征，将提取的特征信息输入给智能体，智能体结合自身当前的运行信息，根据初始化后的MPPO策略输出相应的决策控制动作，同时将动作反馈给驾驶环境，继续优化驾驶策略，最终训练得到稳定的自动驾驶系统。与现有技术相比，本发明具有模型训练速度快、泛化性能高、提取特征质量高等优点。
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公开(公告)号：CN113780059A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110840331.6
申请日：2021-07-24
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征点的连续手语识别方法，首先将手语视频分割为视频帧，通过人体姿态识别模型提取视频帧中人物身体、双手、脸部的特征点，利用自适应图卷积网络提取特征点的特征，将手语视频对应的句子标签编码为单独的词向量；然后将上述视频特征向量和词向量同时输入基于自注意力机制的编解码网络，获得每个视频帧所对应的单词概率分布矩阵，再通过集束搜索算法进行搜索得到翻译后的句子；最后利用连接主义时间分类算法训练模型，优化视觉特征和单词特征与句子之间的映射。本发明加入手语识别需要的手动与非手动特征，利用视频特征与句子之间的对齐算法，增强了手语翻译的准确性与流畅性，对聋哑人和外界沟通具有重要的价值。
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