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公开(公告)号：CN112669936A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110003582.9
申请日：2021-01-04
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于文本和图像社交网络抑郁检测方法，包含：S1、获取用户文本和图像数据集，将其分为训练集和测试集；S2、对训练集数据进行数据预处理；S3、对经预处理后的数据进行特征提取；S4、对步骤S3所得的数据进行特征权重分配；S5、采用集成网络对步骤S4所得的数据分类检测，以完善形成抑郁检测系统；S6、采用测试集对所述抑郁检测系统进行测试；S7、定期从网络上采集新数据对抑郁检测系统进行更新训练，当训练测试结果优于现有测试结果时，更新抑郁检测系统的模型参数。其优点是：该方法无需测试者配合进行数据收集，可以方便的从网络上获得大量的数据，考虑了多项特征，能够提前发现有用户的抑郁倾向，及早对其开导起到预防的效果。
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公开(公告)号：CN117874554A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410036534.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于不完全多视图的深度图聚类分类器设计系统及方法，该系统包括：图结构信息提取模块：用于将获取的不完全多视图数据集处理为样本对数据集，在共享权重网络中生成共享权重和共享网络参数，并采用距离度量方式进行计算，得到图结构信息；多视图嵌入特征提取模块：用于基于卷积神经网络编码器从数据集中提取初始嵌入特征，基于卷积神经网络解码器将初始嵌入特征进行重构得到重构视图，并基于不完全多视图与重构视图提取出最终嵌入特征；嵌入特征与图结构融合分类器实现模块：用于基于最终嵌入特征和图结构信息进行融合，以获得嵌入特征与图结构融合分类器。与现有技术相比，本发明分类器具有提升不完全多视图分类性能等优点。
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公开(公告)号：CN116012727A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310039548.6
申请日：2023-01-12
Abstract: 本发明涉及一种基于语义边缘监督的定向遥感目标检测系统，包括依次连接的主干网络模块、语义边缘监督SES模块、旋转不变空间池化金字塔RISPP模块和输出网络模块，其中，所述主干网络模块用于提取输入的RGB遥感图像的通用特征；所述语义边缘监督SES模块基于主干网络模块提取得到的特征提取上下文边缘特征；所述旋转不变空间池化金字塔RISPP模块用于提取旋转不变特征；所述输出网络模块处理语义边缘监督SES模块与旋转不变空间池化金字塔RISPP模块两个模块融合得到的的特征，输出带有旋转预测框的RGB遥感图像。与现有技术相比，本发明具有特征提取精确且全面、检测精度高等优点。
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公开(公告)号：CN111639069A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010504326.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F16/215
Abstract: 一种信息增强方法及信息增强系统，进行信息采样，获得标记有特征和类别的多视角数据集。构建修复函数来表示“修复的量”，构建视角子分类器来表示“修复的质”，结合“修复的量”和“修复的质”来构建量质平衡模型，求解量质平衡模型，得到修复后的多视角数据集，计算修复后信息的每个视角的权重和特征的权重，基于视角的权重和特征的权重计算修复后的有标签样本的信息熵，基于信息熵和权重，采用选定的生成方式选择有标签样本以生成无标签样本，从而增加样本信息并实现信息增强。本发明通过对采样获得的信息进行修复和增加，有效增强样本信息并提升应用系统的性能，从而更好的指导系统的设计。
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公开(公告)号：CN111209860A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010010894.8
申请日：2020-01-06
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与强化学习的视频考勤系统及方法，所述系统包括：信息采样模块，用于获取训练数据和测试数据；训练模块，用于根据接收到的训练数据对深度神经网络架构进行训练，得到训练模型；测试模块，用于采用接收到的测试数据对训练模型进行测试，输出测试结果，并判别测试结果，输出判别信息；终端处理模块，当所述判别信息为成功时，其用于将与该判别信息相对应的测试结果存储至预先设有的数据库内；以及强化模块，当判别信息为失败时，用于将与测试结果所对应的所述测试数据对训练模型进行重新训练，更新训练模型。本发明解决了视频考勤过程等待过长、不能实现多人同时考勤、识别错误率高等技术问题。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN115661096A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211361014.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 中国人民解放军海军军医大学第一附属医院 , 上海海事大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种胃食管结合部癌食道下段侵犯长度的影像判断方法，包括。本发明通过nnU‑Net网络作为主体图像分割模型应用于术前对胃食管结合部癌在食道下缘平面(A线)的判断，DenseNet模块构建训练模型找到腔静脉裂孔(B线)、食道胃交界(C线)所在层面，将整个识别方法和疾病判断综合考虑，将识别方法分为3个小部分，A线部分寻找肿瘤上缘、B线部分寻找腔静脉裂孔、C线部分寻找食道胃交界，降低每一部分内部方法调整对其它部分的影响，在应用时利用训练好的模型对输入的图像进行判断分类，提高图像识别准确率，降低人工分类判断的时间成本，提高医生对各个层面的判断准确性，减少重复性工作，简化流程，提高效率。
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公开(公告)号：CN111783785A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010633627.6
申请日：2020-07-02
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种水表识别系统及识别方法，所述水表识别系统包含若干图像采集模块、网络传输模块、服务器以及客户端，其中服务器进一步包含定位模块、预处理模块、识别模块、预测模块以及强化学习模块。本发明提供的水表识别系统及识别方法基于深度学习和强化学习进行水表图片数值定位、数值文本识别，实现水表用水数据智能抄送，避免人工抄表的繁琐、费时等问题，提高了工作效率；通过统计数据分析水表用水量数据对该水表下一周前用水量进行预测，对改进水务管理工作提供强有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN111337096A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010313728.5
申请日：2020-04-20
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外线的智能水表，包括：红外线发射器、水表齿轮、红外线接收器和控制主板；所述红外线发射器连续向所述红外线接收器发射红外线信号；所述水表齿轮位于所述红外线发射器与所述红外线接收器之间；所述水表齿轮与水路连接；所述控制主板与所述红外线发射器和所述红外线接收器连接；所述水表齿轮转动时，所述红外线接收器接收间断的所述红外线信号，并将其接收到的所述红外线信号发送给所述控制主板；所述控制主板根据所述红外线信号获取用户用水量。本发明具有读数效率高、准确度高能够及时发现用水异常等问题的优点。
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