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公开(公告)号：CN105678349B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201610005159.1
申请日：2016-01-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/72
Abstract: 本发明涉及一种视觉词汇的上下文描述子生成方法。本发明包括离线学习、上下文描述子生成和上下文描述子相似性计算。离线学习用于视觉词汇词典的构建和视觉词汇的评价。上下文描述子生成步骤如下：1.局部特征点的提取和特征描述子的量化；2.上下文的选择；3.上下文中局部特征点的特征提取和上下文描述子的生成。上下文描述子相似性计算依据上下文描述子中局部特征点的方位、主方向和视觉词汇一致性来验证两个上下文描述子中的局部特征点是否匹配，并通过匹配的视觉词汇的反文档频率的和来评价两个上下文描述子的相似性。本发明构建的上下文描述子能够适应图像裁剪、旋转、尺度缩放等变换带来的影响，可用于基于视觉词汇的图像检索和分类等应用中。
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公开(公告)号：CN104794219A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510208102.7
申请日：2015-04-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地理位置信息的场景检索方法。本发明包括如下步骤：步骤1、在索引过程中对场景图像的地理信息和全局描述子进行索引，并构建空间4叉树索引结构；全局描述子的构建如下：1-1.提取场景图像的局部特征点，将场景图像表示成局部特征的集合；1-2.根据视觉词汇词典将局部特征点的描述子进行量化，得到对应的视觉词汇；1-3.将提取的视觉词汇集合投影到随机投影矩阵上得到场景图像的全局描述子。步骤2、在查询过程中通过层级验证方式确定相似图像集，并通过投票方式和相似图像的信息来获得待查询的场景图像的信息。本发明高效的过滤掉了大量的非相关图像。提高了视觉词汇空间验证的效率和图像匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN103092935A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310005738.2
申请日：2013-01-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SIFT量化的近似拷贝图像检测方法。现有方法难于适应大规模图像库的快速鲁棒检测。本发明首先对图像进行索引，提取索引图像的SIFT描述子，将图像表示为SIFT描述子的集合；然后将SIFT描述子量化为01序列，并构建索引图像的倒排索引文件，索引完图像库中的所有图像。在对索引图像查询近似拷贝图像时，首先将输入的查询图像提取SIFT描述子，并量化为01序列；然后根据查询图像的SIFT描述子量化的01序列集合去查询倒排索引库，得到候选近似拷贝图像集合；最后根据查询图像和候选图像中匹配的01序列数量来确认最终的近似拷贝图像。本发明方法处理速度快，对图像的多种图像编辑操作具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102194270B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201110147358.3
申请日：2011-06-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明涉及一种基于启发信息的行人流量统计方法。本发明首先在输入视频的第一帧图像中的任意位置设定一个虚拟门；然后采用混合高斯背景建模方法分割前景，并对结果后处理，去除噪声；接着，将原图转换到HSV空间，去除前景中的阴影部分；在学习阶段，采用基于梯度方向直方图的方法进行行人检测，并将若干检测结果通过最小二乘法拟合成直线后，作为启发信息确定虚拟门上各点与其所在位置行人模型的前景点象素总数的比值，来为每个点赋予权重；在计数阶段，采用稀疏光流LK算法对门上的点进行运动补偿，确定运动矢量的大小和方向，并通过累加这些具有权重的、经过运动补偿了的前景点以达到行人流量统计的目的。本发明复杂度低、计数精度高。
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公开(公告)号：CN101887457B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201010218350.7
申请日：2010-07-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于内容的复制图像检测方法。现有的方法处理速度慢、无法处理大规模的图像库。本发明方法步骤首先将输入图像进行预处理操作；其次对预处理后的图像计算图像中每个像素的哈希值，根据获得的像素哈希值计算图像的相似哈希值；然后根据获得的图像相似哈希值检索图像数据表，确定图像数据表中有无复制图像；最后更新图像数据表，将输入图像的相似哈希值添加到图像数据表，等待下一个输入图像。本发明方法处理速度快，能够适应图像变换带来的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102194001A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110127509.9
申请日：2011-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种网络舆情危机预警方法。本发明包括非主题词库和趋势挖掘规则获取；网络舆情热点词提取；网络舆情热点话题检测；热点话题相似度计算与自动跟踪；热点话题趋势挖掘；网络舆情危机自动预警。本发明分为离线技术和在线技术两部分。离线部分采用统计分析与机器学习方法，获取非主题词库和趋势挖掘规则库。在线部分首先采用两级过滤方法快速提取舆情热点词；然后采用基于共词分析的词聚类方法获取舆情热点话题；接着计算连续时段热点话题的相似度，量化热点话题随时间推移而产生的变化，实现热点话题的自动跟踪；最后采用模糊推理技术挖掘网络舆情趋势知识，并实现舆情危机的自动预警。本发明可帮助舆情工作者及时作出舆情危机处置决策。
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公开(公告)号：CN119474312A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411601431.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开一种基于大模型与多种知识库融合的法律问答方法，包括如下步骤：获取用户的输入信息，对输入信息进行意图识别；所述意图识别的结果包括：案件判决预测，撰写法律文书，常规法律问答；收集法律文本，构建罪名知识图谱、向量知识库和法律文书模板知识库；根据意图识别的结果匹配知识库中可用的知识，结合可用知识根据意图识别的结果匹配Prompt并输入大模型中，输出符合用户意图的问答结果。本发明构建不同的知识库，根据用户的特定意图匹配不同的知识库和提示词，从而提高了模型对特定任务的理解，通过思维链方法引导模型进行逐步推理，提高模型输出的可解释性和准确性，满足法律领域需要证据的需求。
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公开(公告)号：CN114020906A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111222502.5
申请日：2021-10-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生神经网络的中文医疗文本信息匹配方法及系统。本发明采用双向长短期记忆网络构建用于实现医疗中文文本信息匹配的孪生神经网络，使得它能够同时捕获长距离和短距离的依赖，从而将问句对中的两个句子的表达输出为句向量并计算相似度得分，通过得到相似度得分即可实现问句对的匹配判断。这种多语义文档表达的深度学习模型不仅考虑了最终表达向量的相似程度，而且多粒度的匹配可以有效的解决传统的的单语义文档表达的深度学习模型在压缩整个句子中产生的信息损失，提升了匹配效果。
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公开(公告)号：CN112396497A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011382050.2
申请日：2020-11-30
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多种测评结果构建用户画像的方法、装置、介质，具体涉及计算机信息处理领域，可解决测评结果无法用于后续计算机处理问题。该方法包括制定目标用户画像标签体系，整合测评数据，计算输入数据占比，计算测评—标签相关度，生成用户画像。依据测评原理，及所构建的用户画像可用于用户推荐专业职业的应用场景，设计生成用户画像标签体系。本发明从测评结果中获取出代表用户特征的关键信息，弥补了传统人工判断的主观性和效率低、成本高的缺陷，并且能精准有效的获取用户画像。
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公开(公告)号：CN112395163A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011356702.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法，属于计算机应用技术领域。本发明是针对现有检测计算机是否运行游戏的方法缺乏灵活性以及准确率较低的现状，提供了一种通过键盘和鼠标行为来进行判断的方法。本发明方法主要包含三个部分：(1)击键数据的特征提取；(2)BP神经网络模型的构建与训练；(3)实时监测。击键数据的特征提取为BP神经网络模型的训练和实时监测提供数据。本方法可以很好的发现游戏操作的共性特征，具有很好的泛化能力和鲁棒性，在对游戏识别上有极高的准确率，减少了以往方法对于计算机资源的开销以及省去了维护游戏黑名单的成本。同时误检率低，整体表现优异。
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