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公开(公告)号：CN118152604A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410065994.9
申请日：2024-01-16
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种无参卷积自注意和特征视图集成的商标检索方法，使用无参卷积自注意模块对预处理后的商标图像进行特征提取，经过特征投影、特征聚合以及输出整合，最终输出为三维张量。随后被输入到多分支特征视图集成模块，第一条分支经过批量归一化处理，通过全连接层并应用Softmax层以计算分类损失。其他分支串联不同层级的特征，得到的最终特征表示用于计算排序损失，分类损失与排序损失的总和得到最终损失通过反向传播更新网络参数。相对基于传统卷积神经网络的商标检索方法，本发明实现的商标图像检索效率和精度更高。
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公开(公告)号：CN117314692A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310500131.5
申请日：2023-05-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/0639 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G09B7/02
Abstract: 随着网络科技与社会的不断发展，网络视频教学逐渐成为一种流行的学习模式，网络视频教学在师生互动方面存在一定局限性，学生在向教师提问时会遇到回复不及时的问题，而教师在获取教学反馈方面也相对较少，影响了教学质量。为此本发明提供一种基于人工智能模型的视频教学互动方法。方法包括：首先利用现有的人工智能大模型，建立用于教学的人工智能模型并将其部署至服务器上，其次将教师上传的教学视频和教学大纲分析构建训练集，最后调整API接口的回答随机度参数形成的虚拟教师。虚拟教师快速回复学生的提问，同时收集每一位学生的提问整理成课堂教学反馈，反馈给教师，实现教学质量的提升。
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公开(公告)号：CN116824563A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310217394.5
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO‑EES网络的商标检测与分类方法，其包括如下步骤：首先自定义数据集，从公开的商标数据集中手动筛选了15494张商标图片，对其进行人工标注；其次采用基于YOLO‑EES网络的深度学习的方法，针对商标背景复杂、商标设计多样、商标数量庞大等问题，提出全新的加强空间金字塔池化模块(ESPP),并在这个模块中构建了一种新的混合注意力机制(HAM)，保留更多细节信息、强化更加重要的信息；接着搭建了一种新的加强自适应自注意模块(ESAM)，通过自适应特征融合，减少上下文信息的丢失；最后使用SIoU损失函数替换原有的CIoU损失函数，提高边界框的回归精度，减少漏检和误检的情况。本发明能够有效地提高复杂环境的商标图像检测精度，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116703509A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310638956.3
申请日：2023-05-31
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06N3/045 , G06N3/048 , H04N21/2187 , H04N21/478
Abstract: 本发明专利提出了一种针对直播营销商品质量感知分析的网购助手构建方法，旨在帮助用户深入了解直播营销商品的质量、评论真实性、商家信誉等信息，从而做出合理的购物决策。该方法首先综合多维度数据(包括商品评论信息、店铺信息和直播间信息)，并采用BERT模型与图神经网络(GNN)相结合的方式提取关键质量特征，进而训练一个多任务学习(Multi‑taskLearning)模型，以评估商品质量、识别虚假评论等任务。接下来，将训练好的多任务学习模型与现有的自然语言模型进行集成。设计贪婪解码方法，基于预训练模型针对特定任务(如商品质量评价、虚假评论识别等)进行任务适应性调整，使生成模型能够理解和处理商品、店铺和直播间信息。最后，将集成后的模型部署到直播营销网购平台上的智能助手中，实现有关商品质量分析结果的自然语言呈现及与用户的交互功能。该网购助手能够为用户提供更丰富、更直观的商品质量信息，提升用户购物体验，降低购买风险，提高消费者的满意度。
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公开(公告)号：CN115546765A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211272888.5
申请日：2022-10-18
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于改进的YOLOv5车载热图像检测方法，其包括如下步骤：首先本文使用2018年传感器系统开发商FLIR公司发布的自动驾驶开源红外热成像数据集，对数据集中的行人(People)、自行车(Bicycle)、汽车(Cars)3类目标进行检测，训练集8862张，验证集1366张；其次采用基于YOLOv5的深度学习的方法，针对红外图像分辨率低、目标小且细节模糊的问题，提出全新的融入自适应空间特征融合(ASFF)的Neck部分和一种融合卷积注意力模块(ConvolutionalBlockAttentionModule，CBAM)的CBSM模块；接着使用EIOU损失函数替换原有的CIOU损失函数，加速收敛提高回归精度，优化边界框回归任务中的样本不平衡问题,得到一个改进的YOLOv5网络模型。本发明能够有效地满足体积小和轻量化的需求，适合部署到车载嵌入式系统中，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998987A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210554328.2
申请日：2022-05-19
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于时间信息注意力的动作识别方法及系统，识别方法及系统包括：使用摄像头对泵房现场进行视频记录，并通过选取的点位，提取出每个位置的静态帧图片序列；其次使用残差网络对底层的基础特征进行提取。然后通过时间信息注意力模块和局部分组卷积叠加模块，将视频数据中的时间信息进行聚集，并生成增强权重系数，对原始特征中与动作有关的时空信息进行增强,从而达到增强模型时空建模能力的目的。本方法通过一维卷积增强数据中的时间信息，并使用局部分组卷积叠加增大在在时间维度上的感受野，较显著得提升了动作识别任务的识别率，实现了对泵房中动作的识别与记录。
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公开(公告)号：CN111784717A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010601241.7
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明涉及一种智慧台灯及基于该台灯的自动阅卷方法，该台灯包括带有微云台的摄像机、两个互补的定标斜面、WIFI模块，自动阅卷方法包括如下步骤：(1)通过八方向定位法来实现试卷的自动对齐，并进一步完成试卷内容的行分割；(2)借助于控制面板上预置的两个互补式定标斜面，对摄像头进行近似标定，从而实现更加精确的字符分割；(3)对分割后字符采用支持向量机的方法进行字符识别，实现自动阅卷。本发明的方法能够更加精确地实现试卷内容的字符级分割，从而提高智慧台灯进行试卷自动评阅时的正确率。
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公开(公告)号：CN107451594A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710572423.4
申请日：2017-07-13
Applicant: 中国计量大学
Inventor： 王修晖
Abstract: 本发明公开了一种基于多元回归的多视角步态分类方法，包括如下步骤：步骤一、从待分类步态数据集中提取人体轮廓，构造内点表示和边界表示的两种人体区域图像，并进一步生成轮毂能量图；步骤二、基于上一步的轮毂能量图，计算每一个步态图像序列对应的多周期混合步态能量矩阵作为步态特征；步骤三、将多视角步态分类转化为一个多元回归问题，并构造卷积神经网络进行求解。本发明的基于多元回归的多视角步态分类方法使用了多周期混合步态能量矩阵作为步态特征，无需精确的步态周期分割，减低了对步态周期分割的依赖性。同时，本发明将多视角步态分类问题转化为多元回归问题，通过卷积神经网络进行求解，提高了步态分类正确率。
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公开(公告)号：CN107364476A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710588391.7
申请日：2017-07-19
Applicant: 中国计量大学
Inventor： 王修晖
Abstract: 本发明涉及一种检测设备搬运装置，尤其涉及一种用于检测设备的高安全性搬运装置。本发明要解决的技术问题是提供一种搬运过程中不易颠簸、安全性高、使得设备不易造成损坏、减小了经济损失的用于检测设备的高安全性搬运装置。为了解决上述技术问题，本发明提供了这样一种用于检测设备的高安全性搬运装置，包括有底板、移动装置、支架、顶板、收放装置、拉线、竖杆等；底板底部设有移动装置，底板顶板左端通过螺栓连接的方式竖直安装有支架，支架顶部通过螺栓连接的方式水平安装有顶板，顶部底部设有收放装置。本发明达到了搬运过程中不易颠簸、安全性高、使得设备不易造成损坏、减小了经济损失的效果。
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公开(公告)号：CN119046870A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411084142.0
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 随着电子商务的迅速发展，消费者越来越依赖在线评价，尤其是高质量评价，以判断商品的真实质量。本说明书提供了一种高质量直播营销文本识别方法，旨在提升消费者在电子商务平台上的购物决策质量。该方法通过收集商品评价的文本、附图、评价时间及商品详情参数，人工挑选并标注高质量评价，构建训练集与测试集。利用注意力生成对抗网络(attn‑GAN)生成商品预测图片，并通过相似度匹配提取图文相关置信度。采用EMD‑LSTM模型对历史评价时间的评价积进行拟合，预测待测评价的评价积，从而计算评价积置信度。通过加权平均这两种置信度，得出评价的高质量置信度，从而识别高质量评价。
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