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公开(公告)号：CN104615999A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510081296.9
申请日：2015-02-15
Applicant: 北京师范大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示分类的滑坡泥石流区域检测方法，包括：将目标区域待测图像分为大小相同M个待测图像块，利用稀疏表示分类方法对其红绿蓝三通道亮度分析判别获取疑似滑坡泥石流图像块集合及预设第一阈值与稀疏表示误差之差的均值；利用连通区域检测方法在疑似滑坡泥石流图像块集合中获取滑坡泥石流严重损毁区域及其区域边界；根据区域边界各点位置获取各点在灾前图像的土地类型，根据其及预设土地类型对应受灾损失权重获取各点扩展程度影响系数，根据其及预设第一阈值与稀疏表示误差之差的均值获取滑坡泥石流区域扩展距离，利用其对滑坡泥石流严重损毁区域扩展获取滑坡泥石流一般损毁区域。上述方法检测效率高，正确率高，虚警率低。
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公开(公告)号：CN103873862A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410073802.5
申请日：2014-02-28
Applicant: 北京师范大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种适用于HEVC/H.265视频编码标准的帧内编码的帧内快速编码方法及系统，涉及视频编码技术领域，所述快速编码方法中的粗略模式中估算每个预测模式的粗略率失真代价之后包括：S1：根据所述粗略率失真代价计算当前预测准确率；S2：根据预测准确率和模式数量之间的对应关系通过所述当前预测准确率来确定当前模式数量N的取值。本发明通过当前预测准确率来确定当前模式数量N的取值，使得N为可变化的值，解决了候选模式列表由于大小固定，而导致的编码速度变慢的问题。
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公开(公告)号：CN102622583A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210043803.6
申请日：2012-02-23
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模型和稀疏表示的多角度型号识别方法及系统，涉及型号识别技术领域，所述方法包括：S1：获取待识别器物的图像，并对所述待识别器物的图像进行投影变换，以获得所述待识别器物的图像的投影；S2：根据预设字典和所述待识别器物的图像的投影进行稀疏方程求解，以获得所述待识别器物的型号信息数据；S3：根据所述型号信息数据确定所述待识别器物的型号。本发明通过模型和稀疏表示的方法对任意角度拍摄的待识别器物图像进行型号识别，提高了识别的角度鲁棒性和对同类器物中不同型号的物体的识别精度。
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公开(公告)号：CN119377342B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411943181.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京师范大学珠海校区
Abstract: 本发明提供一种教学互动内容生成方法、装置、设备及计算机程序产品，涉及计算机技术领域，方法包括：根据在先获取的教学目标信息，得到教学预测背景；根据教学预测背景，得到至少一个教学预测内容，教学预测内容包括教学预测任务及教学预测任务对应的问题预测链，问题预测链是基于教学预测任务对应预测得到的至少一个预测问题构建得到的；根据问题预测链，查找在先构建的知识库，得到与问题预测链匹配的目标问答链；利用与问题预测链匹配的问答链，对问题预测链进行替换，得到对应教学更新内容；根据教学更新内容，识别教学更新内容中各教学预测任务与对应问答链之间的任务关联，得到教学互动内容。本发明能够确保教学互动内容的合理性。
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公开(公告)号：CN116704546B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210240443.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种可持续学习的人物交互智能检测方法、系统及可存储介质，涉及人物交互检测技术领域，包括：获取图像数据集并将其划分为不同的人物交互检测任务；构建人物交互检测任务的检测模型，对检测模型进行训练，当训练迭代次数达到第一预设参数I时预训练结束，然后引入对比学习继续训练第二预设参数A次，获得最终检测模型，并利用交互类别分类器预测交互类别；在每个人物交互检测任务结束后增量地学习新类别的知识，利用保存的旧类别样本和特征微调模型，得到人物交互检测的可持续学习模型，完成人物交互智能检测。本发明中的技术方案可以使人物交互检测的可持续学习模型同时具备对新旧类别的良好的检测能力，提高检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119091203A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411133124.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的安检物品检测方法，应用于X光安全检查技术领域，其方法包括以下步骤：S1、基于原始目标检测框构造自然图像和X光安检图像的训练样本对；S2、通过数据增强策略提升训练样本对的多样性；S3、对数据增强策略获得的第一预测框结果进行分步融合，得到第二预测框结果；S4、根据所述第二预测框结果对违禁物品进行检测；通过所述目标检测方法对违禁物品进行检测，引入自然图像为X光安检图像数据集提供外观特征，增强模型对违禁品的判别能力，提升检测精度；通过不同的数据增强策略提升数据集的多样性，减低因数据集本身的缺陷带来的影响，能够大大提高X光违禁物品检测模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN117994101B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410399307.7
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京师范大学珠海校区
IPC: G06Q50/20 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的教学设计生成方法及装置，属于机器学习技术领域，所述方法包括：使用初步生成模型生成基础文案；基于基础文案，对学科资料知识库进行检索，得到检索内容，学科资料知识库是基础文案对应的学科的知识库，检索内容包括多项教学内容；基于检索内容，使用表达对齐模型进行润色，得到润色内容，表达对齐模型是适用于学科的大语言模型，润色内容包括多项润色后的教学内容；基于预置评分标准，从润色内容中筛选出优质教学内容；基于优质教学内容，生成教学设计。本发明提供的教学设计生成方法、装置、电子设备及存储介质，降低教学设计编写的人力成本和时间成本。
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公开(公告)号：CN114898131B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210683874.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于自然引导和数据增强的违禁物品检测方法及系统，应用于X光安全检查技术领域，其方法包括以下步骤：S1、基于原始目标检测框构造自然图像和X光安检图像的训练样本对；S2、通过数据增强策略提升训练样本对的多样性；S3、对数据增强策略获得的第一预测框结果进行分步融合，得到第二预测框结果S4、根据所述第二预测框结果对违禁物品进行检测；通过所述目标检测方法对违禁物品进行检测，引入自然图像为X光安检图像数据集提供外观特征，增强模型对违禁品的判别能力，提升检测精度；通过不同的数据增强策略提升数据集的多样性，减低因数据集本身的缺陷带来的影响，能够大大提高X光违禁物品检测模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN117391902B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311707772.4
申请日：2023-12-13
Applicant: 北京师范大学珠海校区
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法和装置，涉及大数据处理技术领域，方法包括：获取教学语言文本数据；将教学语言文本数据输入至预先训练的语文核心素养教育评价模型，输出教学语言文本数据对应的编码结果；基于编码结果进行分析，得到面向语文核心素养的教学语言评价结果；其中，语文核心素养教育评价模型是基于拓展标注数据集进行训练得到，拓展标注数据集是基于初始标注数据集进行数据增强得到，初始标注数据集是基于预先构造的编码评价体系对历史教学语言文本数据进行编码得到；编码评价体系对历史教学语言文本数据编码，以对历史教学语言多维度评价。通过本发明提供的方法，得到面向语文核心素养的评价，效率高。
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公开(公告)号：CN117391902A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311707772.4
申请日：2023-12-13
Applicant: 北京师范大学珠海校区
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法和装置，涉及大数据处理技术领域，方法包括：获取教学语言文本数据；将教学语言文本数据输入至预先训练的语文核心素养教育评价模型，输出教学语言文本数据对应的编码结果；基于编码结果进行分析，得到面向语文核心素养的教学语言评价结果；其中，语文核心素养教育评价模型是基于拓展标注数据集进行训练得到，拓展标注数据集是基于初始标注数据集进行数据增强得到，初始标注数据集是基于预先构造的编码评价体系对历史教学语言文本数据进行编码得到；编码评价体系对历史教学语言文本数据编码，以对历史教学语言多维度评价。通过本发明提供的方法，得到面向语文核心素养的评价，效率高。
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