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公开(公告)号：CN118015445A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410169015.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于公开一种基于YoloV7和多模态数据的水下目标检测方法，包括设计三种模块：1)ZFMer模块将注意力机制和卷积操作进行效结合，效果优于纯卷积模型或自注意模型；2)Z_CA模块不仅可以捕获跨通道信息，还可以捕获方向感知和位置敏感信息，有助于模型更准确地定位和识别感兴趣的对象；3)ZSPD模块可替换跨行卷积和池化操作，能够有效避免细粒度信息丢失对特征学习造成不良的影响。将三种模块与YoloV7相结合，构建多模态水下目标检测网络模型，由特征提取网络和头部预测网络两部分构成。本发明还构建包括图像和毫米波雷达信号两种模态的水产品水下多模态数据集。本方法能够有效提升水下环境中对于水产的检测精度。
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公开(公告)号：CN112037239B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010882340.7
申请日：2020-08-28
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多层次显式关系选择的文本指导图像分割方法，从图像语义中的实体关系，多尺度文本等多角度多层次指导图像分割，使得该方法对于丰富复杂的语言描述也可得到准确的结果。该方法主要包括：特征提取、金字塔池化、空间实体关系捕捉和多层图文关系强化。使用卷积神经网络提取图片中的语义特征；通过增加不同大小箱的金字塔池化方法得到具有全局信息的图片特征；再通过自注意力机制获取图片空间上的实体与实体之间的关系，当句子中含有多个实体描述时，能够有效提高实体定位的准确性；最后通过不同尺度的自然语言文本向量循环增强图像与语言之间的联系，对前一步结果进行多次矫正，得到更具鲁棒性结果。
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公开(公告)号：CN114238561A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111455875.7
申请日：2021-12-01
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三元损失训练策略的生物医学实体关系抽取方法，该方法主要包括：三元数据生成，句子级特征和实体级特征提取，关系分类。首先使用三元数据生成规则得到合法的三元数据；之后使用基于Bert的神经网络模型抽取每个实例的句子级特征和实体级特征；接着基于句子级和实体级特征向量计算模型三元损失进行模型训练；在训练结束后可以直接使用模型得到的特征向量进行关系分类，从而得到实体对关系类别。本发明能够避免将“来自同一个句子但属于不同类别”的实例错分为同一类的情况，更好的提升关系分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113360992B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110727024.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/25 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于计算力学领域，提供了一种岩土结构大变形断裂分析的相场物质点方法，该方法考虑了高孔隙率岩土材料在复杂外部因素作用下产生脆性向塑性转变的复杂断裂现象，拓宽了物质点方法在固体材料断裂领域的应用范围。本发明采用相场断裂模型作为损伤函数可以准确、高效的捕捉复杂裂纹扩展路径，采用光滑双屈服面Drucker‑Prager cap塑性本构模型准确全面的描述了压力敏感岩土材料复杂力学行为，并通过引入相场有效应力实现了相场断裂模型与塑性本构模型的耦合作用。此外，本发明还采用CPDI插值方法提高了数值稳定性和边界施加的准确度，并实施交错迭代求解策略提升了计算效率、降低了数值实施复杂度。
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公开(公告)号：CN114037048A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111200399.4
申请日：2021-10-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于变分循环网络模型的信念一致多智能体强化学习方法，该方法启发于人类团队之间的可以产生默契合作的现象，即通过共同的信念在任务上达成一致性共识。与人类社会群体类似，分布式学习系统中的智能体也可以受益于一致的信念，在有限的通信条件下实现协作。在本文中，我们展示了在分散式协作任务中智能体之间的一致性信念的作用。我们提出了一种新的基于值的方法——一致性信念多智能体强化学习方法，它使用变分模型来学习智能体之间的信念。我们还利用与变分模型结合的循环网络模型(RNN)充分利用智能体历史行为轨迹。我们的算法使智能体能够学习一致的信念，以优化完全分散的策略。我们在两个网格世界游戏以及星际争霸II微观管理基准上验证了该方法。我们的实验结果表明，该方法学习到的共同信念可以有效提高离散和连续状态下的智能体的协作效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114029864A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111390757.2
申请日：2021-11-23
Abstract: 本发明涉加工设备技术领域，提供一种喷丸‑磨抛一体化加工末端执行器及其控制方法，包括：角度调整机构、切换机构、磨削机构、喷丸机构和控制机构；所述角度调整机构包括：中心齿轮、内齿圈、底盖、行星齿轮、支架、端盖和角度调整伺服电机；所述角度调整伺服电机设置在支架的一端，所述角度调整伺服电机的输出轴从支架的端部伸出；所述切换机构包括：换相伺服电机和换相机械手；所述磨削机构包括：加工电机、加工电机架和磨抛头；所述加工电机通过加工电机架安装在换相机械手上，所述加工电机的输出轴连接磨抛头。本发明能够将喷丸工艺和磨抛工艺相结合，实现单次装夹完成两种工艺的生产加工，在提升加工效率、降低生产成本。
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公开(公告)号：CN113657400A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110952433.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于跨模态文本检索注意力机制的文本指导图像分割方法，该方法将文本作为查询向量，多模态特征作为检索空间，自适应关注多模态特征空间中与文本相似区域，定位目标物体。该方法包括：特征提取、图文信息深度融合、深层次关系捕捉和多层级特征混合。采用卷积网络和长短时记忆网络提取视觉、语言特征；使用哈达玛积将视觉、语言特征信息深度融合；采用基于文本查询的注意力机制获取图片场景中与文本描述相似区域，最后将多个层级的特征混合分割目标物体。该方法能够在复杂场景下有效提高定位目标的准确度，实现区域的精确分割。
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公开(公告)号：CN112967217A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110263577.1
申请日：2021-03-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像拼接领域，提供一种基于直线特征匹配及约束的图像拼接方法，包括步骤100，将两幅图像划分为目标图像和参考图像，提取并匹配两幅图像中的特征点，筛选正确的匹配点，提取两幅图像中的特征直线；步骤200，利用点线不变量匹配两幅图像中的特征直线，根据几何关系重构匹配直线邻域内的特征点以增加匹配特征点的数量，最后筛选正确的匹配点；步骤300，估计全局单应性矩阵；步骤400，为目标图像划分均匀网格，构造能量函数的约束项，通过最小化能量函数计算扭曲网格的顶点坐标；步骤500，将扭曲的目标图像与参考图像融合，形成最终的拼接图像。本发明能够在保持全局直线的同时大幅度减少拼接图像的失真情况。
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公开(公告)号：CN103258200B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310071948.1
申请日：2013-03-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及到一种基于仿射不变量符号识别方法。首先，对目标符号求取凸包并构造一系列与符号轮廓相交的直线，通过引入特征比这一仿射不变量求出对应直线上的特征比值；然后，将特征比值依次组合成一个特征向量，并将该向量表示成一系列的特征比谱；最后，通过DTW算法比较特征比谱间的距离得出符号间的相似度，从而进行符号识别。实验表明，本方法不仅对严重的仿射变形有较高的识别率，对相似度较高的符号也有很好的区分效果。
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公开(公告)号：CN103093461B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310011263.8
申请日：2013-01-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及到一种基于度量信息的形状匹配方法。首先，将形状轮廓点的度量信息作为特征描述子，建立轮廓点与整体形状之间的约束关系；其次，为增强本发明对形状局部特征对微小变形的适应性，将度量信息进行分段平滑处理；最后，将这种基于度量的方法进行推广，用欧氏距离、三角形半径等度量方式生成特征描述符。该方法的特点是生成的形状特征描述符相对简单，仅仅需要简单的分段建模和数据计算，就能够对平面目标性状进行描述及匹配操作，运算时间大大减少，增加了其通用性。本发明的方法具有平移、旋转不变性，且计算简单，维度较低，对于局部变形比较稳定。
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