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公开(公告)号：CN113627557B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110954631.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域中的视觉关系检测技术，其公开了一种基于上下文图注意力机制的场景图生成方法，通过充分挖掘外部知识以及目标的上下文信息，从而提高场景图生成的准确率。该方法通过上下文融合目标的外部知识向量、空间特征以及视觉特征，获得融合后的特征向量；根据目标的邻接矩阵，并结合融合后的特征向量进行图注意力网络的初始化；利用样本数据集中的统计信息计算目标关系的频率系数，并利用目标上下文特征计算图注意力系数；通过图注意力网络的信息迭代获得目标的最终向量表示并计算目标之间的关系，利用目标之间的关系以及目标的损失函数进行梯度下降更新，从而生成视觉关系检测模型；针对待检测图像，根据视觉关系检测模型生成场景图。
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公开(公告)号：CN113553918B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110741349.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V30/412 , G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲主动学习的机打发票字符识别方法，该方法包括构建可直接训练的深度脉冲神经网络模型ResNet‑18和CIFARNet，并且设计了脉冲主动学习的具体步骤。主动学习用于挑选出能够给模型提供更多信息量的有效样本，使得用最少的数据量训练模型并达到最好的效果。我们在识别机打发票的项目中对脉冲主动学习算法进行字符识别应用，将机打发票的文字部分进行提取，并将提取的中文、英文、数字进行单字分割，最后把分割好的单个字符样本输入模型训练，模型能够筛选信息量最大的样本，我们只对模型挑选出的样本做人工标记。
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公开(公告)号：CN115392382A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211049087.2
申请日：2022-08-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态密集注意力的视觉语言对象分类方法，该方法包括：获取包含至少一个待分类对象的待处理图像和待处理文本信息，其中，待处理图像与所述待处理文本信息相匹配；将待处理图像以及待处理文本信息输入至预先训练完成的目标对象分类模型中，得到各待分类对象的所属类别；其中，目标对象分类模型中包括两个编码器、序列注意力模块、跨模态注意力模块和分类模块。本发明实施例的技术方案，实现了对待处理图像中所包含的待分类对象进行准确分类的效果，通过采用序列注意力模块，缓解了不同模态数据之间的语义鸿沟问题，进一步提高了多模态分类任务的精度，并且达到了提升模型的鲁棒性的效果。
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公开(公告)号：CN115186819A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210710090.8
申请日：2022-06-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，其公开了一种结合子图结构和关系类型的知识图谱补全方法，弥补现有方法未能有效利用关系类型信息为新实体生成嵌入特征的缺陷，使其在OOKB问题下能更好地完成知识图谱补全任务。首先对知识图谱正样本数据进行预处理，将原知识图谱转换为关系图，通过负采样操作扩充样本数据，并为每个样本抽取一个样本子图；然后随机初始化关系的初始特征，并根据位置信息设置实体的初始特征；然后通过图自编码器优化关系特征,并利用图神经网络提取子图的结构信息从而更新实体特征，并训练该模型；在执行具体的补全任务时，在得到候选三元组的嵌入特征后，通过评分函数计算三元组得分，最后根据得分排序结果完成补全任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113682908A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111012494.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及调度控制技术，其公开了一种能够提高乘客乘梯体验，且具有较好灵活性和适应性的一种基于深度学习的智能调度方法。该方法包括以下步骤：S1、乘客通过所在楼层的预约面板进行乘梯预约，生成呼梯请求发送给电梯控制模块；S2、电梯控制模块获取收到呼梯请求时所有电梯的状态数据，并连同呼梯请求一并发送给算法调度模块；S3、算法调度模块采用训练好的电梯调度模型作为调度算法，以呼梯请求和所有电梯的状态数据为输入，生成派梯决策；S4、算法调度模块将派梯决策反馈给预约面板和电梯控制模块。本发明适用于目的层预约型电梯群调度。
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公开(公告)号：CN110135510A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910427865.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 电子科技大学中山学院
Abstract: 本发明公开了一种动态领域自适应方法、设备及计算机可读存储介质，包括以下步骤：基于原始图像数据获取源域数据集和目标域数据集；基于源域数据集定义用于图像识别的卷积神经网络的各层级参数，并在卷积神经网络中全连接层中的输出层之前加入自适应层；计算卷积神经网络的自适应损失LMMD；基于自适应损失LMMD修改卷积神经网络的各层级参数，得到调整后的卷积神经网络；将目标域数据集代入调整后的卷积神经网络，获取图像数据识别的输出结果。本发明还同时公开了一种动态领域自适应设备及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN103077529B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310061389.6
申请日：2013-02-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像扫描的植物叶片特征分析系统，其包括以下步骤：（1）、图像预处理，（2）、叶子图像特征分析计算，（3）、叶片模板匹配，（4）、颜色聚类，（5）、病斑分析。本发明具有很高的自动化水平，减少了分析过程中的人工操作，提高了自动化的程度，同时免除了人工操作引入的误差；相较传统的canny算子、罗盘算子，有更快地执行效率；具有较高的精确性。能够对残叶进行自动补全操作，并且可以自动计算残叶被补全的面积。
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公开(公告)号：CN104063472A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410305607.0
申请日：2014-06-30
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F17/30705
Abstract: 本发明公开了一种优化训练样本集的KNN文本分类方法，属于文本挖掘，自然语言处理等领域，解决传统KNN文本分类方法的效率和准确率低的问题。本发明在于对训练用文本数据和待分类文本数据进行文本预处理；将预处理后的训练用文本数据和待分类文本数据分别进行文本表示；对文本表示的训练用文本数据和待分类文本数据分别利用遗传算法进行特征提取；对提取的训练用文本数据特征进行分类训练，使用经过优化样本集的KNN算法进行训练分类，构造文本分类器；将文本分类器作用于特征提取后的待分类文本数据，得到待分类文本数据的分类结果。本发明能够更好的应用于文本信息挖掘系统。
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公开(公告)号：CN103077529A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310061389.6
申请日：2013-02-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像扫描的植物叶片特征分析系统，其包括以下步骤：（1）图像预处理，（2）叶子图像特征分析计算，（3）叶片模板匹配，（4）颜色聚类，（5）病斑分析。本发明具有很高的自动化水平，减少了分析过程中的人工操作，提高了自动化的程度，同时免除了人工操作引入的误差；相较传统的canny算子、罗盘算子，有更快地执行效率；具有较高的精确性。能够对残叶进行自动补全操作，并且可以自动计算残叶被补全的面积。
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