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公开(公告)号：CN118948296A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411000473.1
申请日：2024-07-25
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: A61B5/346 , A61B5/349 , A61B5/355 , A61B5/358 , A61B5/366 , A61B5/00 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/50 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于分层多尺度特征和注意力机制的心梗辅助验证方法，依次包括以下步骤：A：获取患者的多导联心电信号并转化为单导联心电信号；B：对单导联心电信号分别进行预处理，获得预处理后的多导联心电信号；C：构建并训练基于分层多尺度特征和注意力机制的心肌梗死辅助筛查模型；D：将步骤B中获得的预处理后的多导联心电信号，利用上述模型输出的结果进行辅助验证。本发明能够有效解决现有基于心电图的心肌梗死筛查方法未充分考虑心电图导联内波形形态信息和导联间重要性关系的缺陷，从而提高心肌梗死辅助验证的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117786492A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311826801.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V20/62 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供一种多模态情感分析方法、系统、计算机设备及可读存储介质，涉及情感预测技术领域，该方法包括：将原始视频数据输入到特征提取模块，获得语境级模态表征；将所述语境级模态表征输入到去噪模块，获得去除噪声的模态表征；将所述去除噪声的模态表征输入到情感增强模块，获得情感增强模态表征；将所述去除噪声的文本模态表征、所述情感增强声学模态表征和所述情感增强视觉模态表征输入到上下文交互模块中，获得上下文交互增强模态表征；将所述上下文交互增强模态表征输入到情感预测模块，输出情感预测结果，从而可以提高情感预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117610587A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311475823.5
申请日：2023-11-08
Applicant: 郑州轻大产业技术研究院有限公司 , 郑州轻工业大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/30 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征与语义信息融合的多模态融合机器翻译方法，包括，基于卷积神经网络与自注意力机制对图像的视觉特征进行提取并获取全局视觉图像特征与语言语义特征的依赖关系表示；采用视觉特征与语言语义信息的对齐推导方法，通过多头注意力机制，将视觉图像特征与语言语义特征进行对齐，使与语言表达具有相同语义的视觉图像特征融合到语言的语义信息中；采用transformer与L2正则化项相结合的方法将全局空间视觉特征与时间时序语言语序特征一致性融合，获得统一视觉特征；将统一视觉特征输入翻译机器进行翻译，获得翻译结果。本发明的多模态同声机器翻译提升了机器翻译的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN111968003B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010919140.4
申请日：2020-09-04
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q50/02 , G06F16/28 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开一种基于农作物本体概念响应的农作物病害预测方法，包括以下步骤：定义局部本体子概念、病害本体建模、构建深度学习模型、本体概念检测、基于监督学习的病害结果预测和基于概念推理的病害结果预测；本发明在建立病害知识本体的基础上，基于深度学习模型训练对应的本体概念检测器，然后在检测出概念响应后结合监督学习和概念推理技术进行病害结果预测，一方面在基于监督学习进行病害结果预测时尝试对标签中的噪声进行滤除，另一方面通过概念推理降低概念响应的不确定性，充分分析农作物状态表现与病害结果之间关系，在提高病害预测可靠性的同时促进病害反演，并避开了标
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公开(公告)号：CN116822769A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310781558.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06Q10/0631 , G06F16/215 , G06N20/00 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的智能交通路线优化系统，包括数据收集处理模块、数据分析与预测模块、路线规划与优化模块、用户界面与交互模块、智能决策与调度模块；本发明借助人工智能和数据科学技术，可以改善数据质量、综合多因素进行优化，并实现实时更新和调整，从而提高路线规划和优化系统的准确性、效率和用户体验。然而，仍然需要解决数据质量、多因素复杂性和实时性要求等挑战，以进一步提升技术的应用效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116630249A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310514794.2
申请日：2023-05-09
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习自动提取冠状动脉的方法、系统及存储介质，涉及医学图像处理领域。本发明包括以下步骤：将ICA图像输入到ICASEG‑Net中，得到的输出通过sigmoid函数转换为概率图；通过比较概率图和预设的二进制动脉掩码之间的差异，对网络权重进行优化并保存最优的权重，得到冠状动脉提取模型；将待提取图像输入到训练好的冠状动脉提取模型中，采用OTSU算法将输出的概率图转换成二进制动脉分割掩码，其中，像素值为1的表示为冠状动脉，像素值为0的描述为背景。与现有的方法相比，该发明明显改善了血管分割的性能，并具有高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114635601B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210235321.4
申请日：2022-03-11
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明属于门锁技术领域，具体公开了一种带有语音识别系统的智能密码锁，包括门体、合页轴和门锁主体，门体的左侧固定设置有合页轴，门体的正前方右侧贯穿设置有门锁主体，门体的内部中间设置有空腔，空腔的顶部设置有轴承，空腔的中间部位活动设置有螺纹柱，螺纹柱的中间外围嵌套设置有活动支撑架，监控比对防盗机构通过这样的设置使得门体在安装好门锁主体投入使用后，门锁主体可通过在门体内加设摄像头配合门锁主体内的语音识别系统配合使用，从而很大程度的提高语音识别系统的安全系数，进而使得门锁主体的语音识别开锁技术在投入使用时可通过摄像头先对人体的面容进行摄像比对后再对其语音进行识别，体现了该装置的安全性。
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公开(公告)号：CN111126195B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201911260652.8
申请日：2019-12-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了基于场景属性驱动和时空域显著性的异常行为分析方法，包括构建主客体静态动势响应模型；构建主体表观显著性模型；构建面向全局场景的动态特征提取模型进行提取全局场景动态特征；构建主体运动显著性模型；对主体目标进行持续性的检查和跟踪；对行为状态进行判别；采用条件后验概率预测方法对异常行为的强弱程度进行判别；本发明通过从静态态势和动态态势两个角度考虑主客体之间的依存关系，对场景静态态势信息的描述分为面向主客体自身的显著表现特征和主客体之间的类别属性特征，形成了以场景属性关联为驱动目标潜在状态描述，解决了无法对静态主体目标进行异常判断的问题。
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公开(公告)号：CN113347565B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110613086.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种各向异性无线传感器网络的扩展区域多跳节点测距方法，用以解决当局部区域节点形成凹型区域，节点间跳距与实际距离存在跳距误差的问题。本发明步骤为：根据各向异性传感器网络中的凹型区域的边界形状对凹型区域边界进行分类；对影响节点通信的边界类型，根据边界节点的连通信息进行分割通信，利用凹型区域边界识别方法识别凹型区域边界节点；利用节点间的连通信息计算未受凹型区域影响的节点间距，对于节点间最短通信路径经过凹陷区域边界节点，利用拓展凹型区域边界测距方法计算节点间的间距。本发明解决了各向异性无线传感器网络中节点多跳测距问题，与非测距节点定位算法相比，在凹型区域传感器网络中有良好的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113573177A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110644432.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04Q11/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明提出了一种深空光通信网信道定向接入方法，涉及通信方法领域。一种深空光通信网信道定向接入方法，包括以下步骤，在NS2仿真环境中对深空光通信的多接口模型进行了配置；根据深空光通信链路数学传输模型建立深空光通信信道传输模型，并在NS2仿真软件中的Two‑Rayground模型添加上述深空光通信链路传输模型；通过NS2仿真软件配置若干个节点，初始化每个节点，每个节点配置1个探测器和多个激光发射器，上述探测器用于探测和接收各上述激光发射器发出的信号，多个上述激光发射器围绕节点圆周均匀分布，节点通信时选择较近的激光发射器进行信号的发射。
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