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公开(公告)号：CN114972900A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210022182.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 董彦军 , 欧中洪 , 辛锐 , 赵劭康 , 吴军英 , 王世耿 , 申圣义 , 路欣 , 尹晓宇 , 杨力平 , 姜丹 , 陈曦 , 彭姣 , 孙思思 , 刘明硕 , 王少影 , 赵梦瑶
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种电力多源数据筛选方法、装置及终端设备，该方法包括：获取初始图像数据，对初始图像数据进行预处理，得到待筛选图像数据；将待筛选图像数据输入预先训练的神经网络分类器，分类得到有效数据集和无效数据集；获取无效数据集中各个无效数据的评分，基于评分获取无效数据集中的存疑数据；将存疑数据进行二次筛选，将符合预设二次筛选条件的存疑数据移动至有效数据集。本发明提供的电力多源数据筛选方法基于神经网络分类器能够提高图像数据筛选的速度和可靠性，并通过二次筛选进一步保障筛选的准确性，提高电力系统输变电图像数据的筛选效率。
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公开(公告)号：CN110135307B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910365006.1
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/58
Abstract: 本申请提出一种基于注意力机制的交通标志检测方法和装置，其中，方法包括：通过获取待检测图像，根据贪心策略算法对待检测图像进行切片，得到符合预设条件的获取至少一个目标检测区域，其中，目标检测区域中包含所有交通标志区域；将至少一个目标检测区域输入预先训练的检测模型，获取与每个目标检测区域对应的候选预测结果，根据非极大抑制算法对所有目标检测区域对应的候选预测结果进行去噪，获取目标预测结果，其中，目标预测结果中包含所述待检测图像中的交通标志类别信息和位置信息。由此，通过预先训练的检测模型对待检测图像进行交通标志检测，提高了交通标志检测的精度值和效率。
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公开(公告)号：CN110737778B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201910831234.3
申请日：2019-09-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/9535 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱和Transformer的专利推荐方法，包括以下步骤：爬取专利资源库构建知识图谱；通过图卷积网络和注意力机制的混合模型挖掘知识图谱，得到用户和专利的内容特征表示向量；通过Transformer模型挖掘用户信息，得到用户历史偏好的序列特征向量；将内容特征表示向量和序列特征向量级联结合，输入Transformer模型的Softmax层计算，得到多个候选专利被推荐的概率值；对多个概率值进行Top‑k排序，得到Top‑k个专利作为目标用户的推荐结果。该方法采用知识图谱丰富特征表示，采用Transformer挖掘行为序列特征，提高推荐结果的精准性和可解释性。
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公开(公告)号：CN110457487B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910620962.X
申请日：2019-07-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种专利知识图谱的构建方法及装置，其中，方法包括以下步骤：从互联网爬取专利相关网站的半结构化数据；对半结构化数据进行处理，得到初始专利数据；根据初始专利数据得到每篇专利的专利属性，并根据每篇专利的专利属性IPC条件对应的IPC分类树，并构建专利知识图谱。该方法可以利用IPC分类号的优势进行知识图谱构建，并从标题与摘要中提取知识进行本体扩建与知识扩展，从而不仅有助于主题的精细化，而且可以减少了人工标注的步骤，且仅需要人工审查即可完成知识图谱的扩充，并可以获取更多细分知识。
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公开(公告)号：CN113792982A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110956883.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于组合赋权与模糊灰色聚类的科技服务质量评估方法及装置，该方法包括：分析科技资源服务平台服务质量根据构造的指标集得到服务质量的评估结果，并将指标数据进行检验根据多数集结加权的层次分析法和赋权法计算指标数据的主观权重和客观权重，采用组合赋权法将主观权重和客观权重结合，利用灰色聚类理论将评估对象代入白化权函数计算不同聚类指标含有的白化值，得到二级指标服务质量评估结果，根据评估指标体系和二级指标服务质量评价结果，进行一级指标评估，以完成对科技资源服务平台服务质量的评估。本发明使模型能根据有限样本数据得到准确、综合的服务质量评估结果对提升科技服务水平、促进科技资源开放共享具有指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110135412B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910364062.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本申请提出一种名片识别方法和装置，其中，方法包括：通过获取待识别图像中的候选名片区域，根据预设的图像识别算法识别候选名片区域中的多个候选轮廓关键点，根据凸包算法对多个候选轮廓关键点计算获取多条候选边，在多条候选边中选择符合预设条件的多组候选边，并构建与每组候选边分别对应的候选四边形，根据预设算法计算每个候选四边形的置信度，根据置信度确定目标候选四边形，并根据目标候选四边形确定候选名片区域的轮廓关键点，根据轮廓关键点在候选名片区域中确定目标名片区域，并识别目标名片区域中的名片信息。该方法解决了现有技术中对于复杂背景的名片图像进行识别时，识别准确率较低的技术问题，提高了名片识别的精度和准确度。
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公开(公告)号：CN112052721A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010687747.4
申请日：2020-07-16
Applicant: 北京邮电大学 , 首都医科大学附属北京同仁医院
Abstract: 本申请提出了一种基于深度学习的眨眼波形图生成方法、装置及设备，其中，方法包括：获取针对用户眼部运动的视频流，其中，视频流中包含多帧眼部图像帧；将多帧眼部图像帧中的每帧眼部图像帧输入预先训练的分割模型，获取每帧图像帧中上下眼睑之间包含的目标区域；获取目标区域对应的睑裂高度；根据视频流的图像帧顺序对每帧眼部图像帧的睑裂高度和高度阈值计算开合度，根据开合度序列生成眨眼波形图。根据本申请能够提高眼睑间区域识别的准确性，以及睑裂高度和眨眼波形图的准确性，进而，提高了评估眼表疾病的可靠性。
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公开(公告)号：CN111708893A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010410946.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的科技资源整合方法及系统，其中，方法包括：收集网络中不同来源和结构的原始数据；对原始数据进行数据清洗，并统一数据格式，得到满足构建条件的处理数据；从处理数据中抽取科技知识；通过批量导入的方式，将抽取得到的科技知识进行数据形式转化，转化成图模式的知识图谱；根据知识图谱对同类型实体进行融合。该方法通过对多数据源科技资源领域知识图谱中的知识进行向量化，通过相似性计算进行融合，并从多数据源的科技资源获取着手，自底向上的构建了一个科技资源领域知识图谱，利用构建的科技资源领域知识图谱中实体之间的联系，获得了更好的科技资源整合效果。
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公开(公告)号：CN110457331A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910656237.8
申请日：2019-07-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/28 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06F16/248 , G06F3/0486
Abstract: 本发明公开了一种通用的实时更新多维数据可视化系统及方法，其中，系统包括：数据源管理模块，用于接入不同领域的多维数据到多维数据分析平台中，对数据进行预处理；Cube构建和存储模块，用于构建Cube，并对数据进行Cube预计算，并且将构建的Cube存储在HBase中；实时可视化模块，用于生成交互图表，保存交互图表放置到数据看板中，并将数据看板信息存储在数据库中，如果多维数据发生变化，则通过WebSocket将数据变化信息推送到相应图表中，完成数据跟图表的同步更新。该系统采用了WebSocket关键技术实现了数据图表之间的协同更新，减少了网络负担，保持了系统稳定性，并可以适用于不同领域的多维数据。
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公开(公告)号：CN110135412A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910364062.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本申请提出一种名片识别方法和装置，其中，方法包括：通过获取待识别图像中的候选名片区域，根据预设的图像识别算法识别候选名片区域中的多个候选轮廓关键点，根据凸包算法对多个候选轮廓关键点计算获取多条候选边，在多条候选边中选择符合预设条件的多组候选边，并构建与每组候选边分别对应的候选四边形，根据预设算法计算每个候选四边形的置信度，根据置信度确定目标候选四边形，并根据目标候选四边形确定候选名片区域的轮廓关键点，根据轮廓关键点在候选名片区域中确定目标名片区域，并识别目标名片区域中的名片信息。该方法解决了现有技术中对于复杂背景的名片图像进行识别时，识别准确率较低的技术问题，提高了名片识别的精度和准确度。
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