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公开(公告)号：CN113742482B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110813433.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于多重词特征融合的情感分类方法、介质，包括：对训练样本集中各文本数据进行文本预处理，得到文本数据转换到的字向量、文本向量、位置向量和词性向量；建立基于Transformer模型的Encoder网络，在Encoder网络的编码层加入词性向量层；将训练样本集中各文本数据对应字向量、文本向量、位置向量和词性向量输入到Transformer模型的Encoder网络中；进行预训练任务，得到情感分类模型；基于情感分类模型对需要进行分类的文本数据进行分类。本发明利用Transformer健壮的网络结构使得信息能够得到充分的利用，在模型编码层创新性的加入词性层，在情感分析领域，得到了很好的效果。
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公开(公告)号：CN118013201A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410258967.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BERT融合对比学习的流量异常检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取流量数据并进行数据预处理；构建改进BERT模型，包括嵌入层和12个Transformer的编码器网络，对前6个Transformer的编码器和后6个Transformer的编码器网络分别进行权值共享操作；构建分类网络；基于交叉熵损失和对比损失构建总损失函数；改进BERT模型进行无监督预训练；改进BERT模型进行微调训练；通过反向传播更新模型参数，得到训练后的改进BERT模型；将待测试的流量数据输入训练后的改进BERT模型，得到流量检测结果。本发明能有效提升模型的泛化能力，同时保持稳定准确率。
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公开(公告)号：CN117351246B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311355526.7
申请日：2023-10-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/84 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像匹配领域，尤其涉及一种误匹配对去除方法、系统及可读介质。一种误匹配对去除方法，包括：获取初始匹配对集；基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；对所述多层次深度特征执行特征融合操作，得到所述初始匹配集的综合特征表示；基于所述综合特征表示获取每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。针对初始匹配对集基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；对所述多层次深度特征进行逐层融合操作得到所述初始匹配集中每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。可以有效去除离群点信息的干扰，增强模型的准确性和稳定性，在各种应用场景中表现更好。
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公开(公告)号：CN117423236B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311732817.3
申请日：2023-12-18
Applicant: 暨南大学 , 深圳联友科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法，包括：将激光雷达和毫米波雷达获取得到的车辆数据进行融合，以实现相会车辆的车辆状态及行驶轨迹预测；通过车辆行驶轨迹的预测计算车辆的预计会车点；基于预计会车点并根据道路情况和临时避让停车位的数量执行不同的车辆避让策略，以实现狭窄弯道会车的车辆避让与调度。本发明将融合处理后的车辆状态数据应用于狭窄弯道避让策略中，实现了基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法。一方面，降低了连续弯道的交通事故发生频率，保证了车上人员的生命财产安全；另一方面，本发明具有成本低、自动化高的特点，推动车路协同向智能化统一管理的方向发展。
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公开(公告)号：CN112434180B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011476145.0
申请日：2020-12-15
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT系数值替换和注意力网络的密文JPEG图像检索方法，方法包括以下步骤：图像加密，图像拥有者将图像上传至云服务器前利用密钥对图像进行加密，将图像转为比特流形式，加密过程中进行DCT变换并对DCT变换后的DC和AC系数进行值替换，上传图像构成云服务器的图像数据库；图像检索，授权用户上传需检索图像至云服务器，上传前采用与图像拥有者上传图像时采用的相同的加密方法对需检索图像进行加密，云服务器从需检索的加密图中提取特征，利用神经网络模型进行图像检索。本发明确保了检索图像时的安全性，保证了隐私信息不泄露，同时采用神经网络模型来提高检索效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117237680A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311050564.1
申请日：2023-08-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异质模型拟合的多源图像匹配方法及系统，该方法包括下述步骤：构建多方向相位一致性模型，融合相位一致性、图像幅度和方向检测特征点，利用子区域网格和方向直方图构建具有可变大小箱体的对数极坐标描述符，通过异质模型拟合有效估计模型的参数，累加来自不同异质模型的满足预设联合位置偏移变换误差的匹配对，输出最终匹配对，完成多源图像匹配。本发明通过构建多方向相位一致性模型，降低了非线性辐射失真的影响，利用子区域网格和方向直方图构建具有可变大小箱体的对数极坐标描述符，使用异质模型拟合方法去除多源图像中的异常匹配关系，输出最终匹配关系，从而提高特征检测的准确性和鲁棒性，提高多源图像匹配性能。
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公开(公告)号：CN116311254B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310579491.9
申请日：2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种恶劣天气情况下的图像目标检测方法、系统及设备，该方法包括下述步骤：采集在恶劣天气环境下的原始图像，预处理后得到雾霾图像和暗光图像，经过图像去噪滤波器得到对应的清晰化图像，经过掩码自编码器掩码编码再解码还原得到原图，构建正样本集合进行对比学习，更新编码器的参数，对图像数据集中的图像数据进行Prompt文本描述得到文本描述，文本描述经过Bert模型编码得到Prompt向量编码，将Prompt向量编码与有标签的图像数据输入更新参数后的编码器进行训练，待检测的恶劣天气环境图像输入至目标检测模块得到图像分类信息与定位信息。本发明提高恶劣天气条件下图像目标检测的鲁棒性以及识别准确率。
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公开(公告)号：CN116614519A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310583642.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于优化共识算法的视频及相关信息轻量级可信上链方法，该方法包括下述步骤：将视频以及相关属性信息序列化为JSON文档，将JSON文档通过Hash算法计算视频以及相关信息的Hash，得到内容摘要，将JSON文档上传到IPFS生成内容寻址；将内容摘要和内容寻址作为区块链事务，由区块链中各节点验证，进行共识，通过智能合约上链；确定节点角色类型，构建置信度评价机制，根据节点的共识行为执行奖惩机制定期更新置信度，构建节点选举算法，区块链中各个节点将经过共识的事务存储到自己的账本中，完成轻量级信息可信上链过程。本发明优化了存储空间，减少了共识协议中的广播次数，提升了共识效率。
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公开(公告)号：CN115422169B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211372840.1
申请日：2022-11-04
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/28 , G06F16/22 , G06Q30/0251
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于商业广告场景的数据仓库构建方法，包括：对目标业务进行调研以获取不同目标业务所分别对应的业务流程；根据所述业务流程确定每一个目标业务中的业务事件或者业务动作，以获取对应的业务过程；建立目标业务的数据仓库，所述数据仓库至少包括维表、明细表和汇总表，所述维表用于统一目标业务的计算算法以及确定目标业务的关联表格，所述明细表用于记录每一个目标业务对应的业务过程，所述汇总表用于记录目标业务的主题域和数据域。充分考虑移动商业广告数据杂乱、数据量大、格式混乱等特点，通过获取业务流程，并据此获取对应的业务过程，然后建立数据仓库，可以高效管理广告业务数据。
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公开(公告)号：CN115759119B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310030728.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/091
Abstract: 本发明公开了一种金融文本情感分析方法、系统、介质和设备，该方法包括下述步骤：分析每个金融文本表达的情感并进行标注；对待测金融文本进行数据预处理，得到金融文本序列；根据金融词典进行分词、编码，编码后输入BERT模型训练；多头注意力层以编码后的词向量作为输入，为每个词向量提供不同语义的词向量，前馈层将含有序列信息的词向量进行线性处理，得到整合信息后的词向量；多头注意力层和前馈层后各执行残差连接和归一化处理，完成各词向量对序列信息的整合；整合信息后的各个词向量经过全连接层、softmax计算，选择概率最大的情感作为文本情感分类的结果。本发明能更好地利用到完整语义信息，极大提高了文本情感分析的准确度。
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