一种基于有限状态机的程序错误检测方法及系统

    公开(公告)号:CN105468530A

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201510976002.9

    申请日:2015-12-22

    CPC classification number: G06F11/3624

    Abstract: 本发明公开了一种基于有限状态机的程序错误检测方法及系统,该方法包括以下步骤:S1、获取有限状态机和待检测程序,从待检测程序中提取待检测的函数调用序列集合;S2、从待检测集合中获取单个待检测的函数调用序列,求解有限状态机中与该待检测序列距离最短的函数调用序列;S3、比较待检测序列和距离最短序列进行错误检测与定位;S4、完成该待检测序列的检测和修复后,记录检测到的各个错误信息及修复方案;S5、对待检测集合中的所有待检测序列检测完毕后,输出程序错误报告。本发明没有协议转换造成的开销和精度损失,能够准确的定位到程序错误的产生点,具有较高的定位精度,并且能够自动生成错误修复方案。

    基于全局与局部阈值的视网膜血管分割算法

    公开(公告)号:CN104899862A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510153103.6

    申请日:2015-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于全局与局部阈值的视网膜血管分割算法。该方法包括以下步骤:首先,提取视网膜图像中目标与背景对比度较高的绿色通道图像并采用多尺度多方向滤波方法来增强图像;其次,在增强图像上分别使用全局阈值二维最大熵与局部阈值移动平均算法对图像进行分割以获取视网膜的主血管与细小血管部分;最后,通过区域连通性的判断,将视网膜的主血管与细小血管进行结合,分割出最终的血管网络。本算法分割效果好,考虑到使用单一阈值方法无法有效提取整体血管网络,有效结合了全局阈值二维最大熵与局部阈值移动平均的优点,分割得到的血管在细小部分更为丰富,具有较好的连通性。本发明适用于正常及病变的视网膜图像的血管分割。

    一种芯片固晶机的控制方法及控制系统

    公开(公告)号:CN103681429A

    公开(公告)日:2014-03-26

    申请号:CN201310725895.0

    申请日:2013-12-25

    CPC classification number: H01L21/68

    Abstract: 本发明提供一种芯片固晶机的控制方法及控制系统,获取运动平台的图像,图像中包含晶圆信息;根据图像确定运动平台上的晶圆与被操作对象的位置关系;根据得到的位置关系控制末端执行器运动,使得运动平台上的晶圆运动至其目标位置;控制末端执行器进行固晶。本发明通过视觉引导的方式对固晶机进行控制,具有定位效果好,不会出现机械平台运动出现抖动及定位位置的整体偏移的问题。

    基于融合多特征的街景图像处理方法及系统

    公开(公告)号:CN113688702B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202110921847.3

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于融合多特征的街景图像处理方法,包括以下步骤:待处理的街景图像经过卷积神经网络后得到C个特征信息图;将C个特征信息图均复制l份,并分别划分为大小不一的区域,然后将分好区域的图均输入三个池化层,对每幅图均进行平均池化计算、最大池化计算与广义平均池化计算;将经池化计算后的各个区域中的相同尺度向量归为一列,并将所有尺度向量进行串联,得到一个l*C维的多维特征向量;将三种池化层得到的多维特征向量进行拼接,得到最终的全局特征,并输入到全连接层进行降维。本发明能够有效提取图像特征,降低训练的复杂性,提高检索的精确率。

    基于融合多特征的街景图像处理方法及系统

    公开(公告)号:CN113688702A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110921847.3

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于融合多特征的街景图像处理方法,包括以下步骤:待处理的街景图像经过卷积神经网络后得到C个特征信息图;将C个特征信息图均复制l份,并分别划分为大小不一的区域,然后将分好区域的图均输入三个池化层,对每幅图均进行平均池化计算、最大池化计算与广义平均池化计算;将经池化计算后的各个区域中的相同尺度向量归为一列,并将所有尺度向量进行串联,得到一个l*C维的多维特征向量;将三种池化层得到的多维特征向量进行拼接,得到最终的全局特征,并输入到全连接层进行降维。本发明能够有效提取图像特征,降低训练的复杂性,提高检索的精确率。

    基于级联模型和数据增强的法律命名实体识别方法及系统

    公开(公告)号:CN113609857A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110828255.7

    申请日:2021-07-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于级联模型和数据增强的法律命名实体识别方法,包括以下步骤:对经过数据增强后的训练数据进行处理,构建带有上下文语义的字符级别的向量表示和带有上下文语义的词语级别的向量表示;S2、将两个向量表示进行融合;S3、使用BiLSTM双向长短记忆神经网络对融合字词特征的向量表示进行处理,提取文本的深层特征;S4、使用两个CRF条件随机场解码,得到实体序列和属性序列并拼接,得到最后的标签表示;S5、将最后的标签表示与验证集进行比较,调整模型参数信息,反复训练,得到最好的模型;S6、输入中文法律文书案列,模型自动进行判断并输出法律文书中的法律实体。

    一种地理本体要素实例属性相似度的计算方法

    公开(公告)号:CN107329955B

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN201710522402.1

    申请日:2017-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种地理本体要素实例属性相似度的计算方法,包括以下步骤:将基础地理信息数据库转换为大规模地理本体库,构造地理本体;遍历地理本体构建关键属性对集合和辅助属性对集合;分别计算两个实例中关键属性对相似度和辅助属性相似度计算两个实例的综合相似度。该方法在计算要素实例相似度方面有更高的准确性。

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