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公开(公告)号：CN119339059A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411426034.7
申请日：2024-10-14
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开一种基于自注意力与多尺度自适应融合的目标检测方法及系统，涉及多尺度目标检测领域，方法包括：利用多尺度特征提取模块拆分待识别图像，并依次执行n个单尺度特征提取阶段，得到待识别图像的n‑1个不同尺度的局部增强特征图；利用多尺度特征融合模块构建包含n‑1个不同尺度的局部增强特征图的特征金字塔，并分别对特征金字塔每个特征层上的局部增强特征图进行尺度和空间感知注意力计算，得到n‑1层不同尺度的融合特征图；利用尺度自适应模块分别计算每层融合特征图上无锚框分支的分类损失和回归损失，并利用分类损失和回归损失之和最小时对应的特征层对待识别图像进行目标检测。本申请提高了待识别图像中目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN119206252A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411261423.9
申请日：2024-09-10
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开一种无监督自适应学习的弱目标显著性检测方法及系统，涉及计算机视觉图像分析和处理领域，方法包括：采用引入了滤波参数的自适应去雾模块对弱目标图像进行去雾，实现了对弱目标图像的自适应降噪；通过对去雾后的图像进行特征提取和融合并计算得到激活图，并利用激活图，以目标损失函数最小为目标，对经验标签生成网络模型进行训练，以此获得经验标签，实现了在无需人工标注信息的前提下生成准确的显著性图。进而依据经验标签，采用显著性检测网络模型挖掘到去雾后的目标图像的细节信息和全局信息的计算得到显著性图，提高了弱目标图像显著性检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118551799A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410612181.7
申请日：2024-05-16
Applicant: 上海大学
IPC: G06N3/008 , G06N3/092 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/044
Abstract: 本发明公开一种基于离线强化策略学习的安全策略学习方法，涉及强化学习和深度学习领域，该方法包括：获取虚实数据集；基于所述虚实数据集，构建风格迁移模型；将所述虚拟数据输入所述风格迁移模型，生成目标虚拟数据集；融合所述目标虚拟数据与所述真实数据，得到融合数据集；将所述下一时刻融合观测状态输入条件变分自编码器，输出下一时刻的动作；判断所述下一时刻的动作的动作安全值是否小于预设安全阈值；利用更新后的评论家网络更新所述条件变分自编码器，得到更新后的下一时刻的动作，将更新后的下一时刻的动作为安全策略驱动智能体运动。
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公开(公告)号：CN118520108A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410572317.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 上海大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F40/268 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N5/025 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开一种预测情感衍生行为的方法及装置，涉及情感衍生行为预测技术领域，方法包括：根据三元组关系元数据，利用基于塔克分解的行为预测方法进行第一次学习，得到第一行为概率；基于假想行为构建假想主体‑情感‑行为三元组，并将其嵌入表示融入注意力机制，动态调整主体与情感对假想主体‑情感‑行为三元组的关注度，得到优化假想三元组，以此计算得到第二行为概率；根据第一和第二行为概率确定知识表示模型的最终输出概率。本发明通过注意力机制动态调整主体与情感对假想主体‑情感‑行为三元组的关注度，自我反思对假想上下文语境的依赖程度，完成对隐式情感行为驱动关系的挖掘，实现对情感衍生行为的精确预测。
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公开(公告)号：CN118365858A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410517073.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0985 , G06V10/75 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开一种海上船舶图像的特征增强及小样本船舶目标识别方法、装置及介质，涉及图像处理领域，特征增强方法包括利用主干网络对海上船舶图像进行多尺度特征提取，获得多个不同尺度的特征；将多个不同尺度的特征进行通道维度和空间维度上的融合，获得多尺度融合特征；采用多头注意力机制对多尺度融合特征进行关系增强，获得关系增强特征；对多尺度融合特征和关系增强特征进行融合，获得增强融合特征。本发明通过对海上船舶图像的多个不同尺度的特征进行通道维度和空间维度上的融合，并采用多头注意力机制对多尺度融合特征进行关系增强，获得增强融合特征，提高了图像的质量和清晰度，增强了图像特征表达能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118364815A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410517129.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06F40/289 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种面向句子全局特征的实体关系抽取方法、系统及介质，涉及实体关系抽取技术领域，包括：获取待抽取实体关系的目标语句；利用预训练的Bert模型对目标语句进行分词编码，得到目标语句嵌入向量；将目标语句嵌入向量输入预训练的全局特征学习网络，得到目标实体关系标注矩阵和目标实体对标注矩阵；全局特征学习网络是基于前馈神经网络和Transformer模型构建的；目标实体关系标注矩阵为标注目标语句中所有实体的类型和关系的矩阵；目标实体对标注矩阵为标注目标语句中所有实体对的矩阵；对目标实体关系标注矩阵和目标实体对标注矩阵解码，得到目标语句对应的三元组形式的实体关系。本发明提高了实体关系抽取的精准性。
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公开(公告)号：CN118295256A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410397175.4
申请日：2024-04-02
Applicant: 上海大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开基于先验知识和模糊推理的无人系统演示数据集构建方法，涉及模仿学习领域，包括基于先验知识对无人系统的整体任务按步骤进行分解，得到子任务集合；构造有限状态机及每个子任务的模糊规则控制器；将当前时间步的状态向量输入至当前子任务的模糊规则控制器，经模糊规则控制器处理后输出决策输出动作；基于当前时间步的状态向量和决策输出动作，得到当前时间步的状态‑动作对；更新状态向量，重复上述步骤获得多个状态‑动作对，并整合为当前子任务轨迹；将所有子任务轨迹整合得到演示数据轨迹，并存储于演示数据集中。本发明降低了无人系统控制过程中与人类专家交互频率，减少了人类专家参与模型训练的工作量。
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公开(公告)号：CN116843018A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310808639.1
申请日：2023-07-03
Applicant: 上海大学 , 华东计算技术研究所(中国电子科技集团公司第三十二研究所)
IPC: G06N3/092 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开一种虚实无缝迁移方法、系统、电子设备及介质，涉及表征学习和强化学习领域，该方法包括：获取虚拟环境下智能体与环境的交互数据；对当前状态的观测进行数据增强；将增强后的观测输入孪生表征网络进行降维，得到向量化状态数据；将向量化状态数据和对应的动作输入孪生价值网络，得到对应的价值；根据向量化状态数据、对应的价值和下一状态的观测，构造表征损失函数；根据表征损失函数，应用梯度下降法，对孪生表征网络、孪生价值网络和决策网络进行训练；当总的训练次数大于预设阈值时，得到训练好的表征网络和决策网络，根据真实环境下的当前状态的观测得到响应于真实环境下的动作。本发明能够提高策略的泛化性能。
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公开(公告)号：CN119048220A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411060400.1
申请日：2024-08-02
Applicant: 上海大学
IPC: G06Q40/03 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于双视角的层次化金融行为特征检测方法及系统，涉及欺诈检测技术领域，该方法包括：根据待检测账户的交易记录，构建待检测账户的交易子图网络；使用具有时间感知的TLSTM模型对交易子图网络进行特征提取，得到节点对之间的时序交易特征；利用注意力机制构建节点对之间的节点视角全局交易特征，使用Attention确定待检测账户的金融行为特征；结合时序交易特征和金融行为特征，确定交易视角下的交易特征；将金融行为特征和交易视角下的交易特征分别输入到节点分类器和交易分类器，得到待检测账户为欺诈账户的概率以及账户之间的交易为欺诈交易的概率。本发明结合了注意力机制和网络简化技术，提高了欺诈账户的识别准确性。
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公开(公告)号：CN118626953A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410675520.6
申请日：2024-05-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F40/30 , G06F18/23213 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于语义聚合的群体行为预测方法、产品、介质及设备，涉及群体行为技术领域。所述方法包括：获取实体集合中的上下文信息并计算得上下文表征；对上下文表征进行线性变换后得到上下文表征集合并计算其上下文评分；采用Skip Gram方法获取实体表征；对实体表征进行线性变换后得到实体表征集合并计算其实体评分；基于上下文评分和实体评分得实体‑集合分类器并获得同义实体集合列表；基于同义实体集合列表，得归一化行为序列列表，从而进行群体行为的预测。本发明可基于实体的上下文信息提高语义聚合的准确性，从而有效提高群体行为预测的准确性和效率。
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