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公开(公告)号：CN117370569A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311274719.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N5/025
Abstract: 本发明公开了基于义原预测的工业知识图谱验证方法，属于知识图谱技术领域。它包括以下步骤：S1、预处理数据，基于预处理数据搭建义原预测模型，同时对预处理数据进行规则挖掘；S2、训练步骤S1的义原预测模型得训练模型；S3、基于步骤S1中的规则挖掘和步骤S2中的训练模型，验证知识图谱得到验证后的知识图谱。本发明解决了垂直领域知识图谱难验证的问题，并且使用了专家标注的Hownet义原库训练义原预测模型和加入了义原是最基本的、不宜再分割的最小语义单位的原理，将义原与知识图谱验证结合，大幅度提高了验证垂直领域知识图谱的准确率以及验证效率。
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公开(公告)号：CN115700512A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211066077.X
申请日：2022-09-01
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06Q10/20 , G06Q30/016
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的车辆故障推理方法，其包括：构建车辆故障的知识图谱；获取用户的问题语句；对问题语句通过TextCNN进行问题分类，得到分类结果；采用NER数据标注方式对训练问句进行标注，根据序列标注结果训练实体抽取模型；采用决策树模型对实体抽取模型抽取问题语句后的结果进行决策生成车辆故障类别，根据车辆故障类别在知识图谱中查找答案；根据问题分类结果以及所述答案进行问题模板匹配，将所述答案代入所述问题模板中，得到回答语句。该方法构建的问答系统实现了分词处理、问题分类、问题模板匹配、答案生成一套完整的流程，可以帮助用户判断车辆的故障问题，也可以帮助用户查询有关车辆故障的相关知识。
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公开(公告)号：CN112669292B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011626199.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/40 , G06T5/30 , G06T5/20 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，包括如下步骤：S1、采集飞机蒙皮喷漆表面的图像；S2、基于表面平滑度对步骤S1采集的图像进行二分类缺陷检测；S3、基于精简GoogLeNet卷积神经网络模型对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行多分类检测；S4、输出多分类结果。本发明提供的实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，融合了基于传统图像缺陷检测二分类方法与基于深度学习的GoogLeNet卷积神经网络模型的缺陷多分类框架，二分类与多分类相结合，不仅有效提高了算法的运算效率和鲁棒性，而且有效缩短了算法执行时间，提高了飞机蒙皮表面缺陷检测的精确度，可有效满足对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行智能化检测与分类的需求。
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公开(公告)号：CN112750142A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110102028.6
申请日：2021-01-26
Abstract: 本发明提供一种基于边窗注意力机制的超声图像分割系统及方法，所述系统包括超声数据采集模块、第一数据传输模块、服务器模块、第二数据传输模块及可视化模块；第一数据传输模块分别与超声数据采集模块、服务器模块和可视化模块连接；服务器模块包括图像预处理单元和超声图像分割模型；超声图像分割模型包括卷积神经网络、空洞卷积模块、边窗注意力模块及分类器；卷积神经网络分别与图像预处理单元、空洞卷积模块、边窗注意力模块及分类器连接；第二数据传输模块与可视化模块连接；本发明采用基于边窗注意力机制的卷积神经网络，将边窗卷积融合到卷积过程中，与注意力机制结合使得分割的效果更加准确，极大减少了计算量。
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公开(公告)号：CN112344930A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011363891.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机的室内定位导航系统，包括地面控制模块和无人机定位导航模块；所述无人机定位导航模块包括无人机、四个分别安装于室内的四个地点的超宽带定位基站和搭载于无人机上的微处理器、飞控模块、无人机传输模块、超宽带定位标签、惯性测量单元、智能视觉模块；所述无人机传输模块与微处理器信号连接且基于通信网络与地面控制模块通信连接，用于实现无人机定位导航模块与地面控制模块的数据传输和数据交互。本发明提供的用于无人机的室内定位导航系统，将超宽带定位技术和惯性测量单元相融合，即使在室内遮挡条件也可以实现对无人机的精准定位，有效提高了对无人机的室内定位准确性和导航的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119850952A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411914326.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像分割技术领域，更具体地说，涉及自回归顶点生成与语言结构引导的图像指代分割方法，获取输入图像和对应的指代查询语句；利用预训练的视觉编码器获取输入图像的多尺度视觉特征；利用预训练的语言编码器获取指代查询语句的语言特征；基于多尺度视觉特征，构建图像语义场景图；基于语言特征，构建查询语言依存图；利用图对齐机制和特征对齐机制，实现图像语义场景图与查询语言依存图的结构化多模态融合；基于结构化多模态融合的结果，采用语言引导的自回归实例生成方法生成目标实例的轮廓点序列；根据轮廓点序列生成目标实例的分割掩码；输出分割掩码作为图像指代分割的结果，实现了显著的性能提升。
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公开(公告)号：CN114564597B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210201472.8
申请日：2022-03-03
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/189 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N5/025
Abstract: 一种融合多维度多信息的实体对齐方法，包括以下步骤：将两个异构知识图谱同时作为输入；根据邻域结点对中心结点的重要程度实现下采样；将实体作为中心结点利用图卷积网络获得的嵌入表示同实现下采样后包含重要邻居信息的表示融合；通过余弦相似度计算源实体#imgabs0#与区域内的这些目标实体的相似度，加权求和相似矩阵#imgabs1#、#imgabs2#、#imgabs3#和#imgabs4#，得到最终跨图的实体对齐得分表。本发明的方法结合结果层和表示层的实体相似度，实现了利用多维度结果加权拼接的方式解决实体对齐问题。本发明的方法融合实体的多方面信息，即实体名称、属性和实体描述，分别从语义级、词语级、句子级定义实体相似度度量方法，有效判别实体是否对齐。
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公开(公告)号：CN117972055A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410130911.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G16H10/60 , G16H70/00
Abstract: 本发明涉及一种基于医学知识图谱的查询方法及系统，方法包括以下步骤：输入待查询的问题；通过信息过滤算法对待查询的问题进行信息过滤，得到实体类型；通过信息匹配算法，匹配实体类型与知识图谱数据；若存在与实体类型匹配的知识图谱数据，则输出匹配的知识图谱数据；否则，输出预设的错误提示信息；通过信息追问算法，根据预设的错误提示信息，生成追问问题；根据回答内容使用信息过滤算法进行信息过滤或结束本次查询。与现有技术相比，本发明具有输出结果精度高、查询效率高等优点。
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公开(公告)号：CN114972806A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210519405.0
申请日：2022-05-12
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的医学图像分析方法，属于医学图像处理技术领域，本发明通过深度学习等技术对患者医学图像的病变区域进行长期偏移度分析和形态分析，并通过第二网络模型和第三网络模型进行病变严重度和病变速度预测，同时进行可视化处理，形成可视化分析报告，最后通过辅助装置周期性的反馈给主治医生，从而有利于实现对病变区域进行长期跟踪，能够周期性的反映和获取患者病变区域的动态变化情况，进而有利于高效地辅助主治医生进行癌症治疗和控制。
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公开(公告)号：CN112669292A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011626199.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/40 , G06T5/30 , G06T5/20 , G06T5/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，包括如下步骤：S1、采集飞机蒙皮喷漆表面的图像；S2、基于表面平滑度对步骤S1采集的图像进行二分类缺陷检测；S3、基于精简GoogLeNet卷积神经网络模型对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行多分类检测；S4、输出多分类结果。本发明提供的实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，融合了基于传统图像缺陷检测二分类方法与基于深度学习的GoogLeNet卷积神经网络模型的缺陷多分类框架，二分类与多分类相结合，不仅有效提高了算法的运算效率和鲁棒性，而且有效缩短了算法执行时间，提高了飞机蒙皮表面缺陷检测的精确度，可有效满足对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行智能化检测与分类的需求。
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