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公开(公告)号：CN106585636B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201611065241.X
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: B60W40/107 , B60W40/10 , B60W40/109 , B60W50/00 , B60W50/14
Abstract: 本发明涉及一种基于状态机的车辆行驶状态描述和驾驶行为侦测的方法，使用有限状态机来描述驾驶行为，通过三轴加速度传感器来采集汽车行驶过程当中的数据，并由此构建有限状态机模型，以及最终实现对转弯前是否减速和频繁变道行为的侦测、预警，保障驾驶员和车辆的安全。与现有技术相比，本发明除了可以实时对驾驶员的驾驶行为预警以外，还可以合理地对驾驶员的行车行为习惯进行评判，从短期和长期两方面保障驾驶员和车辆的安全。
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公开(公告)号：CN116166775A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310026053.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/126 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于Google Bert的文档推荐方法及系统，属于文字采矿和信息挖掘等自然语言处理技术领域。该方法包括：获取输入的文本数据，并对其进行预处理，将所述文本数据转化为索引数组；使用Bert模型对所述索引数组进行编码，获取所述索引数组的最终编码；将所述索引数组的最终编码进行0.1的Dropout，并通过softmax计算得到相似度；根据所述相似度对文档进行排序，输出要推荐的文档。本发明提出的基于Google Bert的文档推荐方法通过预测屏蔽子词(先将句子中的部分子词屏蔽，再令模型去预测被屏蔽的子词)进行训练的这种方式在语句级的语义分析中取得了极好的效果。
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公开(公告)号：CN111079545A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911151122.X
申请日：2019-11-21
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像修复的三维目标检测方法和系统，该方法包括以下步骤：获取三维目标的RGB图和雷达点云；根据二维目标检测算法在RGB图上生成二维目标检测框；对于存在被遮挡目标的图片，采用实例分割算法进行实例分割得到目标被遮挡处的掩码，然后根据形态学闭运算计算目标的完整掩码；将雷达点云通过相机矩阵转化为深度图，在深度图上将目标的被遮挡处，然后进行图像修复，修复完成后，根据目标的完整掩码，提取目标的深度图形式的深度信息；根据目标的深度图形式的深度信息转化为修复后点云；将修复后点云输入三维目标检测网络中进行三维目标检测。与现有技术相比，本发明起到了三维目标检测减少偏移、提高精度的作用。
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公开(公告)号：CN106585636A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611065241.X
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: B60W40/107 , B60W40/10 , B60W40/109 , B60W50/00 , B60W50/14
CPC classification number: B60W40/107 , B60W40/10 , B60W40/109 , B60W50/00 , B60W50/0097 , B60W50/14 , B60W2050/0043 , B60W2050/143 , B60W2520/105 , B60W2520/125
Abstract: 本发明涉及一种基于状态机的车辆行驶状态描述和驾驶行为侦测的方法，使用有限状态机来描述驾驶行为，通过三轴加速度传感器来采集汽车行驶过程当中的数据，并由此构建有限状态机模型，以及最终实现对转弯前是否减速和频繁变道行为的侦测、预警，保障驾驶员和车辆的安全。与现有技术相比，本发明除了可以实时对驾驶员的驾驶行为预警以外，还可以合理地对驾驶员的行车行为习惯进行评判，从短期和长期两方面保障驾驶员和车辆的安全。
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公开(公告)号：CN116166776A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310026063.3
申请日：2023-01-09
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种面向工业领域用户问答的意图识别方法及装置，属于信息交互技术领域。该方法包括：根据产品特点，设定意图识别的所有意图类别；获取用户文本输入，对输入语料进行分词，生成多个单词；对所述单词进行初始化，得到初始化词向量；利用BERT+Bi‑GRU+Attention+CRF+softmax模型对多个所述初始化词向量进行意图检测，得到所述用户文本输入对应的意图结果。本发明的检测模型中基于Bi‑GRU，拥有双向特征提取的特性，适用于较短和较长语料；同时还引入了注意力机制，对局部特征与全局特征加以充分利用,通过赋予重要特征更高权重，从而减少噪声，提取更为丰富的特征信息，提高识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108495259A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810252561.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种渐进式室内定位服务器及定位方法，属于室内定位方法领域。一种渐进式室内定位服务器，其特征在于：包括现场勘测模块，用于将室内均分为多个区域，对各个区域的Wi-Fi数据进行采集，并设置相应的标签；概率统计模块，利用现场勘测模块获取的Wi-Fi信号以及标签，估算每个样本点上每个热点的信号强度的概率分布；定位模块，接收用户终端的Wi-Fi数据与动态视觉信息数据，将Wi-Fi数据与概率统计模块得到的用户所在的区域以及概率结合对动态视觉信息数据进行偏差调整，确定用户的精确位置。本发明将Wi-Fi定位和基于视觉特征的即时定位与地图构建技术融合，使用动态视觉信息作为定位标签，减少了对拍摄的限制。
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公开(公告)号：CN119207827A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411449390.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 一种基于博弈策略的双层耦合网络传染病传播模型的构建方法及系统；所述构建方法包括：构建信息传播网络和物理接触网络；在信息传播网络中，根据个体状态采用UAU模型对个体意识的演化进行建模，在物理接触网络中，采用SIS传染病模型对个体状态的演化进行建模；在信息传播网络中引入个体意识的博弈策略机制；在物理接触网络中构建个体行为的反馈机制；根据MMCA方法、引入博弈策略机制的信息传播网络及构建反馈机制的物理接触网络构建双层耦合网络传染病传播模型，及对双层耦合网络传染病传播模型进行阈值分析；本发明考虑个体在接收传染病信息之后做出的博弈策略与行为反馈，用于解决双层耦合网络中信息传播与传染病传播之间的复杂耦合问题。
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公开(公告)号：CN118535729A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410530486.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F16/901 , G06F16/34 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及工业领域知识图谱三元组自动抽取和对齐的方法及装置，属于自然语言处理技术领域，包括以下步骤：步骤1：获取文本样本数据，对文本样本进行预处理，做成数据集；步骤2：将步骤1中的数据集放入结合低秩适配器方法对大型语言模型进行工业领域三元组抽取任务微调；步骤3：将步骤1中的数据集放入结合基于跨度的联合实体关系抽取方法对小型语言模型进行工业领域三元组抽取任务微调；步骤4：对抽取的结果进行处理；步骤5：将处理结果导出为知识图谱并存储为常见格式；步骤6：通过Neo4j图数据库进行知识图谱可视化展示。本发明通过大型语言模型和小型语言模型融合策略提高知识抽取和图谱构建的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN108596054A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810314275.0
申请日：2018-04-10
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数方法，其包括以下步骤：输入一张图片，分别进入三个分支网络，以用于获得不同尺度的特征图；将获得的各个分支网络的特征图进行融合，得到最终估计的特征图；将输出的特征图映射为密度图；对密度图进行求和运算实现当前人群数量的估计。本发明提供的一种基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数方法，可克服遮挡、场景透视扭曲和不同的人群分布等对人群计数的严重影响，具有较强的实用性，鲁棒性好，能精确进行人群计数或者人群密度估算，将对监控人群异常事件具有重要价值。
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公开(公告)号：CN118445478A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410540364.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种融合动态邻居和静态邻居信息的自监督学习推荐方法，属于个性化推荐技术领域。包括：从公开数据中获取用户‑项目交互图以及用户社交图，建立数据集；构建基于轻量级图卷积网络LightGCN和贝叶斯个性化排序算法的推荐模型；构建静态隐式邻居集合、静态显式邻居集合以及动态邻居集合用于对LightGCN进行对比学习；结合模型训练和对比学习构建总的损失函数对模型进行优化。本发明结合了动态邻居和静态邻居的概念来进行推荐，能够捕捉到用户特征的细微变化，从而使推荐更加个性化和精准。同时利用了用户社交网络中的数据以及用户和项目之间的交互数据，解决了数据稀疏性问题，也为推荐系统提供了丰富且个性化的视角。
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