公开(公告)号：CN113095278B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202110463658.6

申请日：2021-04-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨鹏 ,  程昌虎 ,  艾成铭 ,  马卫东

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06N20/00 ,  G06F21/60

Abstract: 本发明提供了一种基于UCL的无人驾驶系统对象标识方法和装置，首先利用深度学习目标检测模型对车载视频进行自动实时目标检测提取对象信息；其次扩展统一内容标签UCL，新增无人驾驶对象属性集合UOPS；然后依据扩展后的统一内容标签对车载视频中的对象进行UCL语义标引；接着上传利用UCL标引后的对象标识到知识库并利用知识库中的先验信息校准UCL对象信息包；最后将UCL对象信息包通过传输模块可靠传输至智慧路网的接收模块。本发明实现对象数据与处理软件分离解耦，提高车载视频信息提取的效率与准确度，确保无人驾驶环境中对象标识的统一性、兼容性、安全性和高效性，形成确保对象可监测、可控制、可审计的关键使能技术。

公开(公告)号：CN113095278A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110463658.6

申请日：2021-04-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨鹏 ,  程昌虎 ,  艾成铭 ,  马卫东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06F21/60

Abstract: 本发明提供了一种基于UCL的无人驾驶系统对象标识方法和装置，首先利用深度学习目标检测模型对车载视频进行自动实时目标检测提取对象信息；其次扩展统一内容标签UCL，新增无人驾驶对象属性集合UOPS；然后依据扩展后的统一内容标签对车载视频中的对象进行UCL语义标引；接着上传利用UCL标引后的对象标识到知识库并利用知识库中的先验信息校准UCL对象信息包；最后将UCL对象信息包通过传输模块可靠传输至智慧路网的接收模块。本发明实现对象数据与处理软件分离解耦，提高车载视频信息提取的效率与准确度，确保无人驾驶环境中对象标识的统一性、兼容性、安全性和高效性，形成确保对象可监测、可控制、可审计的关键使能技术。

公开(公告)号：CN113094587A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110443867.4

申请日：2021-04-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨鹏 ,  艾成铭 ,  程昌虎 ,  于晓潭

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/36 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱路径的隐式推荐方法，包括如下步骤：在知识图谱中提取用户和候选item之间的路径；将路径输入注意力知识路径模块AKPM中，捕获知识图谱中用户和候选item之间的显式特征；将用户的历史交互记录和候选item输入IFEM中，捕获知识图谱之外的隐式特征；融合显式和隐式特征向量得到推荐分数。本发明充分利用用户的行为记录，在捕获用户和候选item之间的显式特征的同时，还能够捕获知识图谱之外item之间的知识图谱之外的隐式特征，将显式和隐式特征融合并用于推荐，相比其他方法，本发明方法推荐准确率高，可解释性好。

公开(公告)号：CN113094587B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202110443867.4

申请日：2021-04-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨鹏 ,  艾成铭 ,  程昌虎 ,  于晓潭

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/36 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱路径的隐式推荐方法，包括如下步骤：在知识图谱中提取用户和候选item之间的路径；将路径输入注意力知识路径模块AKPM中，捕获知识图谱中用户和候选item之间的显式特征；将用户的历史交互记录和候选item输入IFEM中，捕获知识图谱之外的隐式特征；融合显式和隐式特征向量得到推荐分数。本发明充分利用用户的行为记录，在捕获用户和候选item之间的显式特征的同时，还能够捕获知识图谱之外item之间的知识图谱之外的隐式特征，将显式和隐式特征融合并用于推荐，相比其他方法，本发明方法推荐准确率高，可解释性好。