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公开(公告)号：CN119832341A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510220497.6
申请日：2025-02-27
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种基于混合专家模型的动物异常检测方法及系统，通过收集和分析大量健康动物的行为数据，对健康行为模式进行建模，提取行为特征的统计规律；然后对于计算待测样本的行为特征与健康行为模式之间的欧几里得距离作为判断异常状态的依据，不仅考虑了图像特征，还融入了行为特征的统计信息；克服了现有动物异常检测研究利用表观数据判断异常方面的局限性，实现了提高动物行为异常检测的准确性和可靠性的功能。本发明通过采用聚类分析等方法和遗传算法，全面考虑行为因素和科学分配行为权重，提高了行为模式分析的准确性和适应性，更好地捕捉和识别异常行为；使用多种机器学习算法对行为数据进行分类，并使用集成学习投票融合多个模型的预测结果得出最终的异常检测结果；结合了多种方法的优点，提高了行为模式分析的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110781315B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910981977.9
申请日：2019-10-16
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/34 , G06F16/332 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种食品安全知识图谱及相关智能问答系统的构建方法，所述的食品安全知识图谱整理了大量近年来官方发布的不合格食品的数据，让人们可以方便查询到自己想要了解的相关食品信息，通过设计食品安全本体，可以解决知识图谱中相关知识融合与知识推理的问题，本体整理了与食品生产和食品检测相关的概念、分类与关系，帮助人们分析不合格食品出现的原因和分布，并通过设计HACCP体系的本体模型，为实现以HACCP为基础的食品安全溯源提供推理机制，帮助人们为未来可能出现的食品问题提供溯源与预警，所述的基于食品安全知识图谱的智能问答系统，通过搭建web网站方便用户在线访问，用自然语言访问知识图谱。
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公开(公告)号：CN114547324A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111676407.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种食品安全国家标准领域本体的构建方法、系统和介质，首先，按类型逐一分析食品安全国家标准的内容结构，再按照本体构建法对食品安全标准本体进行类模型建模，再使用基于规则的半自动化知识提取算法从食品安全国家标准中提取实例、实例属性与实例间关系等数据，最后依据之前建立好的类模型，将这些数据导入到本体中，完成本体的构建。建立好的本体能比较完整的展现标准中的重要的概念、术语、操作过程等信息及其相互关系，对未来进行食品安全知识图谱的知识融合与知识推理将起到支撑作用，极大地提升了工作效率，具有非常好的推广使用价值。
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公开(公告)号：CN111240318A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911346845.5
申请日：2019-12-24
Applicant: 华中农业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种机器人的人员发现算法，此算法基于云模型与部分可观察蒙特卡洛规划，包括硬件部分和软件部分，所述硬件部分包括移动底盘、传感器、激光雷达和上位计算机，所述软件部分包括基于部分可观察蒙特卡洛规划(POMCP)的人员发现算法以及基于云模型的部分可观察蒙特卡洛规划(POMCP)决策算法，本发明公开了一种员发现算法，可用于室内机器人在被追踪人员丢失时，重新发现被追踪人员，本发明算法将云模型原理溶入到部分可观察蒙特卡罗规划(POMCP)人员发现算法中来选择下一个动作，控制机器人移动，使用方便快捷。
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公开(公告)号：CN116402019A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310458181.1
申请日：2023-04-21
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/211 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征融合的实体关系联合抽取方法及装置，该方法能将预训练BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers，基于Transformer的双向编码器)模型提取的上下文语义特征与通过GCN训练字邻接图得到的句法结构特征进行自适应参数融合，融合过程会通过门网络结构自主学习融合权重来实现，融合后的特征可用于实体与实体间关系的联合抽取；在抽取关系前还要将待判定的关系特征嵌入通过关系选择器中的强化学习进行特征强化，用于进一步提升关系抽取的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115905561A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211421293.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本申请公开了一种本体对齐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：首先，根据所有本体的概念信息和概念关系信息，分别确定本体的语义嵌入特征和结构嵌入特征；然后，将语义嵌入特征和结构嵌入特征进行融合，确定本体的最终嵌入特征；最后，获取待对齐最终嵌入特征，然后根据待对齐最终嵌入特征与先前获取到的本体的最终嵌入特征之间的关系，实现对待对齐本体的对齐。通过同时提取语义特征和结构特征，实现对本体的对齐，不仅提高了本体对齐的精度，避免了知识图谱的错误，并且由于本技术方案在进行本体对齐过程中对本体没有限制，因此能够根据需要将所有相关的本体纳入对齐范围，进一步提高本体对齐的可靠度。
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公开(公告)号：CN114547324B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202111676407.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种食品安全国家标准领域本体的构建方法、系统和介质，首先，按类型逐一分析食品安全国家标准的内容结构，再按照本体构建法对食品安全标准本体进行类模型建模，再使用基于规则的半自动化知识提取算法从食品安全国家标准中提取实例、实例属性与实例间关系等数据，最后依据之前建立好的类模型，将这些数据导入到本体中，完成本体的构建。建立好的本体能比较完整的展现标准中的重要的概念、术语、操作过程等信息及其相互关系，对未来进行食品安全知识图谱的知识融合与知识推理将起到支撑作用，极大地提升了工作效率，具有非常好的推广使用价值。
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公开(公告)号：CN118504571A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410770535.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于SDT‑MCM的重叠实体关系抽取方法、装置、设备及介质，属于关系分类技术领域，用于基于训练完备的SDT‑MCM模型对待预测文本进行联合抽取，获得预测结果；SDT‑MCM模型包括语义特征提取模块、句法特征提取模块、多维角标注模块、分类器模块；基于SDT‑MCM的重叠实体关系抽取方法包括：基于语义特征提取模块提取出文本的语义特征；基于文本数据对应的句法依赖树构建字邻接图，基于句法特征提取模块对字邻接图进行特征提取，获得句法特征；基于语义特征以及句法特征获得融合特征，基于多维角标注模块对融合特征进行标注，获得多维角标注矩阵；基于分类器模块对多维角标注矩阵进行实体和关系的联合抽取，实现文本的重叠实体与关系的抽取。
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公开(公告)号：CN119888371A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510220498.0
申请日：2025-02-27
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种基于多视角半监督训练的动物行为检测方法及系统，基于半监督学习框架，采用多视角视频匹配机制和教师‑学生半监督学习框架，通过改变训练策略更好地融合来自不同视角的信息，通过分阶段优化高效融合多视角数据；通过动态伪标签过滤机制引入置信度筛选，过滤低质量或噪声伪标签，确保学生模型在训练过程中仅使用可靠的伪标签信号，从而提升模型的学习效果和性能；利用斜视视角的教师模型生成伪标签数据，通过单应矩阵映射到俯视视角，帮助俯视视角的学生模型学习到更多的目标特征信息，通过更精确的匹配矩阵计算，利用多视角间的互补信息，有效减少了在目标遮挡情况下的身份错误切换，实现了提高动物行为检测的准确性的功能。
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公开(公告)号：CN119396139A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411417815.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 华中农业大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/692 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明涉及一种多机器人协同方法、装置、电子设备及存储介质，属于机器人控制技术领域，用于基于构建的MRVCC模型对多机器人进行协同控制；MRVCC模型包括虚拟质心模块、共识算法模块以及分层策略控制模块；多机器人协同方法包括：基于虚拟质心模块构建多机共享的虚拟质心节点，基于虚拟质心节点对多机器人的行为进行规划，生成多机器人编队，并获得编队信息；基于编队信息以及共识算法模块对多机器人的行为进行协调，并获得最小编队累计误差；确定多机器人编队中机器人的状态，基于机器人的状态，采用分层策略控制模块执行多种策略控制，完成多机器人的协同编队和避障目标。
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