-
公开(公告)号：CN113705713B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111029998.4
申请日：2021-09-03
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部注意力机制的文本识别方法，具体包括如下步骤：使用合成数据以及公开的真实文本行作为训练数据，使用真实场景下采集的文本行作为测试数据；对所有训练和测试样本进行数据预处理；采用有监督的方法训练识别模型，每个文本行都有对应的文本信息；采用卷积层和自注意力层等结构设计识别网络；将训练数据和标签输入到识别网络中进行训练；输入测试数据到训练完成的网络中，得到识别结果。本发明利用全局和局部注意力网络实现文本行识别，能够识别各种场景下复杂多样的联机和脱机文本，并在各个公开的数据集上达到了较高的准确率，具有极高的实用性和应用价值。
-
公开(公告)号：CN113704477A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111030020.X
申请日：2021-09-03
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种文本识别中识别网络与语言模型的联合优化方法，包括：采集文本数据，将文本数据划分为训练集和测试集，并设置文本行标签；构建识别网络，将文本数据输入识别网络，获得第一概率分布；构建语言模型，将概率分布输入语言模型，通过建模语义，获得第二概率分布；将训练集和文本行标签输入由识别网络和语言模型串联组成的网络进行训练，获得目标网络；将测试集和文本行标签输入目标网络，获得识别结果。本发明利用识别网络和语言模型的联合优化，大大提升了识别的精度，并且适用于不同机制的识别网络。该方案在各个公开的数据集上达到了较高的准确率，具有极高的实用性和应用价值。
-
公开(公告)号：CN113704477B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202111030020.X
申请日：2021-09-03
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种文本识别中识别网络与语言模型的联合优化方法，包括：采集文本数据，将文本数据划分为训练集和测试集，并设置文本行标签；构建识别网络，将文本数据输入识别网络，获得第一概率分布；构建语言模型，将概率分布输入语言模型，通过建模语义，获得第二概率分布；将训练集和文本行标签输入由识别网络和语言模型串联组成的网络进行训练，获得目标网络；将测试集和文本行标签输入目标网络，获得识别结果。本发明利用识别网络和语言模型的联合优化，大大提升了识别的精度，并且适用于不同机制的识别网络。该方案在各个公开的数据集上达到了较高的准确率，具有极高的实用性和应用价值。
-
公开(公告)号：CN113705713A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111029998.4
申请日：2021-09-03
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部注意力机制的文本识别方法，具体包括如下步骤：使用合成数据以及公开的真实文本行作为训练数据，使用真实场景下采集的文本行作为测试数据；对所有训练和测试样本进行数据预处理；采用有监督的方法训练识别模型，每个文本行都有对应的文本信息；采用卷积层和自注意力层等结构设计识别网络；将训练数据和标签输入到识别网络中进行训练；输入测试数据到训练完成的网络中，得到识别结果。本发明利用全局和局部注意力网络实现文本行识别，能够识别各种场景下复杂多样的联机和脱机文本，并在各个公开的数据集上达到了较高的准确率，具有极高的实用性和应用价值。
-
公开(公告)号：CN109938709A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910174132.9
申请日：2019-03-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/04 , A61B5/11 , A61B5/16
Abstract: 本发明涉及可穿戴设备的警报技术，具体为可穿戴安全警报装置的触发信息权重选择优化系统，包括相连接的信号识别模型、决策模型与警报模块；其中信号识别模型用于接受并分析外界提供的生理信号与环境信号，判断佩戴者的环境状态与自身状态；决策模型用于根据信号识别模型推算的环境状态与自身状态，对信号识别结果进行不同权重分配并给出加权求和的评分；警报模块用于比对决策模型给出的评分与预设报警阈值，判断是否触发并发出警报。该系统针对不同的周边环境信号、模型权重占比的分析结果决定是否触发报警装置，提高了对穿戴者人身安全远程检测的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120068798A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510026123.0
申请日：2025-01-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/106 , G06F40/197
Abstract: 本发明公开了一种统一多任务与多领域版面生成的方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取多个领域的版面生成数据；将每一个版面的所有元素的信息打平成一个序列，对序列进行随机的掩码作为输入，将完整的序列作为标签；将序列和标签输入到大语言模型进行训练，不同领域的版面数据在训练中混合使用；将根据不同任务需求、不同领域需求产生的部分版面信息输入到训练后模型中，让模型生成出一个完整的版面序列。本发明使用深度学习和基于大语言模型的序列生成技术，统一多种版面生成的任务以及多个领域的版面生成，实现一个通用、性能好的版面生成引擎。本发明可广泛应用于深度学习与模式识别领域。
-
公开(公告)号：CN109407504A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811457233.9
申请日：2018-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于人身安全保障领域，涉及一种基于智能手表的人身安全检测系统及方法。一种基于智能手表的人身安全检测系统包括处理器模块以及分别与处理器模块连接的显示模块、通信模块、摄像头、GPS定位模块、时间模块、传感器模块、音频模块和存储模块。处理器模块设有信号识别模型、决策模型和警报模块，信号识别模型对传感器模块采集的数据和音频模块采集的环境声音进行处理，决策模型综合信号识别模型的输出结果，判断智能手表佩戴者的状态，把状态结果传递给警报模块。本发明可以检测智能手表佩戴者是否受虐、受欺凌或者其他对智能手表佩戴者产生负面影响的处境并通知监护人，监护人及时处理，有效地保护智能手表佩戴者。
-
公开(公告)号：CN120046656A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510115032.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉令牌高效处理的多模态大语言模型免训练加速方法，包括以下步骤：获取多模态问答数据，并将多模态问答数据划分为验证集和测试集；将验证集输入到目标多模态大语言模型中，并通过搜索方法来进行模型各层的冗余度排序；根据冗余度排序，将测试集输入到目标多模态大语言模型中，获取目标多模态大语言模型每一层的冗余度大小；根据冗余度大小，对目标多模态大语言模型的部分层进行关于视觉令牌处理的加速操作。本发明利用视觉令牌所需算力要少于文本令牌的特点，通过定位大语言模型中的冗余层并对其中关于视觉令牌的自注意力操作和前馈神经网络操作进行优化，实现模型推理效率的大幅提升。
-
公开(公告)号：CN116469176A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310241090.2
申请日：2023-03-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种文本无关联机笔迹身份认证方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取文本无关的笔迹时间序列数据；对笔迹时间序列数据进行压力归一化和坐标中心归一化处理；构建基于深度神经网络的鉴别模型，采用归一化处理后的笔迹时间序列数据对鉴别模型进行训练；获取模板笔迹和待测试笔迹，将模板笔迹和待测试笔迹输入训练后的鉴别模型进行特征提取，获得第一表征向量和第二表征向量；根据第一表征向量和第二表征向量判定待测试笔迹为真实笔迹或者伪造笔迹。本发明在文本无关场景下进行笔迹认证，针对文本无关场景下内容无法使用只有风格可以使用的特点，自适应地增强风格特征的学习，降低错误率，可广泛应用于深度学习与模式识别领域。
-
公开(公告)号：CN109407504B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811457233.9
申请日：2018-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于人身安全保障领域，涉及一种基于智能手表的人身安全检测系统及方法。一种基于智能手表的人身安全检测系统包括处理器模块以及分别与处理器模块连接的显示模块、通信模块、摄像头、GPS定位模块、时间模块、传感器模块、音频模块和存储模块。处理器模块设有信号识别模型、决策模型和警报模块，信号识别模型对传感器模块采集的数据和音频模块采集的环境声音进行处理，决策模型综合信号识别模型的输出结果，判断智能手表佩戴者的状态，把状态结果传递给警报模块。本发明可以检测智能手表佩戴者是否受虐、受欺凌或者其他对智能手表佩戴者产生负面影响的处境并通知监护人，监护人及时处理，有效地保护智能手表佩戴者。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.046 seconds)
