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公开(公告)号:CN119312971A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411364321.X
申请日:2024-09-27
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种覆冰情况预测方法、装置、电子设备及存储介质。通过采用增量学习的方式预先训练得到准确的预测模型,在获取到当前时刻的环境数据和历史时刻的覆冰数据后,根据预测模型,得到当前时刻准确的覆冰数据,进而将当前时刻的覆冰数据作为覆冰情况进行输出,以便于后续根据该覆冰情况执行相应的除冰策略。在新样本的样本量较少的情况下,也能够训练得到准确的预测模型,进而得到准确的覆冰情况。
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公开(公告)号:CN119941574A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411774657.3
申请日:2024-12-04
Applicant: 南开大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种图像修复方法、装置、电子设备及存储介质,通过预先训练完成的修复模型的特征提取层,对待修复图像进行特征提取,得到图像特征,之后再通过修复模型的编码器和解码器,基于图像特征执行自注意力编码操作,进而得到将该待修复图像自身特征进一步编码后的深度编码特征,以及对该编码特征进行解码,得到解码特征,最后根据解码特征得到目标图像。该方法可基于图像特征执行自注意力编码操作,以得到将待修复图像自身特征进一步编码的深度编码特征,以及对该编码特征执行自注意力解码操作,得到解码特征,进而基于解码特征来得到目标图像,在不需要构建数学模型的情况下,可仅基于图像自身特征,修复得到理想的目标图像。
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