公开(公告)号：CN114170188A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111496641.7

申请日：2021-12-09

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学

Inventor： 关佶红 ,  魏畅 ,  刘天颖 ,  杨涵晨 ,  张毅超 ,  周水庚

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种俯视图像的目标计数方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集俯视图像并生成图像数据集。步骤S2，利用几何自适应高斯卷积方法对图像数据集进行处理。步骤S3，构建回归计数神经网络模型。步骤S4，将真实密度图集作为训练集输入到回归计数神经网络模型进行监督训练，得到训练完成的回归计数神经网络模型。步骤S5，利用几何自适应高斯卷积方法对待计数图像进行处理。步骤S6，待计数图像的真实密度图输入到训练完成的回归计数神经网络模型。步骤S7，对待计数图像的预测密度图进行积分，得到待计数图像的目标个数。本发明提供一种俯视图像的目标计数系统。本发明提供一种俯视图像的目标计数存储介质。

公开(公告)号：CN114169450A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111506605.4

申请日：2021-12-10

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学

Inventor： 关佶红 ,  田雨竹 ,  叔宇楼 ,  杨涵晨 ,  李文根 ,  周水庚

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种社交媒体数据多模态态度分析方法，包括以下步骤：从社交媒体数据中选取图片，采用带有注意力机制的图片描述方法将图片进行文本转化生成转化文本；对图片的原文本内容与转化文本的内容进行契合度考量；将契合度高的原文本与转化文本进行连接实现两种模态数据的融合；构建图文对数据集并采用上述步骤对其进行数据融合生成整合后文本；利用整合后文本对预训练BERT模型进行训练并优化生成文本态度分析模型，基于该模型对含有图片和文本的推文进行态度分析，本发明的社交媒体数据多模态态度分析方法增加了对社交媒体数据中的有效信息的提取，从而提高态度分析的准确率，相比传统的态度分析方法，提高了对公众态度把控的准确性。

公开(公告)号：CN115470201A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211045506.5

申请日：2022-08-30

Applicant: 同济大学

Inventor： 关佶红 ,  王淑玉 ,  杨涵晨 ,  李文根 ,  张毅超

IPC: G06F16/215 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于图注意力网络的海洋遥感缺失数据智能补全方法，包括：针对存在大量缺失值的海洋遥感数据构建海洋遥感数据图结构，包括对边、节点、数据矩阵、掩码矩阵以及邻接矩阵的定义；在此基础上构建生成对抗网络的生成器和鉴别器结构，基于GAT网络获取海洋遥感缺失数据的空间动态依赖矩阵和时间短期依赖矩阵，并与数据矩阵共同作为生成器和鉴别器内部结构GRU更新门和重置门的输入；最后，训练生成器和鉴别器，利用损失函数迭代寻优，获得最优补全效果。本发明基于GAT网络动态获取海洋遥感数据时间短期依赖和空间动态依赖信息，在补全过程中能更好地聚合海洋遥感相关信息，有效实现了海洋遥感缺失数据的智能补全，提高了补全的准确性。

公开(公告)号：CN115496202A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211094177.3

申请日：2022-09-08

Applicant: 同济大学

Inventor： 关佶红 ,  孔令百 ,  杨涵晨 ,  李文根 ,  张毅超

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明提供一种面向交通拥堵预测的可解释性时空分析方法，从解释中提取得到引发拥堵事件的关键特征和道路间的深层联系。传统的数据挖掘方法往往从统计学角度探索交通时空数据间的相关性联系，难以充分揭示交通拥堵的深层联系和关键因素。因此本发明提出基于STGCN的时空解释生成模型，利用神经网络善于发现隐藏特征的特点，使用深度学习的可解释性技术提取神经网络关注的关键输入特征。模型使用基于扰动的解释方法生成掩膜(mask)，使用基于梯度的解释方法生成掩膜的梯度映射；又鉴于空域掩膜粒度粗、针对性差的问题，提出分步掩膜方法降低解释粒度。如此，增加了对隐藏信息的有效提取，从而获得了更加准确全面的拥堵关键信息。