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公开(公告)号:CN117953524A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410139257.9
申请日:2024-02-01
Applicant: 安徽大学 , 合肥大智慧财汇数据科技有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态信息融合的OCR错误检测方法,包括:对表格图像进行预处理,得到单元格的图像和相应的ORC文本;进行标注,组成带有检测标签的错误检测训练数据集;构建基于多模态的单元格OCR错误检测模型;采用错误检测训练数据集对基于多模态的单元格OCR错误检测模型进行迭代训练;将待检测单元格图像及对应的OCR文本输入训练后的基于多模态的单元格OCR错误检测模型,输出检测结果。本发明通过基于字形卷积网络的文本处理模块与基于残差网络的图像处理模块,将这两部分特征进行维度融合,多模态融合过程结合了来自文本与图像的信息,实现信息补充,拓宽输入数据所包含信息的覆盖范围,提高基于多模态的单元格OCR错误检测模型的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号:CN117575873A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202410050804.6
申请日:2024-01-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06Q10/0637 , G06F18/15 , G06F18/27 , G08B21/10 , G08B31/00 , G01F23/00 , G01F1/002 , G01W1/02
Abstract: 本发明公开了综合气象水文敏感性的洪水警戒方法与系统,涉及水利工程技术领域,包括监测与数据采集单元、数据驱动水位预测单元、敏感性分析单元和判断单元;其中,数据驱动水位预测单元包括预处理模块、评价模块以及水位预测模块。本发明采用Transformer模型结合稀疏注意力和非线性输出,准确预测多气象和水文要素下的水位变化。利用可解释机器学习分析水位对气象水文的敏感性,标记超过警戒水位的水位预测为风险点。在洪水警戒后,进行高敏感气象水文因子洪水诱因分析,建立历史防汛方案数据库。以水位、降雨等为特征,输出初步防汛方案,并结合专家意见确定最终方案,确保水位在合理范围内控制。
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公开(公告)号:CN116086387A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310097887.X
申请日:2023-02-10
IPC: G01B21/20
Abstract: 本发明提供一种三维人体姿态检测仪,涉及人体扫描领域,包括撑座本体和盖合在所述撑座本体处旋转的踩踏部;以及蛇管,圈绕在所述撑座本体外周,使一端无束缚,并且沿蛇管身形嵌入多个扫描头,用于人员站立在旋转的所述踩踏部时,扫描人员姿态,本发明围绕定扫描件,动人员的扫描思路对检测仪构型进行了大幅度缩减,除了省去过多的器件,还通过精简主动驱动构件,加入更为轻盈的蓄力驱动器件来驱动人员旋转,从而在缩减构型的过程中同步减重,以达到随手携带的使用效果。
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公开(公告)号:CN116250852A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310098032.9
申请日:2023-02-10
Abstract: 本发明提供一种人体骨骼检测装置,涉及人体骨骼检测领域,包括形状呈C形的检测仪、固定设置在检测仪下方且与地面连接的底座;在检测仪的内侧且位于检测仪的内侧中部设有定位点,检测仪的内侧其位于定位点的外侧设置有壳体;在检测仪的两侧且位于定位点两端处设置固定组件和连接架;本发明通过两个限位块控制人体手臂放置位置,并通过伸缩杆驱动连接块,使连接块带动滑块沿连接块中部下移,使压力传感器带动垫片对人体手臂进行压制,且,通过压力传感器检测挤压力并控制伸缩杆的工作,从而使人体手臂安全的固定在连接块的内侧,避免检测仪进行双能X射线检测手臂骨密度时,手臂出现上下左右移动导致监测数据出现误差的问题。
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公开(公告)号:CN117575873B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410050804.6
申请日:2024-01-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06Q10/0637 , G06F18/15 , G06F18/27 , G08B21/10 , G08B31/00 , G01F23/00 , G01F1/002 , G01W1/02
Abstract: 本发明公开了综合气象水文敏感性的洪水警戒方法与系统,涉及水利工程技术领域,包括监测与数据采集单元、数据驱动水位预测单元、敏感性分析单元和判断单元;其中,数据驱动水位预测单元包括预处理模块、评价模块以及水位预测模块。本发明采用Transformer模型结合稀疏注意力和非线性输出,准确预测多气象和水文要素下的水位变化。利用可解释机器学习分析水位对气象水文的敏感性,标记超过警戒水位的水位预测为风险点。在洪水警戒后,进行高敏感气象水文因子洪水诱因分析,建立历史防汛方案数据库。以水位、降雨等为特征,输出初步防汛方案,并结合专家意见确定最终方案,确保水位在合理范围内控制。
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公开(公告)号:CN119167985A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411649102.6
申请日:2024-11-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06F18/21 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及人工智能图神经网络(GNN)技术领域,具体为一种基于社区结构共性的图神经网络预训练方法及系统。预训练方法包括以下步骤:预处理输入图,形成包含节点集合V和边集合A的图G(V,A);对图G(V,A)进行社区结构检测,以识别出图G(V,A)的社区结构,采用基于模块度的Louvain方法或标签传播的LPA方法高度识别社区;本发明提出了一种基于社区结构共性的图神经网络预训练方法,能够有效解决现有技术中关于大规模图数据处理效率低和对标注数据依赖强的问题。通过对输入图进行预处理和社区结构检测,采用模块度优化的Louvain方法或标签传播的LPA方法,可以高效识别并划分社区,从而保留图的局部和全局结构信息。
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