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公开(公告)号：CN116843883A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310755574.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，提出一种基于暗变换特征等变的黑暗目标检测方法及系统，其中包括以下步骤：将常光图像输入对成像过程中产生的物理传感器噪声进行分析与建模而得到的物理噪声模型，得到经过暗变换的低光图像；将常光图像与低光图像输入检测器，其中，检测器内配置有特征等变转换网络，用于生成常光图像与低光图像对应的第一特征向量，以及由第一特征向量转换得到的包含非线性信息的第二特征向量；利用根据第一特征向量与第二特征向量确定的用于特征等变的一致性损失确定检测器的训练损失，对训练损失进行优化，并通过经过优化的训练损失对检测器进行更新；将待检测的图像输入完成更新的检测器，得到黑暗目标检测结果。
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公开(公告)号：CN118193999B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410591006.4
申请日：2024-05-13
Applicant: 广州视睿电子科技有限公司 , 广东工业大学 , 浙江师范大学 , 广州开得联智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于大数据语义一致性的教育过程数据采集方法及系统，属于教育教学数据处理技术领域。本发明包括：获取教育过程数据；将所述教育过程数据按照时间段划分为多个时间段的教育过程数据；去除教育过程数据的冗余数据；所述去除教育过程数据的冗余数据包括：对多个时间段的教育过程数据进行检测，剔除任一时间段数据密度大于预设值的教育过程数据后，将剩余时间段的教育过程数据拼接得到第一教育过程数据；根据多模态数据融合模型去除所述第一教育过程数据中的特殊事件数据得到第二教育过程数据；基于大数据语义一致性模型将第二教育过程数据分为相关序列集和独立序列集，并将相关序列集和独立序列集传输至对应的云端数据库存储。
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公开(公告)号：CN116778220A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310473191.2
申请日：2023-04-27
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06T7/10
Abstract: 本发明涉及三维点云分类和分割技术领域，公开了基于增强点云旋转不变性的三维点云分类和分割方法及网络，包括以下步骤：S1、选择基线网络，在基线网络设置若干层旋转不变增强层；S2、获取点云数据中每个点的邻域点集；构建局部球面坐标系；S3、在所述的局部球面坐标系中，基于中心点的邻域点集，计算得到具有旋转不变性的几何描述符SGD；S4、SGD表达点云数据的点之间的边；S5、通过球面特征传递机制提取点云几何特征；整合为点云网络模型；S6、对整合后的点云网络模型进行训练；S7、通过训练好的点云网络模型完成对三维点云的分类和分割。本发明解决了现有技术无法通用地处理旋转扰动的问题，且具有灵活普适的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118212444A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410256403.6
申请日：2024-03-06
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于聚簇环境感知的主动领域自适应图像分类方法与系统，同时考虑个体以及它所在聚类环境的信息价值，来选择若干个图像进行标注加入训练样本；在挑选未标记图像时，通过单点和其聚簇环境计算得到图像数据集的信息性，以此来衡量该图像是否具有较高的标注价值；同时，在图像样本挑选过程中，考虑图像数据集代表性策略来选择具有代表性且与已标记图像数据集具有不同标记分布的图像数据集，确保选择具有不同标记分布的图像数据集，以提供更多新颖的信息来训练模型，发掘出对当前标记分布模型提升最有价值的图像信息，从而提高模型的泛化能力。通过学习未标记图像数据的分布信息，模型能够更准确地进行分类预测。
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公开(公告)号：CN117173040A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311025603.2
申请日：2023-08-14
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于关键语义修正的任意比例点云上采样方法，包括以下步骤：S1：使用中间点插值方法，获得预设比例的插值点云；S2：在插值点云上进行特征提取；S3：计算插值点云中每个点的关键语义的注意力权重；S4：利用注意力权重对提取的特征进行修正，之后进行通道减小及残差连接，得到上采样点云；S5：通过使用点的选择策略和最远点采样策略对上采样点云进行处理，获得目标比例的上采样点云。本发明通过使用三角函数编码、点的选择策略和最远点采样策略，减少了网络的学习参数，实现任意比例的点云生成，同时具有更好的上采样点云的均匀性。
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公开(公告)号：CN116226410B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310507596.3
申请日：2023-05-08
Abstract: 本发明提出一种知识元联结学习者状态的教学评估与反馈方法及系统，涉及电子信息领域。包括获取课程学习视频内容对应的知识元和学习状态；构建存储知识元与学习状态的知识库；搭建混合神经网络模型对知识库中的知识元进行实体定义和标注；对标注结果进行分析计算，得到不同知识元之间的关系度量值，对不同知识元之间的关系进行分类，并找到与分类结果对应的关系，将不同知识元之间的关系存储到数据库中；将知识元的时间戳与学习者学习状态的时间戳对齐，实现知识元与学习状态的关联；创建课程学习情况知识图谱；基于课程学习情况知识图谱对学习者学习情况进行评估。采用本发明的方法进行教学评价更加真实、科学、客观、精准。
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公开(公告)号：CN118193999A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410591006.4
申请日：2024-05-13
Applicant: 广州视睿电子科技有限公司 , 广东工业大学 , 浙江师范大学 , 广州开得联智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于大数据语义一致性的教育过程数据采集方法及系统，属于教育教学数据处理技术领域。本发明包括：获取教育过程数据；将所述教育过程数据按照时间段划分为多个时间段的教育过程数据；去除教育过程数据的冗余数据；所述去除教育过程数据的冗余数据包括：对多个时间段的教育过程数据进行检测，剔除任一时间段数据密度大于预设值的教育过程数据后，将剩余时间段的教育过程数据拼接得到第一教育过程数据；根据多模态数据融合模型去除所述第一教育过程数据中的特殊事件数据得到第二教育过程数据；基于大数据语义一致性模型将第二教育过程数据分为相关序列集和独立序列集，并将相关序列集和独立序列集传输至对应的云端数据库存储。
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公开(公告)号：CN116226410A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310507596.3
申请日：2023-05-08
Abstract: 本发明提出一种知识元联结学习者状态的教学评估与反馈方法及系统，涉及电子信息领域。包括获取课程学习视频内容对应的知识元和学习状态；构建存储知识元与学习状态的知识库；搭建混合神经网络模型对知识库中的知识元进行实体定义和标注；对标注结果进行分析计算，得到不同知识元之间的关系度量值，对不同知识元之间的关系进行分类，并找到与分类结果对应的关系，将不同知识元之间的关系存储到数据库中；将知识元的时间戳与学习者学习状态的时间戳对齐，实现知识元与学习状态的关联；创建课程学习情况知识图谱；基于课程学习情况知识图谱对学习者学习情况进行评估。采用本发明的方法进行教学评价更加真实、科学、客观、精准。
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