公开(公告)号：CN117994809A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202211370058.6

申请日：2022-11-03

Applicant: 新疆大学

Inventor： 曾宣理 ,  龙军 ,  田生伟 ,  肖光莉

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/56 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利提出一种基于随机区域像素变化和随机区域变换的跨模态行人重识别方法，属于跨模态行人重识别领域，以解决现有方法存在需要额外计算资源或计算简单但效果不佳的问题，红外和彩色模态图像通过随机区域像素变化算法使其各通道的部分区域像素的值发生改变，从而两模态图像间会产生更多的对应关系，深度神经网络模型就能找到鲁棒性更好的对应特征，同时两模态图像经过随机区域变换算法时，会将一些全局数据增强方法分别用于两种图像的一个随机的局部区域，增强方法包括色调，亮度和图像角度变化，以产生更丰富的两模态异构数据的特征关联，提高跨模态行人重识别的准确度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117973391A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410288514.5

申请日：2024-03-14

Applicant: 新疆大学

Inventor： 龙军 ,  李晨昊

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/186 ,  G06F16/332 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09

Abstract: 一种区分句子中是否含有攻击性语言的方法，其属于语义识别的技术领域。该方法中孪生问题通道采用多回合对话方式，对同一个句子从多个角度进行分析，借助于大模型指令调优的效果，可以从句子中获取到更多的信息更好地探索出句子中是否含有攻击性成分。通过判断被描述主体、描述词和是否还有暗讽以达到最终目的：判断这个句子是否具有攻击性。该方法以指令调优的方式在T5模型进行处理，通过对大量数据进行训练构建孪生问题通道，对比于Bert和GPT3，采用指令调优的方式在T5上进行实验效果最好，因为指令调优拥有更强的推理能力，有着泛化到未见过任务的卓越能力，可以在减少开支的情况下更好地解决攻击性语言识别的问题。在多个基准数据集的实验中，该方法对诸多样本数据baseline有着显著性的改进，同时在OLID、TRAC和与Hasoc三个数据集上实现了新的SOTA结果。

公开(公告)号：CN118172658A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410043069.6

申请日：2024-01-11

Applicant: 新疆大学

Inventor： 钱育蓉 ,  李志财 ,  刘炫辰 ,  龙军 ,  卢毅果

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种遥感图像识别技术领域，是一种遥感图像防风林语义分割模型构建方法、分割方法及装置，包括：获得待处理的遥感图像，并对待处理的遥感图像进行完整裁剪；将裁剪后的所有图像输入防风林语义分割模型，得到对应的分割预测结果；将所有分割预测结果按照待处理的遥感图像的分割顺序进行拼接，得到完整的预测结果图像。本发明利用改进型DeepLabV3+网络模型中改进的主干网络对遥感图像进行深层特征信息提取，通过改进的ASPP模块对提取到的深层特征信息进行多尺度上下文信息提取，利用注意力模块学习不同通道之间的关联性，能够更好地捕捉图像的重要特征信息，缓解成行形的防风林分割不连续问题，从而提升防风林分割效果。