公开(公告)号：CN117312468A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311110709.2

申请日：2023-08-30

Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司

Inventor： 周志光 ,  张欣隆 ,  杨振东 ,  邬臻林 ,  吕中嵩 ,  卫博红 ,  刘玉华

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/248 ,  G06F40/284 ,  G06F18/231 ,  G06F18/2321 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了情感特征一致性驱动的地理空间点数据采样方法。本发明方法首先对社交媒体数据集使用情感分析模型VADER进行情感分析，得到文本信息所表达的情感值；然后对所有数据项使用凝聚分层方法进行聚类，提取局部区域的情感分布，首先进行预聚类，得到预簇，然后自底向上聚类，得到聚类树；对所有预簇的数据项进行采样，保持全局情感分布和局部情感分布；采用回溯平均贡献值最低的采样节点方法，尽可能地保留全局情感分布和空间分布。本发明根据情感属性和数据项的地理位置提取多尺度区域中的情感分布，帮助用户对大规模带有地理标签的社交媒体数据进行地理空间情感分析，在简化和探索大社交媒体数据方面的具有有效性和实用性。

公开(公告)号：CN116797820A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310549198.8

申请日：2023-05-16

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 邬臻林 ,  罗钇凯 ,  邵一鸣 ,  俞可扬 ,  沈启承 ,  王郅祺 ,  高义雄 ,  林璐凝 ,  胡杰 ,  吴子朝 ,  章国道

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 基于深度学习模型的时尚搭配检测识别方法，属于计算机视觉领域。本方法适用多个场景，该系统的识别效率及识别精度高；Pix2Seq将对象检测转换为以观察到的像素输入为条件的语言建模任务；对象描述和对象位置被表示为离散标记的目标序列；再训练神经网络来感知图像并生成构造序列，即通过Encoder结构对图片内容消化理解，并通过Decoder将其转化为描述这张图片的文本张量序列；将目标序列和源序列用最大似然方式构造损失函数，不断迭代更新神经网络，从而构造目标检测模型。该系统可以实现以下功能：对输入的时尚穿搭照片进行目标检测，识别出各部分的服装。

公开(公告)号：CN116778191A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310549202.0

申请日：2023-05-16

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 邵一鸣 ,  罗钇凯 ,  邬臻林 ,  俞可扬 ,  沈启承 ,  王郅祺 ,  高义雄 ,  林璐凝 ,  胡杰 ,  吴子朝 ,  章国道

IPC: G06V10/56 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 基于卷积和自注意机制神经网络的织物颜色识别方法，属于图像识别技术领域。本发明提出一种全新的基于卷积神经网络的颜色预测模型CSAM，卷积层和注意层按原则穿插叠加，很好地提高了模型的泛化能力、容量和效率；通过考虑原始输入图像与一组参考彩色图像之间的差异，并在色差域对输入图像进行RGB编码，提取织物图像中的颜色识别特征，然后采用一种集成式的卷积神经网络架构，最后通过卷积层和最大池化层的特征计算降维后通过softmax激活函数的密集层，对各个分类器的预测结果加权平均，对织物颜色进行有效的分类预测。本发明采用了全新的神经网络架构，显著地提高织物颜色识别的识别成功率和准确率，且拥有良好的可移植性和泛用性。