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公开(公告)号：CN115545006B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202211233797.0
申请日：2022-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种规则脚本生成方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取待处理的自然语言规则条文，对自然语言规则条文进行拆解，得到元组拆解数据；基于知识图谱中已有的领域知识，对元组拆解数据进行纠错，得到元组拆解表，领域知识为用于与构建规则脚本规则相关的知识；基于上下文的关联对元组拆解表中的各个元组拼接，得到自然语言规则条文对应的目标规则脚本。通过本发明，通过利用知识图谱，对输入的待处理自然语言规则条文进行自动校验，根据输入的内容进行自动上下文关联，形成自然语言规则条文对应的规则脚本，无需依靠人工大量交流。针对人类处理及AI程序处理两种情况，本方式通过利用知识图谱对结果正确性进行约束。
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公开(公告)号：CN115544626B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211296564.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种子模型抽取方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取源数据与用户需求，源数据包括互相关联的节点与边；基于源数据与用户需求，生成数据内容规则集，数据内容规则集为与子模型抽取相关的规则集合；基于数据内容规则集，对源数据进行筛选，得到标注为保留的根节点集合；对标注为保留的根节点集合进行属性筛选，得到属性节点，输出标注为保留的属性节点和与属性节点关联的边集合，得到子模型，子模型与源数据数据格式一致。通过本发明，提供一种支持细粒度子图节点过滤的方法，通过在源数据中进行原位处理，实现细粒度且灵活的属性信息过滤，得到保持源数据格式、内容精简且信息失真少的子模型数据。
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公开(公告)号：CN115545006A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211233797.0
申请日：2022-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种规则脚本生成方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取待处理的自然语言规则条文，对自然语言规则条文进行拆解，得到元组拆解数据；基于知识图谱中已有的领域知识，对元组拆解数据进行纠错，得到元组拆解表，领域知识为用于与构建规则脚本规则相关的知识；基于上下文的关联对元组拆解表中的各个元组拼接，得到自然语言规则条文对应的目标规则脚本。通过本发明，通过利用知识图谱，对输入的待处理自然语言规则条文进行自动校验，根据输入的内容进行自动上下文关联，形成自然语言规则条文对应的规则脚本，无需依靠人工大量交流。针对人类处理及AI程序处理两种情况，本方式通过利用知识图谱对结果正确性进行约束。
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公开(公告)号：CN114741750A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210280009.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明揭示了一种模型简化方法、装置、电子设备及存储设备，涉及建筑领域。该方法包括：获取目标模型中的至少一个目标几何实例；对各目标几何实例进行几何离散化处理，生成各目标几何实例对应的离散网格数据；对离散网格数据进行简化，基于简化后的数据对目标模型进行更新，以实现对目标模型简化。采用该方法对离散网格数据进行简化，基于简化后的数据对目标模型进行更新，实现了对目标模型的简化。从而使得简化后的目标模型便于分享和交换。且上述方法能有效识别并去除目标模型的局部细节特征，只保留目标模型的主体轮廓，从而有效降低目标模型的几何复杂度。
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公开(公告)号：CN114494274A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210328043.7
申请日：2022-03-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及建筑施工领域，具体涉及一种建筑施工评估方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标建筑物的实际点云数据；对实际点云数据进行语义分割，确定目标建筑物中建筑构件的点云数据；基于建筑构件的点云数据进行模型重建，确定建筑构件的实际几何参数；根据实际几何参数以及建筑构件的设计几何参数的差异，确定目标建筑物的施工评估结果。采用该方法可以保证获取到的实际点云数据的准确且全面，且更加能够表征目标建筑物，进而保证了确定的目标建筑物的施工评估结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107943481B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201710367175.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 清华大学 , 北京东方通科技股份有限公司
Abstract: 本发明首先针对源代码进行了五种代码特征定义模型的抽象化封装，并且通过程序元素间的属性关联实现了这五种代码特征定义模型的融合，为用户提供了一种融合的多维代码查询特征定义模型。使用文本式的查询语言PRDL，在解析PRDL的语义和执行其语法动作的同时，实现了对于目标程序源代码的对应分析和检查。通过使用本发明，用户能高效快捷的对编码规范规则进行形式化定义，并对代码进行自主检查，从而达到提高代码整合质量、提高编程效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN110909650A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911120064.4
申请日：2019-11-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了基于领域知识和目标检测的CAD图纸识别方法和装置，其中，该装置包括：CAD图纸解析模块用于获取待识别CAD图纸中的图纸信息，并将待识别CAD图纸转换为多张待识别像素图；目标检测模块用于对多张待识别像素图进行聚合类构件识别，确定待识别CAD图纸内构件的构件信息集合；建筑空间文件解析模块用于获取待识别CAD图纸内的空间信息；系统信息融合模块用于根据空间信息和构件信息集合，得到构件在建筑空间中的坐标位置信息，并结合图纸信息，通过搜索构件的拓扑，确定构件系统信息，融合坐标位置信息和构件系统信息，生成构件识别信息。通过本申请中的技术方案，提高了构件识别和信息提取的准确率，增强CAD图纸识别的扩展性。
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公开(公告)号：CN110852296A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911132608.9
申请日：2019-11-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于语义模型的消防运维阶段人员异常检测装置，包括：视频处理模块，行为判定模块，领域模型抽取模块、运维语义模型构造模块、异常行为检查模块和用户界面模块，视频处理模块用于获取本地视频流或者RSTP格式的直播视频流信息；服务器定时从每个视频流截取视频帧，创建工作空间存储视频帧并记录视频帧时间戳以及视频来源；行为判定模块用于实现图像中人员行为判定，领域模型抽取模块用于实现消防运维领域的子模型抽取；运维语义模型构造模块用于构造消防运维语义模型；异常行为检查模块用于检查建筑物中存在异常行为的空间元素，用户界面模块用于向外提供功能接口。该装置和检测方法实现了人员行为判定，领域模型抽取、运维语义模型构造、异常行为检查等功能。
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公开(公告)号：CN106777809B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710025882.0
申请日：2017-01-13
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于实际运行数据的机车牵引计算模型校准方法。本发明基于从机车运行原始数据中离线获得的操纵档位、运行速度等序列，通过反向拟合的方法构建机车牵引计算模型，再通过正向验证的方式验证模型的准确性。在构建机车牵引计算模型中，首先基于机车日志记录得到机车牵引力和制动力，然后根据LKJ基础数据或线路建造数据获得加算阻力，在此基础上再按照推算公式获得速度和力之间的对应序列，再通过拟合的方式构建机车牵引计算模型。本发明基于实际运行数据拟合的机车牵引计算模型能更好的适应现场复杂的线路环境并减少统计误差，并将反向拟合和正向验证结合，能够更好的保证模型的适应性和准确性。
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公开(公告)号：CN106844949B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710039035.X
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种用于实现机车节能操作的双向LSTM模型的训练方法。其步骤为:采集司机历史驾驶数据与机车运行监控日志，作为初始训练数据；对初始训练数据进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；如果是初次训练，则直接初始化模型的各个参数，否则在上一次双向LSTM模型的基础上继续训练双向LSTM神经网络模型，并保存训练好的模型；应用训练过的模型对测试数据集做仿真测试，得到新的初始训练数据；将新的初始训练数据和上一训练阶段的训练数据一起作为初始训练数据。不断进行该步骤至模型收敛。本发明提出的特征设计方法、模型设计方法以及迭代训练方法能够充分利用数据信息，提升模型的档位预测能力。
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