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公开(公告)号：CN119089981A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411190638.6
申请日：2024-08-28
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T1/20
Abstract: 本发明涉及联邦学习技术，其公开了一种边缘设备视觉模块的联邦学习方法，解决现有边缘设备视觉模块基于SNN网络的联邦学习方案存在的通信成本高、模型准确率低、收敛速度慢的问题。本发明方案中，在一个全局训练轮次中，参与本轮训练的边缘设备计算点火率上传服务器；服务器根据点火率筛选设备进行本地训练并上传更新的模型参数至服务器；服务器对本地训练的设备上传的更新的模型参数进行聚合，更新全局模型，将更新的全局模型下发至各个边缘设备中，通过上述步骤进行迭代训练，最终获得训练完成的模型。本发明适用于智能家居设备等异构的边缘设备视觉模块中图像识别模型的训练。
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公开(公告)号：CN113657377B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202110832336.4
申请日：2021-07-22
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种机打票据图像结构化识别方法，采集某一类机打票据的多张图像，通过手工标注票据中的文本框坐标及其内容，保存为标注文件；制作成文本检测训练集A，文本识别训练集B，同时采集公开文本识别训练集C；通过训练集A、B，分别训练机打票据的文本检测F1模型、文本识别F2模型；建立单字符切割F5模型，该方法无需专门的拍摄和图像扫描设备、不要求拍摄绝对水平，基于普通相机拍摄的机打票据照片即可进行结构化提取。对发票中的印章可以通过自编码器的方式进行消除。使用迁移学习的字符识别网络在达到同样准确率的情况下，可以减少票据数据的标注工作。
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公开(公告)号：CN119342126A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411881995.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明提供了一种多版本报文数据存储解析系统及方法，涉及数据处理技术领域。本发明通过缓存原始数据报文队列，并按照滑动窗口机制从缓存队列中截取到最小存储单元后进行持久化存储，其目的是使不同采样频率的数据采集与发送装置，均能以持久化周期确定的最小存储单元来保存原始数据，使其具备标准化的数据结构和长度，并可适配不同的采集周期，再以最小压缩单元将已存的各个最小存储单元进行打包压缩，从而减小了网络与接收端的压力；在以最小存储单元和最小压缩单元进行处理时，按照命名规范赋予两类文件名称，在原始数据查询模块置入规范的多版本解析配置文件来解析各版本原始数据，避免了版本混乱，实现了不同版本原始数据的同时存储和解析。
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公开(公告)号：CN119250370A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411447096.6
申请日：2024-10-16
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于有记忆规则引擎的数据处理方法、系统及介质，属于数据处理技术领域。方法包括：建立可动态扩展的有记忆可擦除算子库；选取任务所需算子；为各个算子设置数据源，将所有算子转变为独立的算子对象，根据所有算子对象的连接关系生成任务公式文本；将任务公式文本保存到数据库中；当处理目标数据时，先将目标数据输入数据预处理模块进行预处理得到第一数据；然后将第一数据输入任务执行引擎，任务执行引擎从数据库中加载任务公式文本对第一数据进行分析运算得到计算结果值；最后将计算结果值输入结果信号处理模块执行目标任务。同时适用时序、非时序数据业务场景，且同时适用无需记忆历史值场景和多历史记忆值的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119006339A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411076740.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术，其公开了一种基于物理先验的图像去雾方法，首先，基于真实无雾图像，构建包括初步去雾图片、透射率图片和大气光图片的合成训练样本；然后，先进行一次加噪和去噪，预测出计算噪声和计算透射率图片，接着基于预测结果进行重构，之后，计算重构损失、噪声预测损失，对去噪模型进行更新；然后，利用更新获得的去噪模型对随机噪声图进行去噪，根据去噪结果和真实无雾图像计算损失，根据损失对去噪模型进行更新。其将对透射率图的细化作为去雾任务的辅助任务，不仅能够提高去雾的效率，也能够保留雾淡的区域的原图效果；同时，巧妙地通过扩散模型，生成图像雾浓区域丢失的细节，使得去雾之后的图像在感知上更为真实。
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公开(公告)号：CN118747239A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410745586.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 西南财经大学 , 中国农业银行股份有限公司四川省分行
IPC: G06F16/9535 , G01C21/34 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及兴趣点推荐技术，公开了一种兴趣点推荐方法，其分别构建用户的历史轨迹和当前轨迹，以当前轨迹所包含各兴趣点的特征表示作为输入，对其所包含各兴趣点进行自注意力计算，基于自注意力得分，获得短期活动隐藏状态；以历史轨迹所包含各兴趣点的特征表示，构建历史轨迹的特征矩阵；利用短期活动隐藏状态和历史轨迹的特征矩阵，基于交叉注意力机制，获得长期偏好张量；基于短期活动隐藏状态和长期偏好张量，预测下一个兴趣点。保证了长短期偏好的一致性，提高了用户偏好的表达能力，提高对用户下一个兴趣点的预测准确性。在位置服务、智能交通管理、社交媒体推荐等领域中具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN113657377A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110832336.4
申请日：2021-07-22
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明公开了一种机打票据图像结构化识别方法，采集某一类机打票据的多张图像，通过手工标注票据中的文本框坐标及其内容，保存为标注文件；制作成文本检测训练集A，文本识别训练集B，同时采集公开文本识别训练集C；通过训练集A、B，分别训练机打票据的文本检测F1模型、文本识别F2模型；建立单字符切割F5模型，该方法无需专门的拍摄和图像扫描设备、不要求拍摄绝对水平，基于普通相机拍摄的机打票据照片即可进行结构化提取。对发票中的印章可以通过自编码器的方式进行消除。使用迁移学习的字符识别网络在达到同样准确率的情况下，可以减少票据数据的标注工作。
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公开(公告)号：CN119342126B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411881995.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明提供了一种多版本报文数据存储解析系统及方法，涉及数据处理技术领域。本发明通过缓存原始数据报文队列，并按照滑动窗口机制从缓存队列中截取到最小存储单元后进行持久化存储，其目的是使不同采样频率的数据采集与发送装置，均能以持久化周期确定的最小存储单元来保存原始数据，使其具备标准化的数据结构和长度，并可适配不同的采集周期，再以最小压缩单元将已存的各个最小存储单元进行打包压缩，从而减小了网络与接收端的压力；在以最小存储单元和最小压缩单元进行处理时，按照命名规范赋予两类文件名称，在原始数据查询模块置入规范的多版本解析配置文件来解析各版本原始数据，避免了版本混乱，实现了不同版本原始数据的同时存储和解析。
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公开(公告)号：CN119149772A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411176128.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06F16/73 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F16/75 , G06F16/783
Abstract: 本发明涉及信息检索领域，其公开了一种文本视频对相似性评估模型构建方法，首先，输入正样本对并构建其负样本对；然后，通过视觉编码器，获得样本对的视觉特征，通过文本编码器，获得样本对的文本特征；之后，分别计算样本对的粗、中、细粒度相似性；其中，粗粒度相似性，是对视频与文本，进行整体的相似性计算；中粒度相似性，是对视频所包含图像帧与文本，进行帧级的相似性计算；细粒度相似性，是对视频所包含视觉实体与文本所包含单词，进行因子级的相似性计算。在检索时，能引入更多的特征，从多个粒度对文本和视频的相似性进行比较，能够降低文本与视觉在语义上的不对等所导致的影响，并显著提升了检索性能。
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