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公开(公告)号：CN118410145B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202410530331.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆中科云从科技有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/3332 , G06F16/334 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N20/00 , G06Q10/20 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种大模型与知识图谱协同的桥梁管养问答方法，包括：构建桥梁管养复杂问答的Prompt指令提示；将复杂问题和Prompt指令提示输入注入了桥梁管养知识的对话大模型中，对复杂问题进行问题分解；对当前迭代次数下的首个子问题进行理解，生成Cypher查询语句，在桥梁管养知识图谱中检索得到答案；将首个子问题的答案、第二个子问题以及Prompt指令提示输入对话大模型中对第二个子问题进行再次分解，并执行下一次迭代；若再次分解失败，则对第二个子问题进行问题重写；根据第二个子问题的Cypher查询语句检索对应的答案；结合所有子问题的答案生成复杂问题的最终答案。本发明利用对话大模型和桥梁管养知识图谱的协同和融合实现复杂问题的问答。
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公开(公告)号：CN118470533A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410631470.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明创造属于桥梁裂缝检测的技术领域，具体涉及了一种混凝土桥梁的裂缝检测方法、装置、设备及介质。本申请通过获取目标桥梁的表面照片；利用训练好的神经网络模型在所述表面照片中确定裂缝存在的特征区域；根据所述特征区域进行图像切割，得到裂缝的主骨架线；根据所述主骨架线确定所述裂缝信息。本申请解决了桥梁裂缝存在细小模糊、多干扰物影响等问题，提高对桥梁裂缝的检测准确性,同时使用图像分割算法对已检测到的裂缝进行分割，最后进行裂缝长宽测量实现裂缝的量化信息检测。
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公开(公告)号：CN115392255A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211035572.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及桥梁文本信息检索技术领域，具体涉及一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解方法。本方法中，即使获取到的样本数据并不多，但每一个样本，既可以通过问题分类模型及答案预测模型构建模拟预测数据，同时也可以通过人工标注的方式得到实际训练数据，每一个样本数据均可以得到充分的使用。与现有技术相比，本方法对收集到的文本数据进行了充分的开发使用，通过模拟训练数据及待标注的文本数据，可以让答案抽取模型在预训练Pre‑Training后，得到预微调Pre‑Tuning和微调Fine‑Tuning两次训练，与使用预训练+微调的现有训练方式相比，在只能收集到相同数据的文本数据时，同样可以大幅度提升答案抽取模型的训练效果。
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公开(公告)号：CN115188214A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210812751.8
申请日：2022-07-11
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明具体涉及两车道混合交通协同控制方法、汽车及可读存储介质。方法包括：获取两条目标车道上智能汽车和人驾车的相对位置信息；沿目标车道的行驶方向将目标车道上的智能汽车和人驾车划分为若干个小车队；通过控制策略和人驾车模型分别控制小车队中的智能汽车和人驾车行驶；其中，控制策略中包括分别用于控制通信正常和通信异常的智能汽车行驶的两种策略；以缩小小车队的规模为目标随机控制通信正常的智能汽车从小队中分离并变道至旁侧目标车道中重新组建小车队。本发明还公开了一种汽车及可读存储介质。本发明能够在智能汽车异常通信条件下实现两车道混合交通协同控制，进而能够实现智能汽车异常通信条件下的车辆高效协同。
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公开(公告)号：CN113221571A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110600808.3
申请日：2021-05-31
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及互联网络人工智能技术和自然语言处理技术领域，具体涉及基于实体相关注意力机制的实体关系联合抽取方法，其包括：获取待处理文本；将待处理文本输入经过预先训练的实体关系联合抽取神经网络模型中；实体关系联合抽取神经网络模型首先识别所述待处理文本中的所有实体；然后将各个实体分别作为目标头实体去识别对应的目标尾实体；最后识别各个目标头实体与对应目标尾实体之间的关系，并根据目标头实体、目标尾实体和相应关系构建对应的三元组；输出所有的三元组。本发明中的实体关系联合抽取方法能够保证实体关系联合抽取关联性并解决重叠关系问题，从而能够提升实体关系联合抽取的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119886306A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510070523.1
申请日：2025-01-16
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明属于智能模型技术领域，具体涉及大语言模型协同图神经网络的桥梁管养知识图谱表示方法，包括：S1、将OWL本体转换为三元组的知识图谱RDF图，并按照预设的游走方案生成多个不同关系的子图，并转到S2；采用预设的混合游走策略，从各个子图的多个实体出发，基于特定步数生成实体序列，并转到S3；在初始的RDF图的基础上构建逆关系和自环关系，形成新RDF图，并转到S4；S5、将S2‑S4得到的局部结构嵌入、语义嵌入和全局结构嵌入进行拼接及特征转换，得到融合后的实体和关系的嵌入表示。本方法可以充分利用OWL本体中的复杂语义信息、文本信息以及结构信息，实现知识的自动补全和链接预测，提高桥梁管养知识图谱的准确性和完整性。
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公开(公告)号：CN115392124B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202211034111.5
申请日：2022-08-26
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F30/27 , G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G01N21/88 , G01N29/04 , G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种多尺度裂缝三维形态反演复现方法，包括如下步骤：1)获取若干混凝土结构的裂缝的二维图像；2)基于deeplabv3+卷积神经网络提取二维图像的裂缝表面的二维特征信息；3)建立基于deeplabv3+卷积神经网络的裂缝表面二维特征信息与其对应的声波散射信号映射关系；4)根据步骤3)建立的裂缝表面二维特征信息与声波散射信息的关系，由步骤2)获得的二维特征信息得到与其对应的声波散射信号映射关系，利用全波形反演模型，得到裂缝的三维形态。本发明能够重构裂缝的三维形态，实现对裂缝的整体参数进行全面评估，从而为混凝土结构安全评估提供更加全面的信息。
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公开(公告)号：CN118429274A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410413652.1
申请日：2024-04-08
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化桥梁表观病害检测方法，涉及混凝土建筑安全评估技术领域。本发明通过在YOLOv8神经网络中改进小目标检测层网络，舍弃了原检测网络的大目标检测层，同时在YOLOv8神经网络C2f层中引入LMConv卷积，降低参数量的同时增强病害特征的提取能力，提高精度；分别合并YOLOv8检测头上BBox Loss分支和Cls Loss分支上的两个卷积，并用组卷积替换，并行计算降低计算量；同时引入了Inner‑IoU，利用辅助边界框打破原有损失函数的局限性，加快网络的收敛并提升检测能力。本发明提出的方法与原有的模型相比，参数量与计算量大幅降低，并且提高了检测精度，有利于部署于算力有限的边缘计算设备进行桥梁病害检测。
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公开(公告)号：CN118170913A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410280051.8
申请日：2024-03-12
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆中科云从科技有限公司
Abstract: 本发明属于智能运算技术领域，具体涉及大语言模型驱动的混合上下文神经‑符号协同推理方法，包括：S1、获取交通基础设施运维语料进行处理并编码，得到数据集编码及知识图谱嵌入编码VG；S2、构建协同推理模型，包括答案生成模块Mgen、问题分类模块Mclass和多个分类问题处理模块；S3、使用思维链技术，将复杂问题文本Q分解为简单问题集合；S4、使用问题分类模块Mclass对简单问题进行分类后，使用分类问题处理模块求解；并通过知识图谱推理引擎RDFox判断是否符合逻辑规范；得到正确的简单答案集合Aset；S5、将简单答案集合Aset输入答案生成模块Mgen中生成最终答案A。本方法能够在交通基础设施运维等领域智能决策复杂场景下，实现有效的复杂推理以及数值计算。
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公开(公告)号：CN114820512A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210443050.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级注意力机制的网状裂缝检测方法，包括如下步骤：1）采集并筛选桥梁表面图像的数据集，并对数据集进行预处理；2）将轻量级注意力机制引入U‑Net网络中，对网状裂缝信息进行加权，使得网络更加关注网状裂缝的像素信息；3）引入轻量级卷积模块，增加非线性因素，保持网络感受野和精确率的同时，减少计算成本量；4）引入池化叠加模块，减少网络的误差并叠加网状裂缝的像素信息，提升网状裂缝检测连续性。本发明能够快速、准确检测出道路、桥梁的网状裂缝情况。
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