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公开(公告)号：CN119443185A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411570310.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 河海大学
IPC: G06N3/082 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意力和自适应学习的模型剪枝方法，该方法首先引入通道注意力机制SENet，将其加入到目标模型每一个卷积层后，并训练至模型收敛；然后，提取训练样本的SENet的中间输出并结合BN层中缩放因子，得到通道重要性分数，接着根据通道重要性分数进行剪枝；最后利用自适应学习损失函数训练剪枝后的模型至收敛。本发明充分运用模型剪枝原理和通道注意力原理，实现遥感领域的高精度模型剪枝方法。该方法能够在保持模型精度甚至超越剪枝前模型精度的同时，大幅减少计算资源的消耗，提高处理效率，降低硬件成本。
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公开(公告)号：CN118736370A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310322905.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 为了提高小样本目标检测方法的速度，本发明公开了一种基于元学习的小样本目标检测方法。该方法首先对目标检测数据集中元训练数据集进行处理，构建小样本目标检测任务，然后使用ResNet50和4层卷积层构建小样本目标检测模型；接下来通过目标的类别和位置坐标输出值与真实的类别标签值和位置标注值计算损失函数，在支持集上进行一次梯度更新，在查询集上进行二次梯度更新，将二次更新的梯度值作用于原模型进行网络优化；最后利用元测试数据集中的支持样本集对目标检测模型中的参数进行微调完成对测试查询目标样本的检测。
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公开(公告)号：CN117974242A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311763184.2
申请日：2023-12-20
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的变电站造价估算方法及系统，其中方法包括对总建筑面积、总征地面积进行离散化；对变电站总造价进行离散化；确定属性集合及属性取值，生成决策树及估算变电站总造价。对于总建筑面积、总征地面积的离散化，本发明分别用二次曲线拟合总建筑面积与建筑费用、总征地面积与建场费用的关系，再用估算分辨率作为输入，通过拟合曲线的反函数求出分割连续变量的尺度，使用该尺度初始化面积变量的定义域，得到区间的集合，最后根据给定数据集中相应面积变量的值调整初始化得到的区间长度，给调整后的区间集合中的元素赋字符，依此字符作为面积属性的值，提高了估算的准确性。
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公开(公告)号：CN117611668A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311588919.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06T7/73 , G01C21/20 , G01C21/00 , G01S19/42 , G06T7/246 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于多源先验的无人机目标视觉定位方法，该方法首先引入典型相关分析理论和对抗学习思想，实现尺度不变特征和尺度特征的解耦表示，利用尺度不变特征提高无人机目标检测精度；然后，利用解耦出的尺度特征，实现无人机的粗略高度估计；最后结合高度估计、目标检测结果，并接入目标跟踪算法，依次控制无人机飞行速度、步长和姿态，从而飞至目标上方，结合无人机GPS实现目标定位。本发明充分运用多种算法和先验知识，实现无人机自主飞行以及对目标自动定位，有效提升无人机视觉定位任务成功率。该方法可以用于军事侦察、灾害监测、物流配送等领域，并且能够拓展至多机协同任务，降低人力与硬件成本。
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公开(公告)号：CN113806584B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202111090024.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于自监督跨模态感知损失的乐队指挥动作生成方法。该方法首先进行自监督学的音频‑动作同步性学习，自动地采样正负样本对来训练一个两分支网络模型的参数；然后，将训练好的两个分支分别用于提取语义性的音乐控制信号和计算感知损失，再使用判别器计算对抗损失，根据输出动作标准差大小确定感知损失与对抗损失的最佳权重比并训练模型；最后，将测试音频输入至模型中，生成与音乐同步的指挥动作序列并可视化。本发明的重要意义在于使用了跨模态的自监督学习任务作为感知损失网络的预训练任务，可以避免了传统回归损失过度平滑的问题，从而生成自然、美观、多样、且与音乐高度同步的指挥动作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113920573B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111386833.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习的人脸变化解耦的亲属关系验证方法，该方法首先通过对通用数据集的学习，得到具有判别性的人脸面部特征，然后对该特征进行分割，使用对抗学习与去相关学习方法保证得到独立于年龄的身份特征，针对得到的独立于年龄的身份特征再次进行特征剥离，去除干扰，以保证得到纯净的身份特征，最后进行亲属关系验证。此外，为了对身份相关的特征给予不同的关注，本方法提出了身份特征加权模块。将独立于年龄的人脸特征输入到FWM模块中，FWM模块可以根据此特征在亲属关系验证任务中的重要性为其分配不同的权重。本发明亲属关系验证方法能够提取鲁棒的身份特征，并在小规模和大规模的亲属关系数据集上鲁棒性好，精度高。
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公开(公告)号：CN113793582B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111090067.5
申请日：2021-09-17
Applicant: 河海大学
IPC: G10H1/00
Abstract: 本发明公开了基于动态频域分解的音乐驱动的指挥动作生成方法，首先通过音乐节奏估计算法动态地计算局部的音乐节奏，从而确定对指挥动作进行高通分解和低通分解的频率阈值，以将动作序列分解为2个动作分量，即高频动作分量和低频动作分量；通过两个卷积神经网络模型分别对高低频动作分量进行独立学习之后，将两个模型的输出合成为最终的指挥动作。该方法通过动态地计算指挥动作高低频分量的频率阈值来分解原动作序列，提高了模型对动作的拟合效果，对音乐风格的多样性和指挥动作的多样性具有很好的鲁棒性，可以生成自然、美观、多样、且与音乐同步的指挥动作。
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公开(公告)号：CN109345507B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810972498.6
申请日：2018-08-24
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的大坝图像裂缝检测方法，步骤：收集大坝裂缝图像，通过生成式对抗网络GAN对图像数据集进行预处理以填充数据集；采用不保留顶层全连接层的预训练模型MobileNet来提取图像特征，并在MobileNet后拼接Flatten层，在Flatten层后拼接一层激活函数为ReLU的全连接层，最后拼接一层激活函数为Sigmoid的全连接层作为输出层；对MobileNet中的前K个深度可分解卷积结构进行冻结，固定这K个深度可分解卷积结构的相关权重；对模型进行训练，在模型训练过程中仅更新未冻结的网络层的权重；利用训练好的模型在图像中对大坝裂缝的检测。本发明解决了小数据集情况下的过拟合问题，并通过迁移学习思想提高了预测性能和运行速度。
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公开(公告)号：CN110220725B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910461363.8
申请日：2019-05-30
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与BP集成的地铁车轮健康状态预测方法，该方法首先利用深度学习强大的表征能力和BP神经网络较优的预测能力进行模型融合，将深度学习方法DBN、RNN、LSTM与BP神经网络进行融合得到融合模型；然后分别训练三种融合模型，每个融合模型都会得到一个预测结果，将预测结果作为新的BP神经网络的输入，比较BP输出与实际值间的误差学习新的BP神经网络的参数，实现3个融合模型的集成。实际使用时，先将数据分别输入3个融合模型，再将3个融合模型的输出值输入到新的BP神经网络，得到最终的预测结果。本发明综合了集成模型具有更好的鲁棒性特点，对地铁车轮健康预测具有良好的准确性。
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公开(公告)号：CN110287329B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910599049.6
申请日：2019-07-04
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于商品文本分类的电商类目属性挖掘方法，属于电商类目属性挖掘技术领域。该方法使用文本分类模型，根据商品文本信息对商品进行分类；基于一级类目商品分类模型与对应目标端一级类目数据建立映射；基于叶子类目商品分类模型与对应目标端叶子类目数据建立映射；基于源端类目体系和目标类目体系的映射，预测源端类目属性和目标端类目属性的相似度，建立类目属性映射，挖掘源端类目下未建立映射的属性作为目标类目的推荐属性；挖掘源端类目属性下未建立映射的属性作为目标类目的推荐属性。本发明在大规模数据集上展现出了优异的分类效果和良好的分类性能。
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