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公开(公告)号：CN111930893A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010806519.4
申请日：2020-08-12
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30
摘要： 本发明公开了一种面向景区异常事件的知识图谱构建方法，包括以下几大步骤：搜集相关的互联网文档数据，审查文档数据的质量以决定更进一步的整理工作；抽取出所收集的数据中的异常事件的实体和关系，用特定的匹配方法将各个实体用关系连接；然后将抽取的实体进行聚类分为多个实体簇，从而构建出异常事件知识图谱的模式层；对实体簇中的每个实体进行划分，构建单独的子图谱；在最后将已有的子图谱进行合并，组成完整的基于异常事件的知识图谱。本发明将知识图谱与景区异常事件相结合，可以对景区异常事件的相关信息进行详细快速的整理，更好的选取异常事件的应对措施，本发明可很好的处理知识图谱中实体关系的复杂性，提高知识图谱的数据获取效率和构建质量。
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公开(公告)号：CN110727867A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910967106.1
申请日：2019-10-12
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F40/295 , G06F40/30
摘要： 本发明公开了一种基于模糊机制的语义实体推荐方法，包括如下步骤：数据预处理；构建用户评分矩阵和隶属度矩阵；个性化用户推荐；系统有效性分析。本发明先对推荐内容进行模糊语义化，使其有可精确表达的部分和需要模糊表达的部分之后，再运用模糊理论机制将其转化为模糊数来进行优化处理，通过模糊数的距离计算得出理想的推荐实体。本发明能提高对推荐实体的知识表达能力，以及机器系统理解和处理用户请求以及上层语义应用的能力，能有效地提高推荐系统的响应效率。
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公开(公告)号：CN110095116A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910355769.8
申请日：2019-04-29
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于LIFT的视觉定位和惯性导航组合的定位方法，该方法先使用Kinect摄像头完成图像的信息采集，从而获得图像的周围场景信息，然后使用LIFT深度网络架构处理完成后获得相关参数同时实现视觉定位，与此同时还需要安在运动载体上的陀螺仪和加速度计测量角速度、加速度、三轴速度、空间位置和三个姿态角，进而实现惯性导航相关定位；最后是将基于LIFT深度网络架构所测得的数据和惯导所测的数据进行融合校准，最终实现基于LIFT视觉定位和惯性导航的组合定位，取得最优的位姿轨迹结果；LIFT是一个新的深度网络架构，它可以同时将图像的特征检测、方向估计和特征描述这三个步骤集合在一起，使用统一的方式完成这三个问题，同时保持了端到端的可微性。
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公开(公告)号：CN109492065A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811261447.9
申请日：2018-10-26
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种室内语义地图时空关系的抽取方法，包括如下步骤：获取室内原始时空数据；时空数据的筛选；时空关系的语义表示；融合时空数据；更新语义实体库。本发明在构建好的室内语义地图基础之上进行空间实体之间的时空关系的抽取，在语义地图中增加语义时空关系，这是本发明的创新点。通过对语义时空关系进行相关处理，使得在室内空间中能测得目标相互之间,如上下左右的位置关系，并结合前、后的时间关系，最终能自动组合推理出两个目标之间的高层次的时空逻辑语义关系，从而能给出两个物体之间，在某一时间段内相对位置关系的语义描述，更好地辅助机器人做出智能决策。
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公开(公告)号：CN109444815A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811188456.X
申请日：2018-10-12
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 一种基于室内声音定位的轨迹隐私保护方法及系统，涉及室内轨迹隐私保护技术领域，该方法包括如下步骤：用户提出定位或者导航请求；控制计算机收集时间戳用于计算定位点，并且室内地图推荐路线；收集离散定位点信息，形成轨迹，对用户隐私轨迹进行保护。该系统包括超声波接收器、用户端、控制计算机以及LBS提供商服务器，由用户端以及超声波接收器向控制计算机发送信息，控制计算机把经过计算的得到的定位信息发送给超声波接收器以及LBS提供商服务器，由LBS提供商服务器收集到大量离散的定位点信息生成匿名轨迹并发回控制计算机，用户端可根据需求向控制计算机请求查看自己的轨迹信息而不被其他人看到。本发明可对轨迹进行隐私保护。
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公开(公告)号：CN103559252A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310533179.2
申请日：2013-11-01
申请人： 桂林电子科技大学
CPC分类号： G06F17/30864 , G06Q10/04
摘要： 给游客推荐其很可能会浏览的景点的方法，首先获取游客的浏览行为，并将游客按照景点偏好的相似性聚类成若干个游客群，同时为每个游客群分别构建Markov预测模型，具体包括以下几个步骤：1）数据采集；2）数据预处理；3）景点偏好矩阵建立；4）游客聚类；5）预测模型建立；6）景点预测。将游客进行聚类后构建Markov预测模型的算法比现有方法正确率高，实验效果好，预测效果好。
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公开(公告)号：CN116756363A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310657100.0
申请日：2023-06-05
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/583 , G06F16/383 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及跨模态检索技术领域，具体涉及一种由信息量引导的强相关性无监督跨模态检索方法，通过以下步骤实现：首先提取图像局部特征和全局特征，以及文本特征；对图像局部特征和全局特征进行增强；再对增强后的局部特征进行正则化处理；然后使用图像特征融合网络对图像全局特征和局部特征进行正交融合；接着使用多模态融合网络对图像特征和文本特征根据不同模态特征信息量转换比例原则进行融合；最后将不同模态特征映射成哈希码，利用汉明距离进行相似性排序，从而得出检索结果。本发明侧重于对数据特征的增强和融合，能获取更多的语义信息，提高了检索效率。
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公开(公告)号：CN116721331A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310731009.9
申请日：2023-06-20
申请人： 桂林电子科技大学 , 桂林慧光空间科技有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于改进Faster RCNN算法的小目标检测方法，首先采用多尺度辅助特征网络从下采样图像中提取出包含空间信息和细节信息的浅层特征，采用Resnet50和FPN结合作为骨干特征提取网络提取骨干特征；然后使用融合模块将骨干特征和浅层特征融合成一个新的特征图，以此保证特征图中保留有空间信息和小目标信息。最后将特征图输入到分类和回归网络中，通过RPN提取候选框特征图，选用ROI Align代替ROI Pooling提取感兴趣特征图，并对感兴趣候选框进行目标分类和定位。
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公开(公告)号：CN115617947B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211265262.1
申请日：2022-10-17
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/295 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，具体步骤如下：查询文本预处理；通过预处理后的查询文本数据训练实体抽取模型；通过预处理后的查询文本数据和实体抽取模型训练实体预测模型；电力设备查询，将预处理后的查询文本依次输入到实体抽取模型和实体预测模型中，得到电力知识图谱。采用上述一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，采用实体预训练模型结合提示学习的方法，对查询文本进行抽取，并匹配与之相关的电力设备，利用提示学习的优势将相关设备实体特征嵌入引入到查询中，提高查询准确率，同时通过相关设备实体特征对查询匹配做解释，帮助查询人员更全面的了解电力设备。
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公开(公告)号：CN116011564A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211694098.6
申请日：2022-12-28
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于机器学习算法应用技术领域，公开了一种面向电力设备的实体关系补全方法、系统及应用，采集有关配电网电力设备的数据资源，并对采集到的信息进行分析，从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，形成本体化的知识表达，确定要分析的实体以及关系；对数据源中提取的数据进行知识融合处理，最终以三元组形式存储在知识库中；对获得的电力设备知识库中，从已有的知识图谱中获取与上述所抽取到的具有相同关系的电力设备实体对，将其之间的关联路径作为特征，对连接两个电力设备实体的一组关系路径进行分析，预测这两个电力设备实体间存在的特定或缺失关系。本发明不仅精度高，而且大大提高了计算效率。
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