一种动作视频分类方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN117253177A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311545738.1

    申请日:2023-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种动作视频分类方法、装置及介质,该方法将输入视频在空间上均匀分块,即令牌token,各块拉伸后得到的向量经过线性映射,得到第一视频特征;将第一视频特征输入编码模块中,得到第二视频特征;编码模块由若干个编码器组成;每个编码器由混合注意力及通道转移模块和多层感知机组成;混合注意力及通道转移模块用于进行混合注意力操作和通道转移操作;混合注意力包括空间注意力、时间注意力和随机注意力;第二视频特征经过空间池化操作后,送入分类器中进行分类,并得到各视频帧的分类结果;然后再使用时域均匀聚合操作,得到输入视频的分类结果。本发明的混合注意力有效降低了注意力机制的运算开销,时间复杂度低。

    一种基于人因工程的人机交互认知模型构建方法和装置

    公开(公告)号:CN116501437B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310789148.7

    申请日:2023-06-30

    Inventor: 郭蕊 胡丹青 王瑾

    Abstract: 本发明公开了一种基于人因工程的人机交互认知模型构建方法和装置,属于人因工程技术领域,包括:基于认知过程机制构建人因失误集合,每个人因失误集合包含影响失误的失误因子;对收集的人因失误事件数据进行挖掘分析,提取影响飞行员认知的设计特征,组成设计特征集合;对人因失误事件数据进行统计分析,建立人因失误集合中失误因子与设计特征集合中设计特征之间的映射关系作为认知模型。该方法和装置基于分析认知过程机制和大数据分析建立认知模型,该认知模型可用于人因失误事件分析和人机交互仪界面设计。

    一种基于稀疏标注训练分割模型的方法及装置

    公开(公告)号:CN116342888B

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310598320.0

    申请日:2023-05-25

    Inventor: 苏慧 王瑾 叶玥

    Abstract: 本说明书公开了一种基于稀疏标注训练分割模型的方法及装置,在训练样本的标注仅包含样本图像中的部分像素对应的预设分类的情况下,将训练样本输入分割模型中,得到各像素分别对应的初始分类结果,并对各像素的初始分类结果进行模糊操作,得到各像素分别对应的参考分类结果,以初始分类结果和参考分类结果相同的像素确定参考像素,并根据参考像素的初始分类结果对该训练样本的标注进行更新,基于样本图像及其对应的更新后的标注,对该分割模型进行训练。则基于本说明书中的该基于稀疏标注训练分割模型的方法,即使是在仅对训练样本中的部分像素进行标注的情况下,也可训练得到较为准确的分割模型,保证了模型训练的效率。

    一种项目管理系统、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116185241A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310454439.0

    申请日:2023-04-25

    Inventor: 王瑾 叶玥

    Abstract: 本说明书公开了一种项目管理系统、存储介质及电子设备,该系统包括基础组件、应用组件,该基础组件包括应用管理组件,该应用组件包括项目管理组件,该应用管理组件,响应于用户对该应用管理组件的操作,向该用户展示应用管理页面,响应于该用户在该应用管理页面中该项目管理组件的添加操作,将该项目管理组件添加到应用组件页面中,该项目管理组件,响应于该用户对该应用组件页面中项目管理组件的操作,向该用户展示项目管理页面,该项目管理页面包括变更管理组件、进度管理组件等至少一种,响应于该用户对该项目管理页面中包含的各组件的操作,管理科研项目。通过用户的需求构建与该用户匹配的项目管理系统,利用该系统对科研项目进行管理。

    一种基于注意力重定位的弱监督定位方法和装置

    公开(公告)号:CN115311504A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202211236327.X

    申请日:2022-10-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于注意力重定位的弱监督定位方法和装置,将图像切分成图像块并线性投影映射成局部表征,利用网络中第一层至倒数第二层的transformer层的自注意力机制构建类别关联向量;对类别关联向量进行排序和积分图操作,构建重定位二值矩阵;构建掩码transformer层,局部表征输入掩码transformer层中获得分类权重向量;基于分类权重向量对局部表征实现加权和操作,将类别表征和加权和结果一并送入最后一层transformer层;训练过程中,对最后一层transformer层的输出类别表征和图像类别标签构建交叉熵损失函数,进行训练。测试过程中融合类别关联向量和分类权重向量,获得目标检测框信息,实现目标定位。相较于现有技术,本发明充分发挥transformer长程依赖能力,目标定位能力更优。

    带AI开放资产图形用户界面的显示屏幕面板

    公开(公告)号:CN308020687S

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202230760681.7

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 1.本外观设计产品的名称:带AI开放资产图形用户界面的显示屏幕面板。
    2.本外观设计产品的用途:用于显示信息。
    3.本外观设计产品的设计要点:在于显示屏幕面板中图形用户界面的界面内容。
    4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。
    5.无设计要点,省略后视图、左视图、右视图、俯视图和仰视图。
    6.图形用户界面的用途:用于对AI开放资产进行管理、数据集库搜索查看、算法库地址查询、模型部署等,该显示屏幕面板用于计算机、平板电脑和笔记本电脑。
    7.图形用户界面的人机交互方式:通过鼠标点击或手指触摸。
    8.图形用户界面的变化状态说明:产品的图形用户界面的默认状态如主视图所示,即AI开放资产的首页,包含系统左侧一级导航栏,数据集列表以及筛选器显示;点击主视图列表中“查看详情”进入变化状态图1,变化状态图1为对应数据集的详情页面,上方为该数据集的内容介绍以及官网链接地址,中部为该数据集任务类型、应用场景、模态的展示,下方是数据集下载地址;主视图筛选器点击“查询”,当结果为空时,跳转至变化状态图2;变化状态图2内容里,顶部面包屑文字前有菜单icon,点击该icon,页面跳转至变化状态图3,收缩左侧导航栏;主视图左侧导航内点击AI开放资产的二级菜单“算法库”,页面跳转至变化状态图4,显示算法列表内容;主视图左侧导航内点击AI开放资产的二级菜单 “模型库”,页面跳转至变化状态图5,显示模型列表内容,以及模型下载和部署入口。

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