公开(公告)号：CN114742328A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210658910.3

申请日：2022-06-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  于润羽 ,  薛哲 ,  李文玲 ,  梁美玉

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明提供一种面向科技学术会议的领域趋势预测方法、装置及存储介质，所述方法的步骤包括，获取第一时间段的学术分布特征，基于学术分布特征通过第一网络模型得到学科特征向量；获取第一时间段的附加特征，将附加特征通过第二网络模型得到附加特征向量；将所述附加特征向量与学科特征向量进行拼接，得到融合向量，将所述融合向量进行映射处理，得到初级解码向量；将所述初级解码向量输入第三网络模型，所述第三网络模型用于根据第一时间段的初级解码向量计算第二时间段的预测参数，基于第二时间段的预测参数构建预测图，进行趋势预测，本发明的方案将原有单独的复杂模型修改为多个模型的方式，在趋势预测上取得了更低的误差，提高计算效率。

公开(公告)号：CN113239914A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110787828.6

申请日：2021-07-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 梁美玉 ,  于婉莹

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本公开提供一种课堂学生表情识别方法，通过多路自注意力机制的深度卷积神经网络的各个支路分别获得学生表情图像的局部特征、遮挡特征及整体特征，然后基于所述多路自注意力机制的深度卷积神经网络的自适应权重分配层，分别计算所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征的各自的权重；将所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征，分别与所述各自的权重相乘后合并，得到所述学生表情图像的全局表情特征；最后，基于所述全局表情特征对课堂学生表情进行识别，从而有效分类复杂课堂场景下的学生表情，提高了遮挡情况下学生课堂表情识别的准确性。

公开(公告)号：CN112308746A

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN202011042357.8

申请日：2020-09-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 梁美玉 ,  于婉莹 ,  杜军平 ,  陈徵 ,  黄勇康 ,  王笑笑

IPC: G06Q50/20 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种教学状态评估方法、装置及电子设备，通过多尺度卷积残差神经网络确定检测对象，在行为识别方面，通过深度可分离卷积神经网络提取检测对象行为特征，通过逻辑回归算法确定检测对象当前行为；在表情识别方面，通过深度可分离卷积神经网络确定检测对象表情特征，通过注意力机制优化检测对象表情特征，通过softmax分类器确定检测对象当前表情。本公开通过上述机制，提高了识别速度且提高了识别率。

公开(公告)号：CN106101490A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610567244.7

申请日：2016-07-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  梁美玉 ,  李玲慧

IPC: H04N5/21

CPC classification number: H04N5/21

Abstract: 本发明实施例提供一种基于时空显著性的视频跨尺度自适应增强方法及装置，涉及数字图像处理技术领域。所述基于时空显著性的视频跨尺度自适应增强装置包括：目标区域确定模块、变换域系数获取模块、自适应阈值获取模块以及视频帧增强模块。充分考虑人眼的视觉注意机制，实现基于视觉感知的细节增强处理。本发明通过视频的时空显著性计算实现对人眼所重点关注的时空显著性运动目标区域的检测和提取，利用非下采样轮廓波变换对时空显著性运动目标区域实现精细增强，再通过非下采样轮廓波逆变换进行重构，获取增强后的视频帧，在实现时空显著性运动目标细节特征增强的同时，有效地抑制噪声。

公开(公告)号：CN101894351A

公开(公告)日：2010-11-24

申请号：CN201010248470.1

申请日：2010-08-09

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王肃 ,  杜军平 ,  梁美玉

IPC: G06Q30/00 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明提出并建立基于多智能Agent框架结构的旅游多媒体信息个性化服务系统。本系统采用智能Agent技术，通过不断自主学习，发现和挖掘用户的兴趣，采用基于向量夹角的K-近邻算法实现自动用户兴趣建模。针对系统工作流程的每一阶段，划分功能相对独立的模块，再将各模块包装成Agent代理，形成多代理框架，在此框架下，各代理分工协作，从而实现多媒体信息服务的智能化与个性化等特点。系统主要包括用户接口Agent、过滤排序Agent、兴趣学习Agent、监控Agent和信息检索Agent五个功能模块。该发明提出的方法对于建立高质量智能化的旅游信息服务具有很高的理论意义和应用价值。

公开(公告)号：CN101739617A

公开(公告)日：2010-06-16

申请号：CN200910242547.1

申请日：2009-12-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  徐锋 ,  颜志伟 ,  梁美玉

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q50/00 ,  G01C21/34

Abstract: 本发明开发了一个基于PDA的旅游智能行程导航系统，该系统包括：数据搜索与查询、旅游行程规划、智能导航、应急救援与系统配置。数据搜索与查询可以提供与游客旅游位置相关的实时信息搜索和查询；旅游行程规划包括规划行程和查看行程；智能导航包括GPS数据获取与处理、用户位置跟踪、用户轨迹显示、路线规划、地图浏览和智能语音导航；在突发事件发生的情况下，游客通过应急救援模块可向相关部门求援。该系统实时性强，具有很高的应用价值。