公开(公告)号：CN118760860A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202411151895.9

申请日：2024-08-21

Applicant: 北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所 ,  北京邮电大学 ,  北京市劳保所科技发展有限责任公司

Inventor： 胡燕祝 ,  代宝乾 ,  周扬凡 ,  邓兵兵 ,  王松 ,  王英剑 ,  张晋 ,  徐亚博 ,  谢昱姝 ,  徐民 ,  汪彤

IPC: G06F18/20 ,  G06N7/01 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种燃气泄漏事故风险评估方法包括：步骤S1：使用故障树分析FTA识别和展示可能导致事故的各种故障事件及逻辑关系；步骤S2：利用决策试验与评估实验室DEMATEL方法确定元素之间的影响关系以及每个元素在系统中的位置；步骤S3：通过解释结构模型ISM构建层次网络，确定事故演变的关键因素及相互关系；步骤S4：构建贝叶斯网络BN模型，表示事故发展过程中各事件之间的条件概率关系；步骤S5：利用Dempster‑Shafer证据理论确定BN模型的先验条件概率；步骤S6：对BN模型进行灵敏度分析，识别关键影响因素；步骤S7：基于所述关键影响因素，提供风险评估和决策支持。能够全面识别可能导致天然气管道泄漏事故的各种故障事件和原因。

公开(公告)号：CN115294228B

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202210911159.3

申请日：2022-07-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 唐进 ,  张晋 ,  顾宝轩 ,  尹建芹

IPC: G06T11/00 ,  G06T17/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/20 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出一种基于模态引导的多图人体姿态生成方法及装置，其中方法包括，获取训练数据集，训练数据集包括人体动作序列；将训练数据集输入模态引导多图模型，其中模态引导多图网络包括时序特征增强子网络和特征提取子网络；通过时序特征增强子网络对人体动作序列进行裁剪，对后T帧的特征占比进行增强，获取特征增强数据集；同时通过复制最后一帧，提高输入序列中最后一帧的贡献度；根据动作幅度将特征增强数据集分为多个模态子集；通过特征提取子网络对多个模态子集分别进行建模提取特征，再根据动作幅度的划分方式还原至人体全局姿态序列。本发明实现了由模态引导的对动静态不同关节点的多图建模。

公开(公告)号：CN115294228A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210911159.3

申请日：2022-07-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 唐进 ,  张晋 ,  顾宝轩 ,  尹建芹

IPC: G06T11/00 ,  G06T17/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/20 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提出一种基于模态引导的多图人体姿态生成方法及装置，其中方法包括，获取训练数据集，训练数据集包括人体动作序列；将训练数据集输入模态引导多图模型，其中模态引导多图网络包括时序特征增强子网络和特征提取子网络；通过时序特征增强子网络对人体动作序列进行裁剪，对后T帧的特征占比进行增强，获取特征增强数据集；同时通过复制最后一帧，提高输入序列中最后一帧的贡献度；根据动作幅度将特征增强数据集分为多个模态子集；通过特征提取子网络对多个模态子集分别进行建模提取特征，再根据动作幅度的划分方式还原至人体全局姿态序列。本发明实现了由模态引导的对动静态不同关节点的多图建模。