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公开(公告)号：CN118674098A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410693252.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供数据驱动的集合多时间尺度规律的气象预报方法和系统，包括：数据收集模块、数据预处理模块、气象变化规律选择模块、训练数据准备模块、建模模块、集合预报权重学习模块以及预报模块；依靠神经网络模型强大的学习能力，从多时间尺度建模更丰富的大气系统的变化规律，弥补单一气象规律的建模误差，通过一个权重可学习的元模型将所有模型的预报结果进行集成，基于数据驱动的方式为每个预报时刻自动地选择最优的集合方式；对比基于单一气象规律的预报系统，预报结果的准确率和稳定性均有提升，且随着预报时效的增长，提升愈发明显。
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公开(公告)号：CN115375969A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211004041.9
申请日：2022-08-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于切片筛选的目标检测推理加速方法及系统，首先将原图像划分成切片，切片通过概率预测模型得到切片包含目标的概率，再经过设置双阈值选择包含目标的切片和原图送入检测器进行目标检测，在鸟瞰图像中目标通常小且稀疏的场景下，保持高精度的同时实现了推理过程的加速。相比对原图直接检测的方法，本发明的方法准确率有大幅度提升；相比划分切片将所有切片都进行检测的方法，本发明的方法准确率有小幅度提升且推理速度有显著提升。本发明的系统可在通用目标检测数据集上得到的预训练模型基础上，微调到鸟瞰图数据集，不用从头开始训练模型，节省时间成本。本发明的系统可更换不同检测器，在目标小而稀疏的场景中具有通用性。
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公开(公告)号：CN115345165A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210990180.7
申请日：2022-08-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种面向标签稀缺或分布不平衡场景的特定实体识别方法，提出了伪标签分布感知的自适应重采样策略和去混淆的边际损失函数，对训练集中标签数据分布的容忍度高，解决了域内标签稀缺场景下实体类别分布不平衡问题，显著改善实体识别模型在标签稀缺或分布不平衡的困难场景下的泛化性能，明显提高稀有类别的精确率、召回率和F1值等评价指标，适用于训练集中标签样本较少或不平衡度较高的特定实体识别任务。
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公开(公告)号：CN113298746A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110757895.3
申请日：2021-07-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于机器学习算法的有监督假彩色图像合成方法涉及多光谱/高光谱影像处理技术领域，解决了现有实现复杂、适用范围窄的问题，包括：对带目标分割标签的n通道多/高光谱图像进行数据处理得到具有二分类标签的特征向量；将具有二分类标签的特征向量作为进行训练数据对XGBoost模型进行训练，XGBoost模型训练完成后，根据训练过程计算各个通道的对提取目标的重要性排序及权重；选取重要性排名在前的3个通道，根据3个通道中每个通道的权重进行像素值的缩放得到3个像素值调整后的通道图像，将3个像素值调整后的通道图像合成得到假彩色图像。本发明的任务导向性强、合成图质量高适用于任意领域多光谱/高光谱影像合成假彩色图像。
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公开(公告)号：CN111241329A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010010966.9
申请日：2020-01-06
Applicant: 北京邮电大学 , 北京世屹文化传媒集团有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于图像检索的古文字考释方法，获取古文字图像；对图像中的古文字特征进行提取；将提取的古文字特征与本地端预存的古文字特征数据库进行匹配；查询出满足预设匹配阈值的古文字以及所对应的简体字完成考释操作。该方法将应用基于深度学习的图像检索方法，主要是将深度学习方法应用在简牍古文字图像检索中的特征提取中，利用卷积神经网络提取简牍古文字图片特征，利用度量学习方法如欧式距离对简牍古文字特征进行计算距离，根据距离对简牍古文字之间的特征相似性进行排序，得到最终的检索结果。具有检索的快捷性以及考释的精准性与易用性。本公开还提供了一种基于图像检索的古文字考释装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110781771A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910948269.5
申请日：2019-10-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的异常行为实时监测方法，包括：通过摄像头获取人体目标视频数据；将人体目标视频数据根据截取频率按帧提取，得到人体目标图像，将人体目标图像输入至核心控制器中；核心控制器对人体目标图像的身体关键点和骨架结构进行提取，并将提取到的每个目标的身体关键点按照运动时间顺序级联得到身体姿态演变图，并将身体姿态演变图输入分类器；分类器基于身体姿态演变图，区分动作分类，得到目标动作，当检测到目标动作为异常行为时，通过报警模块进行提示，该方法将人工智能的算法应用至传统的视频监控系统，获取功能和性能的提升，并可以快速产生动作的分类信息可以良好的反馈人体的状态，纠正、监督人体的异常行为。
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公开(公告)号：CN1275193C
公开(公告)日：2006-09-13
申请号：CN02153528.0
申请日：2002-12-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用多模具切分非限制自由手写数字串的装置和方法，该装置包括数字串输入装置(1)、图像存储单元(2)、模具数据库(3)、模具比对及切分位置存储装置(5)、代价计算处理器(6)、模具选择装置(7)、单字切分结果输出装置(8)和控制处理装置(4)。所述的方法通过总结手写数字串中字符之间的连接特点，归纳一套曲线切分模具，并根据这些曲线设计出多种切分模具，从而将字符的切分过程变为各种模具的试用和优选过程。与现有算法相比，这个算法具有思路简捷，与具体应用密切结合，搜索策略简单，盲目性小，最优解的获得受噪声影响小等特点。
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公开(公告)号：CN1417737A
公开(公告)日：2003-05-14
申请号：CN02153528.0
申请日：2002-12-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用多模具切分非限制自由手写数字串的装置和方法，该装置包括数字串输入装置(1)、图像存储单元(2)、模具数据库(3)、模具比对及切分位置存储装置(5)、代价计算处理器(6)、模具选择装置(7)、单字切分结果输出装置(8)和控制处理装置(4)。所述的方法通过总结手写数字串中字符之间的连接特点，归纳一套曲线切分模具，并根据这些曲线设计出多种切分模具，从而将字符的切分过程变为各种模具的试用和优选过程。与现有算法相比，这个算法具有思路简捷，与具体应用密切结合，搜索策略简单，盲目性小，最优解的获得受噪声影响小等特点。
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公开(公告)号：CN119621045A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411683544.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种面向深度学习模型训练的工具系统，属于人工智能领域，包括：核心组件层，用于实现代码的低耦合度和可复用性；配置系统层，用于设定可配置项，以及用于对实验对应的所有可配置项进行归档；实验管理层，用于按照一定层次结构组织所有进行的深度学习模型训练实验，以及用于存储实验信息；命令交互层，由有限数量的子命令构成，用于向用户提供进行实验管理和启动实验的高效交互方式。本发明能高效管理大量的代码、可配置项和产生的实验，提供多种启动模板，达到了便利性和灵活性之间的良好平衡。本发明通用性和可扩展性强，可快速直观地设定可配置项。本发明可低成本地将现有代码进行迁移，节省管理大量实验的时间和精力。
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公开(公告)号：CN114898437B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210577016.3
申请日：2022-05-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于频率学习的深度伪造人脸检测方法，提出一种频率感知注意力模块来检测伪造的人脸图像，可以细化频域的表示，促进对频率伪影的学习，有效提取了频域的伪影信息，通过双流框架来提取图像的特征，同时捕捉空间域中的伪影信息以及在空间域中难以捕获但在频域较为明显的伪影信息，通过对空间域和频域的交融学习，充分利用已有数据获得最好的表征结果。同时通过引入深度伪造对比损失函数，可以在区别真假人脸的基础上保留了由不同篡改技术获得的伪造人脸的相对分布，减少真实人脸的类内方差，且放大特征空间中的类间多样性，大大提高了伪造人脸检测的泛化性以及面对真实场景中各种未知篡改方法的鲁棒性。
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