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公开(公告)号：CN117437198A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311433730.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/70 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种医学图像生成模型的训练方法、问答方法及相关产品。待训练医学图像生成模型根据医学样本图像的图像类型对医学样本图像的噪声图像进行预测，获得医学预测图像；根据医学图像标签和医学预测图像的差异，调整待训练医学图像生成模型的参数，直至调整后的模型满足训练截止条件，训练结束获得医学图像生成模型。可见，本申请在对噪声图像进行预测时，引入了医学样本图像的图像类型，以将图像类型作为条件，引导待训练医学图像生成模型生成医学预测训练图像，如此，本申请提出结合条件对医学图像进行预测，其提高了预测噪声的准确性，也进一步提高了生成医学图像的准确性。
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公开(公告)号：CN104216983B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201410441434.5
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京邮电大学 , 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于采集搜索引擎数据的隐私信息评级方法，包括以下步骤：第一步从搜索引擎采集数据确定每个隐私信息的普遍性分值U，第二步从搜索引擎采集数据确定每个隐私信息的敏感性分值S，第三步根据U×S计算结果确定隐私信息的安全等级。本发明提供的评级方法使用的数据从搜索引擎采集，数据来源于使用搜索引擎的庞大的用户群，因此评级结果不依赖于个人的经验或意见，评级结果具有公正性；同时本发明提供的隐私信息评级方法不针对特定的隐私内容，既可以评定全体隐私信息，也可用于评定应用系统中有限数量的隐私信息。
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公开(公告)号：CN117352121A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311451375.5
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G16H15/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06V30/10 , G16H30/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种医学影像报告的生成方法及装置。在该方法中，将医学影像视图输入视觉语言预训练模型提取视觉特征；基于视觉特征构建医学文本标签；将医学文本标签输入预训练语言模型进行编码，得到文本特征；将文本特征和视觉特征输入预设的多模态交叉融合模块进行融合，得到多模态特征：对多模态特征进行解码，得到医学影像报告。由此可见，利用本申请实施例提供的方案，采用多模态预训练模型提取视觉特征，实现高级语义信息的捕捉，从而提高医学影像报告的准度；采用预训练语言模型对医学文本标签进行编码，能够提供医学影像报告中医学术语的充实性和准确度；采用多模态交叉融合模块弥补特征间差异，从而提高生成的医学影像报告的质量。
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公开(公告)号：CN112053287A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010952506.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种图像超分辨率方法、装置及设备，获取待进行图像超分辨率的图像之后，利用图像超分辨率模型，基于所述图像的浅特征以及所述图像的深度特征，得到与所述图像对应的超分辨率图像，所述图像的深度特征中包括所述图像的自身纹理特征。上述方案中，图像超分辨率模型能够利用图像的自身纹理特征，使得超分辨率图像中的纹理特征更为清晰。
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公开(公告)号：CN116071131A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310140991.2
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535
Abstract: 本申请提供了一种冷启动推荐方法和相关装置，方法包括：分别提取目标用户、第一元路径集合、第二元路径集合、待评分物品和已评分物品的特征，并将提取的第一元路径集合、第二元路径集合、待评分物品和已评分物品的特征映射到同一嵌入空间；基于目标用户的特征和映射到嵌入空间的特征，确定待评分物品相对于已评分物品的评分偏移量；根据目标用户对已评分物品的评分值和评分偏移量，确定目标用户对待评分物品的评分预测值，以基于评分预测值确定是否为目标用户推荐待评分物品。本申请基于映射到嵌入空间的特征和目标用户的特征，可以确定出准确地评分偏移量，进而基于评分偏移量确定出的评分预测值与真实评分值更一致，推荐结果更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112053287B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010952506.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种图像超分辨率方法、装置及设备，获取待进行图像超分辨率的图像之后，利用图像超分辨率模型，基于所述图像的浅特征以及所述图像的深度特征，得到与所述图像对应的超分辨率图像，所述图像的深度特征中包括所述图像的自身纹理特征。上述方案中，图像超分辨率模型能够利用图像的自身纹理特征，使得超分辨率图像中的纹理特征更为清晰。
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公开(公告)号：CN110119754B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910145508.3
申请日：2019-02-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种图像生成描述方法、装置及模型，在解码阶段前一个词通过基于注意力的LSTM模型对下一个词的生成过程进行注意力指导，从而实现对图片中的突出主体对象的细节进行捕获，生成的图像描述，主体细节描述丰富，提高了整体流畅性。
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公开(公告)号：CN114241524B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202111594337.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/84 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种人体姿态估计方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，方法包括将待处理图像输入至人体姿态估计组件，得到待处理图像所包含的各人体的初始姿态预估信息和各人体的每个关键点的偏移信息；人体姿态估计组件包括人体姿态初步估计模型、热力图引导的编码器和基于图结构的细化模块。人体姿态初步估计模型对待处理图像进行初始姿态估计，热力图引导的编码器基于其输入人体关键点特征信息和多个热力图生成关键点嵌入；基于图结构的细化模块根据关键点嵌入和人体结构生成人体的每个关键点的偏移信息。对待处理图像所包含的各人体，根据相应的初始姿态估计信息和各人体关键点的偏移信息可有高效且估计下一时刻的姿态信息。
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公开(公告)号：CN117392588A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311507146.0
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开一种运动姿态的预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，应用于数据处理技术领域。对包括需要预测运动姿态的目标个体的待处理运动视频进行预处理，得到待处理运动视频数据，利用多模态特征提取及融合网络对待处理运动视频数据进行特征提取和融合，得到多模态特征，多模态特征为目标个体的关键点序列特征、运动速度差特征以及运动光影特征的融合特征；将多模态特征输入至运动姿态预测网络，得到运动姿态预测网络输出的运动预测结果。多模态特征中噪声信息较少，且在复杂应用场景及中长期预测时，能够较为准确的反映目标个体运动中的特性，则基于多模态特征进行运动姿态预测，能够提高目标个体的运动姿态的预测准确性。
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公开(公告)号：CN114241524A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111594337.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种人体姿态估计方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，方法包括将待处理图像输入至人体姿态估计组件，得到待处理图像所包含的各人体的初始姿态预估信息和各人体的每个关键点的偏移信息；人体姿态估计组件包括人体姿态初步估计模型、热力图引导的编码器和基于图结构的细化模块。人体姿态初步估计模型对待处理图像进行初始姿态估计，热力图引导的编码器基于其输入人体关键点特征信息和多个热力图生成关键点嵌入；基于图结构的细化模块根据关键点嵌入和人体结构生成人体的每个关键点的偏移信息。对待处理图像所包含的各人体，根据相应的初始姿态估计信息和各人体关键点的偏移信息可有高效且估计下一时刻的姿态信息。
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