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公开(公告)号：CN113743400A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110810802.9
申请日：2021-07-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的电子公文智能审查方法及系统，该方法包括：根据电子公文中颜色的差异获取公文印章，通过训练好的CRAFT网络检测印章中各字符中心区域概率和相邻字符区域中心概率，并获取检测文本框；当判定为弯曲文本图像，则基于印章文本检测结果和印章圆形特性，进行极坐标转换，得到拉伸后的平行文本图像；基于平行文本图像，获取单行文本图像，通过识别网络得到文字识别结果；将文字识别结果输入编码器中，预测掩码句子中被屏蔽的标记，生成候选对象，对候选对象进行过滤，得到矫正后的文本。通过该方案可以提高公文印章识别准确率，在印章弯曲弧度不同的情况下实现了准确、高效的智能审查。
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公开(公告)号：CN113723442A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110772874.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种电子鼻气体识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于气体传感器阵列采集待识别气体的多通道一维时间序列数据；对待识别气体的多通道一维时间序列数据进行数据增强和数据变换，基于单一尺度的时间序列数据，生成多组尺度不同的时间子序列数据；将多组尺度不同的时间子序列数据输入预设气体识别网络，获取预设气体识别网络输出的待识别气体的类别。本发明对电子鼻气体识别问题进行了深入研究，通过数据变换方法得到多个分支提取不同频率和时间尺度的特征，可得到更加丰富的特征信息，结合分类器得到待测气体的种类标签，可实现高效、快速的气体识别。
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公开(公告)号：CN113723442B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110772874.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种电子鼻气体识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于气体传感器阵列采集待识别气体的多通道一维时间序列数据；对待识别气体的多通道一维时间序列数据进行数据增强和数据变换，基于单一尺度的时间序列数据，生成多组尺度不同的时间子序列数据；将多组尺度不同的时间子序列数据输入预设气体识别网络，获取预设气体识别网络输出的待识别气体的类别。本发明对电子鼻气体识别问题进行了深入研究，通过数据变换方法得到多个分支提取不同频率和时间尺度的特征，可得到更加丰富的特征信息，结合分类器得到待测气体的种类标签，可实现高效、快速的气体识别。
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公开(公告)号：CN113742446A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110809041.5
申请日：2021-07-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于路径排序的知识图谱问答方法及系统，方法包括：获取用户问句中的实体提及；将实体提及链接到知识图谱的实体节点上，获得链接实体；根据链接实体，在知识图谱中查询获取至少一条查询路径以及每一条查询路径对应的候选答案；根据每一条查询路径与用户问句的相似度，获取最为合适的查询路径；基于最为合适的查询路径对应的候选答案，获取用户问句的最终答案结果。本发明根据用户问句中的实体提及，在知识图谱中找到对应的链接实体，然后根据链接实体，在知识图谱中查询对应的候选答案和对应的查询路径，在多条查询路径中选择最合适的一条查询路径，获取对应的答案结果，适用于从复杂的知识图谱中获取正确的答案。
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公开(公告)号：CN113760574A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110812087.2
申请日：2021-07-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/54 , G06F16/28 , G06K9/00 , H04L29/06 , H04N21/234
Abstract: 本发明实施例提供一种旅客行李智能服务系统，该系统包括：消息队列层、存储层、用户界面UI层、接口层和服务层；所述消息队列层用于所述系统中各个组件与模块之间的信息通信；所述存储层用于存储结构化数据和非结构化数据；所述用户界面UI层用于展现所述系统的主要功能与服务；所述接口层用于针对功能和业务进行细分以及功能的扩展；所述服务层用于执行视频分析流程。本发明实施例在模块化分解的基础上，增加模块配置项，提高模块的灵活性，灵活的细分模块通过组合构成整体业务逻辑；引入AI技能的概念，AI技能是由算法模型与规则来定义，有限的算法模型与不同的规则可以组合得到多种不同的AI技能，从而满足不同情况下的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688667A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110776666.6
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的行李取放动作识别方法和系统，其方法包括：获取待检测的视频或图像；从待检测的视频或图像中识别出一个或多个目标和姿态信息；将所述一个或多个目标和姿态信息进行匹配，融合其中属于同一个行人的类别特征和姿态信息；根据所述同一个行人的类别特征和姿态信息识别该行人的行李取放动作。本发明通过两种不同的识别网络来分别识别待检测图像中的目标和姿态，并将目标的识别结果和姿态信息进行融合，然后将融合信息作为行李取放动作识别模型的训练样本，从而提高了该模型识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113688665A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110773831.2
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于半监督迭代学习的遥感影像目标检测方法及系统，方法包括：收集遥感影像目标检测数据集，目标检测数据集包括有标签数据集和海量无标签数据集；基于有标签数据集训练目标检测器模型，获取训练后的初始目标检测器模型；将海量无标签数据集划分为多个无标签数据子集；基于有标签数据集和多个无标签数据子集，对所述初始目标检测器模型进行迭代优化训练，得到最终目标检测器模型。根据本发明，使用少量的有标签遥感影像数据，联合海量无标签数据的辅助优化下极大的提高了目标检测的精度，降低了人工标注成本。
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公开(公告)号：CN113743400B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110810802.9
申请日：2021-07-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V30/19 , G06V10/764 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的电子公文智能审查方法及系统，该方法包括：根据电子公文中颜色的差异获取公文印章，通过训练好的CRAFT网络检测印章中各字符中心区域概率和相邻字符区域中心概率，并获取检测文本框；当判定为弯曲文本图像，则基于印章文本检测结果和印章圆形特性，进行极坐标转换，得到拉伸后的平行文本图像；基于平行文本图像，获取单行文本图像，通过识别网络得到文字识别结果；将文字识别结果输入编码器中，预测掩码句子中被屏蔽的标记，生成候选对象，对候选对象进行过滤，得到矫正后的文本。通过该方案可以提高公文印章识别准确率，在印章弯曲弧度不同的情况下实现了准确、高效的智能审查。
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公开(公告)号：CN113688665B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110773831.2
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于半监督迭代学习的遥感影像目标检测方法及系统，方法包括：收集遥感影像目标检测数据集，目标检测数据集包括有标签数据集和海量无标签数据集；基于有标签数据集训练目标检测器模型，获取训练后的初始目标检测器模型；将海量无标签数据集划分为多个无标签数据子集；基于有标签数据集和多个无标签数据子集，对所述初始目标检测器模型进行迭代优化训练，得到最终目标检测器模型。根据本发明，使用少量的有标签遥感影像数据，联合海量无标签数据的辅助优化下极大的提高了目标检测的精度，降低了人工标注成本。
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公开(公告)号：CN113689067B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110772862.6
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T3/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/98
Abstract: 本发明提供一种图像保障信息评估系统，以图像处理理论与深度学习理论为基础，针对图像保障的一些具体领域与各个环节，包括图像获取、图像传输、图像处理和图像分析多个环节，独立保障能力评估，每一环节内部又分为各个子环节，然后针对子环节进行保障能力评估，在保障功能细分的基础之上，建立评估指标体系，整体上指标体系能够体现处理过程的时间特性、准确度特性，可靠性特性等指标，为图像情报处理评估能力建设提供支撑。
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