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公开(公告)号：CN114780690A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210694893.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 山西省检验检测中心(山西省标准计量技术研究院) , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态矩阵向量表示的专利文本检索方法及装置，根据已有专利数据集，训练得到所有词的词向量集合，可以使得词向量中包含所有关键词的信息，并且通过已有专利数据集训练得到图像向量化表示模型，对专利中的附图进行提取，得到对应附图的图向量，将图向量和词向量相结合，在专利检索时，充分利用专利中的附图包含有大量有用信息，同时满足了当前市场上存在一些以图搜文，或以文搜图，以及以图搜图的检索需求，并且还使得专利检索的结果更加精确。
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公开(公告)号：CN114780690B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210694893.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 山西省检验检测中心(山西省标准计量技术研究院) , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态矩阵向量表示的专利文本检索方法及装置，根据已有专利数据集，训练得到所有词的词向量集合，可以使得词向量中包含所有关键词的信息，并且通过已有专利数据集训练得到图像向量化表示模型，对专利中的附图进行提取，得到对应附图的图向量，将图向量和词向量相结合，在专利检索时，充分利用专利中的附图包含有大量有用信息，同时满足了当前市场上存在一些以图搜文，或以文搜图，以及以图搜图的检索需求，并且还使得专利检索的结果更加精确。
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公开(公告)号：CN111157934B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910630400.3
申请日：2019-07-12
IPC: G01R33/54 , G01R33/56 , G01R33/561 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于生成式对抗网络的并行磁共振成像方法，用于解决现有基于深度学习的并行磁共振成像方法需要大量训练样本而导致成像速度慢的问题。本发明方法包括：对并行磁共振K空间数据的中间区域进行全采样而获取全采样数据，对并行磁共振K空间数据的周围区域间隔降采样获取降采样数据；利用生成网络模型重建并行磁共振K空间数据的周围区域的未采样数据；将全采样数据、降采样数据和未采样数据进行合并组成完整的并行磁共振K空间数据；利用傅里叶反变换将所述完整的并行磁共振K空间数据转换成图像。
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公开(公告)号：CN111157934A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201910630400.3
申请日：2019-07-12
IPC: G01R33/54 , G01R33/56 , G01R33/561 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于生成式对抗网络的并行磁共振成像方法，用于解决现有基于深度学习的并行磁共振成像方法需要大量训练样本而导致成像速度慢的问题。本发明方法包括：对并行磁共振K空间数据的中间区域进行全采样而获取全采样数据，对并行磁共振K空间数据的周围区域间隔降采样获取降采样数据；利用生成网络模型重建并行磁共振K空间数据的周围区域的未采样数据；将全采样数据、降采样数据和未采样数据进行合并组成完整的并行磁共振K空间数据；利用傅里叶反变换将所述完整的并行磁共振K空间数据转换成图像。
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公开(公告)号：CN110334390A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910430852.7
申请日：2019-05-22
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计技术领域，具体公开了一种CAD中外墙识别方法、装置、存储介质及处理器，其中，该方法通过读取待识别CAD建筑施工图的图层信息来获取墙线信息等信息，然后计算所有墙线的平均值预估建筑物中心点，进而通过墙线坐标与建筑物中心点的关系，及其相邻墙线的关系来判别是否外墙，这样可以自动识别出外墙供审图人员计算配筋率，保证了审图的效率和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110334390B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910430852.7
申请日：2019-05-22
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计技术领域，具体公开了一种CAD中外墙识别方法、装置、存储介质及处理器，其中，该方法通过读取待识别CAD建筑施工图的图层信息来获取墙线信息等信息，然后计算所有墙线的平均值预估建筑物中心点，进而通过墙线坐标与建筑物中心点的关系，及其相邻墙线的关系来判别是否外墙，这样可以自动识别出外墙供审图人员计算配筋率，保证了审图的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN115358990A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210993541.3
申请日：2022-08-18
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于对称轮廓中心距离比的快速角点检测方法，用以解决现有角点检测方法计算复杂度较大，检测速度较低的技术问题。本发明的步骤为：将彩色图像转换为灰度图像；使用Canny边缘检测子提取灰度图像的轮廓，并选择轮廓中的曲线作为目标轮廓；使用高斯函数对目标轮廓进行平滑得到光滑曲线；在光滑曲线上任选一点，利用对称轮廓中心距离比计算光滑曲线在该点的离散曲率；将光滑曲线上离散曲率达到局部极大值且数值大于曲率阈值的点标记为角点。本发明仅需计算两次欧氏距离即可估计轮廓上每个点的离散曲率，速度更快；具有较高的角点分辨力，对噪声和轮廓局部变化也具有很强的鲁棒性；仿真实验结果验证了其有效性和高效性。
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公开(公告)号：CN118735959A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410859580.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/22
Abstract: 本发明提出了一种基于目标感知增强‑孪生记忆网络的单目标跟踪方法，包括以下步骤：S0：搭建跟踪器模型，包括骨干网络、目标感知模块、交叉注意力模块和预测头；S1：分别对记忆分支和和搜索分支进行特征提取，获取记忆分支特征图和搜索分支特征图；S2：目标感知模块将搜索分支特征图划分成多个划分区域，分别计算每个划分区域的特征向量，进行粗粒度区域级稀疏计算，进行细粒度自注意力计算，得到目标感知增强后的搜索分支特征；S3：将目标感知增强后的搜索分支特征与记忆分支串联特征图中的特征进行特征融合，得到融合后的特征图；S4：预测头根据融合后的特征图预测目标位置。本发明在搜索分支引入了基于动态双级稀疏注意力机制的目标感知模块，使网络集中注意力于目标周围的重要区域，提高跟踪器在面对目标被遮挡场景时的鲁棒性，从而能够准确预测目标的位置和状态。
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公开(公告)号：CN111552972B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202010525502.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的深度学习系统，具体涉及大数据信息采集技术领域，包括电源，所述电源的输出端电性连接有交流传输线，所述交流传输线的输出端电性连接有稳压电路，所述交流传输线的输出端电性连接有主控电路，所述稳压电路的输出端电性连接有场效应管，所述场效应管的输出端电性连接有保护电阻，所述主控电路的输出端电性连接有主控开关。本发明通过设置场效应管、保护电阻、自恢复式熔断器和过流保护变阻器，利用场效应管、保护电阻、自恢复式熔断器和过流保护变阻器共同组成一个电路过流防护系统，使得该系统装置不易发生停机和瘫痪的意外问题，增加了该装置的工作质量和工作效率。
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公开(公告)号：CN115640530A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211368781.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多任务学习的对话讽刺和情感联合分析方法，其步骤如下：收集多模态对话情感语料集，对文本标签和每段对话的多模态数据进行预处理，对文本、图像和音频分别进行特征提取；采用多头注意力机制将得到的特征进行融合；将融合特征输入交互学习网络，采用基于软参数共享的多任务学习范式学习讽刺任务和情感任务分别获得其底层表示；以讽刺识别为主任务，情感分析为次任务，运用多任务交互方法，在讽刺检测任务中融入情感分析知识，得到讽刺分类和情感分类的结果。本发明能够有效地捕捉不同模态的全局信息；利用多任务学习框架能够同时学习不同任务之间的关联和差异，并通过多任务间的交互，提高讽刺和情感任务分类的准确率。
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