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公开(公告)号:CN117909120A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410124906.8
申请日:2024-01-29
申请人: 武汉蓝海科创技术有限公司 , 湖北工业大学
IPC分类号: G06F11/07 , G06Q10/20 , G06N5/043 , G06T7/00 , G10L25/27 , G10L25/51 , G10L17/04 , G10L25/45 , G10L25/18
摘要: 本发明提供了一种数字智能专家的语义理解与逻辑推理方法,包括:确定故障设备的设备编号;通过第一数字智能专家对故障设备进行故障检测分析,得到设备故障信息,将设备故障信息以语音的形式输出,得到第一语音信息;通过第二数字智能专家接收设备编号,基于设备编号获取故障设备的设备构造原理信息,将设备构造原理信息以语音的形式输出,得到第二语音信息;通过第三数字智能专家接收设备编号,基于设备编号获取故障设备的设备数据信息,将设备数据信息以语音的形式输出,得到第三语音信息;通过第四数字智能专家对第一语音信息、第二语音信息和第三语音信息进行综合分析,确定故障设备的目标故障问题,基于目标故障问题确定故障设备维修措施。
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公开(公告)号:CN117909120B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410124906.8
申请日:2024-01-29
申请人: 武汉蓝海科创技术有限公司 , 湖北工业大学
IPC分类号: G06F11/07 , G06Q10/20 , G06N5/043 , G06T7/00 , G10L25/27 , G10L25/51 , G10L17/04 , G10L25/45 , G10L25/18
摘要: 本发明提供了一种数字智能专家的语义理解与逻辑推理方法,包括:确定故障设备的设备编号;通过第一数字智能专家对故障设备进行故障检测分析,得到设备故障信息,将设备故障信息以语音的形式输出,得到第一语音信息;通过第二数字智能专家接收设备编号,基于设备编号获取故障设备的设备构造原理信息,将设备构造原理信息以语音的形式输出,得到第二语音信息;通过第三数字智能专家接收设备编号,基于设备编号获取故障设备的设备数据信息,将设备数据信息以语音的形式输出,得到第三语音信息;通过第四数字智能专家对第一语音信息、第二语音信息和第三语音信息进行综合分析,确定故障设备的目标故障问题,基于目标故障问题确定故障设备维修措施。
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公开(公告)号:CN118314308B
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410727244.3
申请日:2024-06-06
申请人: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 湖北工业大学 , 武汉大学
摘要: 本发明涉及一种建筑物立面的窗户形变修复方法、装置、设备及存储介质,属于图像修复技术领域,其中,该方法包括:根据建筑物立面原始影像和建筑物立面初始模型提取窗户区域的三维直线特征和三维点特征;将所述三维直线特征和所述三维点特征投影至立面所在平面得到二维特征,并基于所述二维特征映射得到三维窗户模型;将所述三维窗户模型合并至所述建筑物立面初始模型对窗户形变进行修复得到建筑物立面目标模型。本发明对窗户区域的三维直线特征和三维点特征进行针对性修复重新构建三维窗户模型,实现对建筑物立面模型中的窗户区域的替换,从而提高对窗户形变修复的效果。
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公开(公告)号:CN115035550B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202210678342.3
申请日:2022-06-13
申请人: 湖北工业大学
IPC分类号: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明针对中心和尺度预测的(Central and Scale Prediction,CSP)行人检测模型在复杂场景下出现漏检或者误检的问题,提出了一种基于改进的CSP网络的行人检测方法,首先将原主干网络Resnet50替换为Resnet101,使得网络能够更好的提取被其它物体遮挡的特征。其次引入了基于通道和压缩注意力机制的方法,以获得更高的训练速度和检测速度。最后利用非极大值抑制算法形成最优先验候选框数量以及难样本的再训练。经实验表明该算法在cityperson数据集上,严重遮挡和部分遮挡的指标比当前的行人检测算法的性能有所提高,在公共数据集上取得了较好的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN111915526B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202010778450.9
申请日:2020-08-05
申请人: 湖北工业大学 , 武汉烽火技术服务有限公司 , 烽火通信科技股份有限公司
IPC分类号: G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要: 本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于亮度注意力机制低照度图像增强算法的摄影方法,将低照度图像增强算法嵌入摄像设备中,在摄像机的程序中编入低照度图像增强模式,利用摄像设备的低照度图像增强模式进行摄影,直接应用基于亮度注意力生成对抗网络的低照度图像增强网络增强图像结果;或者,利用摄像设备摄影进行低照度图像获取,利用基于亮度注意力生成对抗网络的低照度图像增强网络对获取的图像进行增强,得到增强后的摄影图像。本发明引入亮度注意力机制,提升了增强图像的图片感知质量,提高了增强效率,进而引入科学摄影领域,形成能够解决科学摄影中问题的应用。
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公开(公告)号:CN114844692B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202210429998.1
申请日:2022-04-22
申请人: 湖北工业大学
摘要: 本发明公开了一种基于网络安全的智能信息交互用控制方法,具体涉及智能信息交互技术领域,本发明通过构建信息安全数据库并在交互的过程中采集相关数据,从而可以判断当前网络是否存在安全问题,并根据以往的经验得到解决方法,降低了网络安全隐患,并且若没有相关解决经验,则发送到管理人员端并进行警示提醒,使得信息安全问题得到了很好的解决,同时本发明根据采集数据来判断用户当前的情绪状态,从而可以根据用户的情绪状态来切换不同的语音语气,还可以通过安抚情绪话术对用户的情绪进行安抚,使得交互方式更加智能,并且具有一定的人情味,使得用户具有更好的心情,使得交互方式变得多元化,增加趣味性,提升用户体验。
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公开(公告)号:CN112908416B
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202110393715.8
申请日:2021-04-13
申请人: 湖北工业大学
IPC分类号: G16B20/30 , G06F18/241 , G06N3/126 , G06N3/086
摘要: 本发明提供了一种生物医学数据特征选择方法,包括:提取生物医学数据集中的特征构成原始特征集合;根据所述原始特征集合,对种群进行初始化得到初始种群,并设置生物医学数据特征选择所需的参数;将初始种群中的个体映射为相应的特征组合,通过适应度函数计算种群中个体的适应度值;利用轮盘赌选择对所述初始种群进行三系种群的划分,分别随机从不育系和保持系中选择个体作为父本和母本进行杂交操作;随机选择恢复系中的个体进行自交操作;当达到最大自交次数时,对恢复系个体进行重置操作,在搜索空间中随机选择一组基因序列替换原始个体,并将自交次数归0;判断是否满足终止条件,输出全局最优的个体。(56)对比文件杨娟“.基于杂交水稻算法的分类器权重优化研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2019,(第第9期期),全文.
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公开(公告)号:CN111950615B
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202010763097.7
申请日:2020-07-31
申请人: 武汉烽火技术服务有限公司 , 湖北工业大学 , 烽火通信科技股份有限公司
IPC分类号: G06F18/2111 , G06N3/006
摘要: 本发明公开了一种基于树种优化算法的网络故障特征选择方法,涉及智能计算技术领域,本发明采用改进Sigmod函数对树种优化算法进行二进制转换,并利用改进的二进制树种优化算法对网络故障原始的数据集进行特征选择,剔除不相关或冗余的对等网络故障特征,取出真正相关的特征,节省网络故障识别中特征提取的计算时间,从而提高网络故障识别的效率和精度;无需人为指定要选择的特征维数,能够智能的在识别精度和特征维数之间取得很好的平衡,快速自动寻找到比较合适最优特征子集。
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公开(公告)号:CN117095303A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202310995648.6
申请日:2023-08-08
申请人: 湖北工业大学
摘要: 本发明提出了一种基于数字孪生技术建筑群的智能监测分析预警方法,包括以下步骤:根据卫星影像,分析得到可疑的目标区域;获取目标区域左右两侧的至少两个已知标志物点,得到包含所有标志物点的监测区域;无人机飞行得到监测区域的飞行影像;分析飞行影像得到监测区域的三维数据;将三维数据输入至三维数字孪生系统中生成监测区域三维模型;将监测区域三维模型与建筑信息模型中所有对应标志物点匹配重叠,获取目标区域的参数;根据目标区域的参数判定目标区域可能的建筑信息情况并给出预警提示。本发明通过无人飞行摄影获取目标区域的三维模型,与建筑信息模型中的目标区域比对,进而判定是否符合规范并发出预警信息,维护建筑群的整体规范。
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公开(公告)号:CN116992258A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310974597.9
申请日:2023-08-02
申请人: 湖北工业大学
IPC分类号: G06F18/2111 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/06
摘要: 本发明公开了一种基于改进蚁群优化算法的多标签文本特征选择方法,包括以下步骤:步骤1、数据准备,对文本数据集进行预处理;步骤2、环境准备,转换得到的文本向量和标签向量使用岭回归提取特征标签相关性;步骤3、蚁群优化;步骤4、特征选择并输出迭代后的信息素。本发明通过蚁群在有监督和无监督加权图中游走,寻找在这两个监督范式下冗余性都较低的特征,同时通过节点中心性自适应的调整蚁群在不同数据集上迭代过程中所需游走的特征个数,通过参数的自适应提高蚁群的搜索能力,平衡探索与开发的能力。通过以上两个策略提升蚁群的优化能力,使得蚁群能捕获具有判别力的特征,获得最优特征子集。
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