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公开(公告)号：CN117521012A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311569509.3
申请日：2023-11-23
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/045
摘要： 本发明公开一种基于多模态上下文分层分步对齐的虚假信息检测方法和系统，获取社交媒体博文中的图像和文本；建立具有双向交叉模态注意的局部对齐模块，推断片段级别的匹配关系；建立全局上下文融合实体特征提取模块，利用多头自注意力机制帮助局部对象学习更多上下文语义，增强图像和文本特征的上下文表示；设计自适应权重过滤模块以进行图像‑文本实体特征对齐，根据两个模态增强特征的相似性，整合所有加权特征实现全局匹配，抑制整体语义偏差；将这两个不同级别融合实体特征的整体相似度输入二值分类器中，得出虚假信息检测的结果。本发明通过整合上下文信息，可保留文本和图像完整的语义信息，提高虚假信息检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118332076A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410345422.6
申请日：2024-03-25
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 毛莺池 , 陈秉睿 , 丁玉江 , 卢俊 , 戚荣志 , 吴波 , 李玲 , 潘祯祥 , 杨先涛 , 谢文明 , 罗松 , 方超磊 , 申军成 , 杨骕騑 , 吴胜亮 , 龙海涛 , 陈文梦
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F40/186 , G06F40/194 , G06F40/30
摘要： 本发明公开一种基于大语言模型的大坝应急响应规则问答推荐系统及其构建方法，对于用户上传的应急响应文档编码后构建相应知识库；对于用户输入进行攻击性倾向检验；对用户输入进行应急场景识别与提问关键词提取；根据应急场景与提问关键词对知识库中的应急响应规则匹配；将应急响应规则文本整合入提示词模板中并输出结果。本发明用于大坝应急响应规则问答，根据大坝应急响应知识库的相关专业领域知识与预料为大语言模型提供了相关信息，帮助模型更好地理解问题，提高回答的准确性和全面性，增强大坝应急响应规则问答系统的表现。
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公开(公告)号：CN118071634B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410465418.3
申请日：2024-04-18
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 王彦芳 , 吴明波 , 毛莺池 , 陈琨 , 李红勇 , 刘华 , 潘祯祥 , 陆伟 , 赵盛杰 , 聂兵兵 , 李建刚 , 熊成龙 , 简树明 , 岳宏斌 , 马小波 , 付兆明 , 冉龙明 , 张润 , 刘锦 , 沈凤群 , 钟汝梅
摘要： 本发明公开了一种用于低照度偏色图像的自适应增强方法，包括：分别针对低照度偏色图像的R、G和B通道，计算局部灰度因子、局部对比度因子和局部色度因子，融合三种因子作为Naka‑Rushton函数的关键参数，利用归一化的Naka‑Rushton函数分别调整RGB三个通道的灰度值，以调整图像亮度并修正偏色；进一步，借助指数函数提升每个像素与其邻域之间的差异，以增强局部对比度，得到增强后的彩色图像。本发明在对RGB通道开展并行处理的过程中，设计并引入局部灰度、色度、对比度度量因子，用于自适应地控制各通道局部的增强幅度，从而能够在摆脱低照度、去除偏色的同时，有效保护图像细节和色彩饱和度。
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公开(公告)号：CN118334330A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410358422.X
申请日：2024-03-27
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
发明人： 钱勇 , 毛莺池 , 赵培双 , 李洪波 , 潘祯祥 , 廖贵能 , 陈时 , 彭欣欣 , 张礼兵 , 刘军显 , 李耀德 , 王海燕 , 吴智明 , 马江霞 , 杨福平 , 赵家尧 , 吴永奇 , 孙亚民 , 孔岩鑫 , 查海华 , 李临国 , 李景卫 , 陈汝春
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种基于双向跨模态注意力机制的RGB‑D大坝缺陷图像语义分割方法，对输入的RGB‑D大坝图像进行特征提取，利用两个并行的分层Transformer网络分阶段提取多种分辨率大小的RGB图像特征图和深度图像特征图；将各阶段提取到的两种特征图一起输送到特征校准模块CA‑FCM，利用通道注意力机制对来自两种模态的特征进行相互校准，过滤彼此的噪声信息；将同一级别校准后的特征送入特征融合模块CM‑FFM，基于跨模态注意力机制进一步地完善RGB特征图和深度特征图，并融合成单个特征图；将融合后的特征图由多层感知机组成的解码器进行解码，转换成语义分割图。本发明解决了对RGB‑D大坝缺陷图像特征提取不充分，以及无法有效融合RGB特征图和深度特征图的问题，从而提高了RGB‑D大坝缺陷图像语义分割的精度。
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公开(公告)号：CN118071634A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410465418.3
申请日：2024-04-18
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 王彦芳 , 吴明波 , 毛莺池 , 陈琨 , 李红勇 , 刘华 , 潘祯祥 , 陆伟 , 赵盛杰 , 聂兵兵 , 李建刚 , 熊成龙 , 简树明 , 岳宏斌 , 马小波 , 付兆明 , 冉龙明 , 张润 , 刘锦 , 沈凤群 , 钟汝梅
摘要： 本发明公开了一种用于低照度偏色图像的自适应增强方法，包括：分别针对低照度偏色图像的R、G和B通道，计算局部灰度因子、局部对比度因子和局部色度因子，融合三种因子作为Naka‑Rushton函数的关键参数，利用归一化的Naka‑Rushton函数分别调整RGB三个通道的灰度值，以调整图像亮度并修正偏色；进一步，借助指数函数提升每个像素与其邻域之间的差异，以增强局部对比度，得到增强后的彩色图像。本发明在对RGB通道开展并行处理的过程中，设计并引入局部灰度、色度、对比度度量因子，用于自适应地控制各通道局部的增强幅度，从而能够在摆脱低照度、去除偏色的同时，有效保护图像细节和色彩饱和度。
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公开(公告)号：CN118351450A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410629821.5
申请日：2024-05-21
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/098
摘要： 本发明公开一种基于权重自适应的多载具大坝损害识别方法及装置，通过自适应权重计算和模型分层混合技术，在聚合多种无人载具对地震等自然灾害对大坝的损害进行识别和检测，为各无人载具提供适配的损害识别模型(即个性化模型)，同时保证无人载具的损害识别精准度。自适应权重计算根据各载具上的模型参数，通过链式求导法则更新分层权重值，得到各个载具模型的最优混合权重；使用分层混合权重对载具上的本地模型和个性化模型的中间版本(即中间模型)进行分层混合，动态调整全局模型捕获的所有载具之间的共享数据和本地模型所学习到的本地数据之间的平衡，得到适配各载具的个性化模型，保证了损害识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118154973A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410360720.2
申请日：2024-03-27
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本公开公开一种基于分层特征融合网络的小样本分类检测方法，包括：采用不同深度的网络作为特征提取器，并构建关系得分作为样本类别相似性度量单位，实现高精度、高效率的小样本图像分类工作。该模型首先采集不同层次的样本特征信息，并利用特征融合方法获得基于不同深度的样本特征信息载体。然后将融合特征通过特征空间凝聚成原型点，提高分类工作的效率。最后通过构建可学习的相似性度量方式，对样本不同类别之间的信息进行学习，获得预测结果。相较于当前技术中对小样本学习过程中丢弃浅层特征和追求深度特征带来的样本信息利用不充分问题，通过本公开方案生成的小样本图像分类模型，提高了图像的分类准确率和效率。
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公开(公告)号：CN117194633A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311170167.8
申请日：2023-09-12
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种基于多层级多路径的大坝应急响应知识问答系统及实现方法，从问句中找到主题实体，并查找知识库中的候选三元组；根据候选关系的不同粒度，分别从词级、Token级和关系级对后候选关系进行多层级表示；实体类型‑候选关系匹配获取相似性分数，以全局角度扩大目标关系与非目标关系之间的差距；局部问句‑候选关系匹配模型匹配问题模板和关系之间的字面信息；借助全局问句‑候选关系匹配模型获取语义交互信息；整合多路径的匹配分数，进而得到最终关系排序。通过上述的多层级多路径匹配的关系预测方法充分考虑问句和候选关系之间丰富的交互作用，提高了知识库问答系统的性能。
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公开(公告)号：CN117194633B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202311170167.8
申请日：2023-09-12
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种基于多层级多路径的大坝应急响应知识问答系统及实现方法，从问句中找到主题实体，并查找知识库中的候选三元组；根据候选关系的不同粒度，分别从词级、Token级和关系级对后候选关系进行多层级表示；实体类型‑候选关系匹配获取相似性分数，以全局角度扩大目标关系与非目标关系之间的差距；局部问句‑候选关系匹配模型匹配问题模板和关系之间的字面信息；借助全局问句‑候选关系匹配模型获取语义交互信息；整合多路径的匹配分数，进而得到最终关系排序。通过上述的多层级多路径匹配的关系预测方法充分考虑问句和候选关系之间丰富的交互作用，提高了知识库问答系统的性能。
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公开(公告)号：CN116452939A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310527271.1
申请日：2023-05-11
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V20/70 , G06F16/45
摘要： 本发明公开一种基于多模态实体融合与对齐的社交媒体多模态虚假信息检测方法，包括：1)获取社交媒体博文中的文本和图像；2)文本‑图像实体特征提取；3)文本‑图像融合实体特征提取，将文本实体特征和视觉实体特征进行多模态特征融合，提取每个文本实体特征和每个视觉实体特征融合后的融合实体特征；4)文本‑图像实体特征对齐，将文本实体特征和融合实体特征进行多模态特征对齐，计算它们之间的整体相似度；5)社交媒体博文检测，将文本实体特征与融合实体特征之间的整体相似度使用二值分类器确定社交媒体博文检测的结果。本发明能够检测到更细粒度的信息，又能够结合文本信息，能够保留完整语义信息，提高虚假信息检测的准确率。
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