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公开(公告)号：CN116628259B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202310380641.3
申请日：2023-04-11
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/783 , G10L15/26 , G10L15/14 , G10L13/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/20 , G06F40/289 , G06F18/22
Abstract: 一种基于文本动态生成教学视频的编辑方法，主要步骤包括：获取用户输入的文字、对文字进行NLP处理、检索教学视频、将元视频数据转换为音视频、进行元视频数据相似度特征计算、用户选择音视频素材、合成虚拟人教学示例。本发明可以根据文字动态生成教学视频，自动创造虚拟示范，以降低视频制作的技术门槛，减少视频制作的时间与人力开销；并且能快速找到适合的示范素材，提高示例检索的效率，提升教学用户的教学体验。
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公开(公告)号：CN117372996A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311421665.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 一种基于改进yolov5模型的交通信号灯图像检测方法，包含步骤：采用公共数据构建交通信号灯状态的检测样本数据集；搭建改进的yolov5网络模型，引入PConv和Involution卷积并加入ReLU6激活函数；在计算机端，使用改进的yolov5模型对数据集进行训练并保存；在树莓派端环境搭建配置，将改进的yolov5模型移植到树莓派中，再安装vnc服务器；在计算机端安装vncviewer应用程序，验证并访问树莓派的桌面远程操作；在树莓派端，输入含有交通信号灯的目检测图像至改进的yolov5模型，加载最优权重文件至检测模型中进行推理检测，获取待检测图像中的交通信号灯的状态。本发明不仅解决了yolov5部署在边缘设备上高延迟、低吞吐量和计算复杂度高的问题，还获得较高的帧率，使模型更轻量，更适用于嵌入式设备。
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公开(公告)号：CN115829157A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211697456.9
申请日：2022-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于变分模态分解和Autoformer模型的化工水质指标预测方法，对水质参数数据集和相关因素历史信息进行数据预处理，寻找平滑临界点、处理缺失值，利用变分模态分解对水质特征参数分解，然后对水质参数数据集进行建模，通过特征工程模型对相关因素历史信息数据集筛选特征，按天气季节和流量计算，并用于化工水质的理解分析，再通过序列分解单元从隐变量中逐步提取趋势项和周期项，将不同周期的相似子序列进行时延信息聚合和周期依赖性的发现。本发明方法通过提取时间序列特征，利用变分模态分解特征信息，并计算特征重要性，在化工水质时间序列预测中，结合了历史特征信息，同时加入模态信息，使得预测结果更加精确合理。
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公开(公告)号：CN117032957B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310940537.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 一种行为树驱动虚拟人的控制方法,包括步骤：步骤1：构建节点，包括虚拟人行为节点与逻辑节点；步骤2：从驱动获取用户输入的语音；步骤3：对于获取的语音对其进行识别；步骤4：处理文本信息，构建事件列表；步骤5：根据事件列表中得到的结果，构建事件集合；步骤6：构建行为树执行器；步骤7：根据行为树执行器完成对虚拟人的控制。本发明利用语音识别技术和行为树算法，把用户描述的处理行为过程自动转换成一个按照时间顺序排列的事件列表，并通过匹配虚拟人物动作指令构建行为树，再现用户描述的场景。使得用户可以通过自然语音描述所需交互的场景，而不需要手动编写复杂控制指令，从而降低了用户的学习成本和操作难度。
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公开(公告)号：CN117032957A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310940537.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 一种行为树驱动虚拟人的控制方法,包括步骤：步骤1：构建节点，包括虚拟人行为节点与逻辑节点；步骤2：从驱动获取用户输入的语音；步骤3：对于获取的语音对其进行识别；步骤4：处理文本信息，构建事件列表；步骤5：根据事件列表中得到的结果，构建事件集合；步骤6：构建行为树执行器；步骤7：根据行为树执行器完成对虚拟人的控制。本发明利用语音识别技术和行为树算法，把用户描述的处理行为过程自动转换成一个按照时间顺序排列的事件列表，并通过匹配虚拟人物动作指令构建行为树，再现用户描述的场景。使得用户可以通过自然语音描述所需交互的场景，而不需要手动编写复杂控制指令，从而降低了用户的学习成本和操作难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115641161A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211045331.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q30/0202 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于LightGBM和Informer模型的工业物料销量预测方法及装置，首先，对销量数据集和相关历史信息进行数据预处理，寻找平滑临界点、处理缺失值，然后对销售数据集进行建模，对相关历史信息数据集通过特征工程模型、筛选特征，利用LightGBM算法计算特征重要性并用于业务理解分析，再通过二维卷积神经网络提取额外的时间特征和趋势信息，将卷积后的不同时间尺度作为Informer网络层的输入，生成三个子序列，这些子序列被输入到连接层进行特征融合，最终的预测结果通过完全连接层输出。本发明通过提取时间序列特征，利用LightGBM模型计算特征重要性，在工业物料销量预测中，结合了历史特征信息，同时引入置信区间，使得数据修正更加细化。
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公开(公告)号：CN117372996B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311421665.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 一种基于改进yolov5模型的交通信号灯图像检测方法，包含步骤：采用公共数据构建交通信号灯状态的检测样本数据集；搭建改进的yolov5网络模型，引入PConv和Involution卷积并加入ReLU6激活函数；在计算机端，使用改进的yolov5模型对数据集进行训练并保存；在树莓派端环境搭建配置，将改进的yolov5模型移植到树莓派中，再安装vnc服务器；在计算机端安装vncviewer应用程序，验证并访问树莓派的桌面远程操作；在树莓派端，输入含有交通信号灯的目检测图像至改进的yolov5模型，加载最优权重文件至检测模型中进行推理检测，获取待检测图像中的交通信号灯的状态。本发明不仅解决了yolov5部署在边缘设备上高延迟、低吞吐量和计算复杂度高的问题，还获得较高的帧率，使模型更轻量，更适用于嵌入式设备。
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公开(公告)号：CN116595180A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310616375.X
申请日：2023-05-29
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的领域专家分类推荐方法，包括数据采集模块，主题抽取模块，领域专家分类模块，推荐模块；数据采集模块包括收集领域专家个人信息数据样本并清洗、相关词向量、制作领域专家库；主题抽取模块通过将专家库中领域专家数据通过主题抽取模块并构建专家词汇表；领域专家分类模块通过特征提取模块进行辅助得到专家分类。推荐模块根据需求与领域专家类别进行相似度计算，并为各个需求组挑选合适的领域专家。本发明结合主题模型与文本分类，分类模型可与其他推荐算法相结合使用，有效的提高了推荐的精确度，可以提供更加准确的推荐结果。
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公开(公告)号：CN114491032A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210070649.5
申请日：2022-01-21
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明提出了一种基于LSTM‑TextCNN算法的新闻文本分类方法和介质，方法包括：通过对新闻数据集D进行预处理，得到预处理后的数据集D1；通过无监督模型Word2Vec对数据集D1进行训练获得词向量模型矩阵V，矩阵V划分为训练集V1和测试集V2；构造LSTM‑TextCNN模型并设置训练流程，将V1作为训练样本同时输入LSTM和TextCNN模型；通过TextCNN模型获取到特征向量C1，通过LSTM模型获取到特征向量C2，通过Concatenate函数将特征向量C1和C2混合得到特征向量C，将特征向量C输入Softmax函数进行分类预测；最后将测试集V2输入到训练好的模型进行预测得到最终分类模型Mod。本发明通过利用TextCNN和LSTM提取文本特征的优势，将提取特征融合，在长短文本分类中表现出优异的性能，提高新闻分类的准确率，具有切实可行的实用价值。
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公开(公告)号：CN118485898A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410544088.7
申请日：2024-05-06
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V10/80 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08 , G01B11/16 , G01S17/86
Abstract: 一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法，将二维图像特征提升到三维空间，并生成均匀的图像体素特征；稀疏解码器筛选实体检测对象；将体素化的点云特征与多角度捕获的图像特征进行融合，可以为跨模态特征融合提供对齐指导，增强复杂背景下的判别能力，优化跨模态特征融合过程；将深度点云数据与双目摄像图像数据结合，由点云数据表示检测目标的三维深度，图像数据表示表面纹理和色彩标准，对交通轨道进行安全检测，保证轨道行驶的安全性。本发明具有检测效率高、准确性高等优点，能够更好地满足城市交通管理的需求。
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