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公开(公告)号：CN117333799B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311292709.9
申请日：2023-10-07
摘要： 本发明公开了基于可变形锚框的中小学课堂行为检测方法及装置。对原始课堂监控图像进行预处理，对图像进行标注和划分为课堂行为数据集SData。然后使用YOLOv8的骨干网络对数据集SData进行提取特征，输出多尺度特征图。将80×80×256的特征图输入可变形锚框模块CAF，输出可变形锚框的参数。40×40×512的特征图经上下文信息模块提取语义特征，并与原始特征一起输入YOLOv8颈部进行特征融合，生成矩形框。在后处理阶段，对预测框应用偏移量调整坐标，生成最终预测框。与现有技术相比，本发明结合可变形锚框和语义信息提取，增强了模型对复杂课堂场景的适应性，使行为检测更加准确高效。
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公开(公告)号：CN117333799A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311292709.9
申请日：2023-10-07
摘要： 本发明公开了基于可变形锚框的中小学课堂行为检测方法及装置。对原始课堂监控图像进行预处理，对图像进行标注和划分为课堂行为数据集SData。然后使用YOLOv8的骨干网络对数据集SData进行提取特征，输出多尺度特征图。将80×80×256的特征图输入可变形锚框模块CAF，输出可变形锚框的参数。40×40×512的特征图经上下文信息模块提取语义特征，并与原始特征一起输入YOLOv8颈部进行特征融合，生成矩形框。在后处理阶段，对预测框应用偏移量调整坐标，生成最终预测框。与现有技术相比，本发明结合可变形锚框和语义信息提取，增强了模型对复杂课堂场景的适应性，使行为检测更加准确高效。
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公开(公告)号：CN116401309B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310412943.4
申请日：2023-04-18
IPC分类号： G06F16/26 , G06F16/215 , G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种基于局部影响力和深层偏好传播的学生个性化学习推荐方法及装置。首先，使用数据挖掘技术获取数据集信息和知识图谱信息。然后基于局部影响力与深层偏好传播思想进行推荐系统设计，根据所获学生历史学习数据推荐合适的课程学习路径和内容。推荐系统R首先通过将构建好的知识图谱进行偏好传播，然后利用知识图谱节点之间的节点影响力赋予节点局部影响力权重，根据节点权重进行知识图谱深层偏好传播以获得更深层次学生兴趣偏好，利用所获节点权重预测最终的点击概率#imgabs0#最后根据预测的点击概率推荐合适的课程学习路径和内容。相比现有技术，本发明方法可以有效提高学生个性化学习的效率，具有更强的实用性。
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公开(公告)号：CN116401309A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310412943.4
申请日：2023-04-18
IPC分类号： G06F16/26 , G06F16/215 , G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种基于局部影响力和深层偏好传播的学生个性化学习推荐方法及装置。首先，使用数据挖掘技术获取数据集信息和知识图谱信息。然后基于局部影响力与深层偏好传播思想进行推荐系统设计，根据所获学生历史学习数据推荐合适的课程学习路径和内容。推荐系统R首先通过将构建好的知识图谱进行偏好传播，然后利用知识图谱节点之间的节点影响力赋予节点局部影响力权重，根据节点权重进行知识图谱深层偏好传播以获得更深层次学生兴趣偏好，利用所获节点权重预测最终的点击概率最后根据预测的点击概率推荐合适的课程学习路径和内容。相比现有技术，本发明方法可以有效提高学生个性化学习的效率，具有更强的实用性。
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公开(公告)号：CN118606650A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410743742.7
申请日：2024-06-11
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种水质影响因素重要性衡量方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集若干水质监测站点的综合数据，对综合数据进行标准规划操作，随后初步构建动态图；构建Water‑GNN模型，所述Water‑GNN模型包括知识增强型图神经网络GNN模块和门控循环单元GRU模块，通过GNN模块提取不同时间点上的特征，将特征顺序地输入到GRU模块中；完成Water‑GNN模型的训练，通过调整参数结合交叉验证以优化模型性能，使用该训练好的模型对水质进行预测；衡量各个因素对水质影响的总体重要性、时序重要性和空间重要性；本发明提供了一种更加直观和有效的方式来揭示隐藏在数据中的复杂模式和关系，从而更准确地评估各个影响因素对水质的重要性。
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公开(公告)号：CN117994214B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410102294.2
申请日：2024-01-24
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于边缘检测和语义分割的企业产品缺陷智能检测方法。首先使用带注意力机制的DeeplabV3+对产品图像进行语义分割，其次采用边界感知损失函数对图卷积神经网络进行优化，然后使用优化后的图卷积神经网络对DeeplabV3+的语义分割进行边缘优化用以提高语义分割的准确性，得到产品图像的语义分割结果，接着使用Transformer对产品图像进行边缘检测，得到产品的边缘信息，最后逐像素融合语义分割与边缘检测的结果，得到产品的缺陷并提供缺陷的位置以及缺陷形状。本发明方法可有效获取企业产品的缺陷，语义分割提供了缺陷的精确位置，而边缘检测可以帮助确定产品中的不规则形状或边缘缺陷，两者相结合可以提高缺陷检测精确性。
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公开(公告)号：CN117195298B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311206517.1
申请日：2023-09-18
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/64 , G06Q30/0601 , H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种基于区块链混合共识的冷链产品溯源方法及装置，包括：通过DPOS共识选出受托人节点集群，作为冷链产品数据上传云端和上链的决策者；云端获取冷链产品流通数据，并进行数据清洗、加密和上链操作；监管节点获取监管权限，并进行数据溯源及溯源信息验证操作。采用基于BFT改进共识来执行溯源共识操作，通过使用DPOS共识和基于BFT改进共识的混合共识机制，有效解决了传统区块链在冷链溯源领域中的性能和安全性问题。与现有技术相比，本发明兼顾了高吞吐性、去中心化和高容错性的优势，通过本发明，可以实现对冷链产品流通数据的可追溯性和质量验证，提升冷链行业的管理水平和信任度。
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公开(公告)号：CN111914612B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010436478.4
申请日：2020-05-21
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V30/422 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06N3/048
摘要： 工图图元的识别率。发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的施工图图元自适应识别方法，包括：采集施工图图纸文件D1，构成施工图图像数据集D4，进行预处理，得到数据集D5；对D5进行数据增强，使用LabelImg对数据增强后的数据集D6进行标注，将标注后的数据集D7分为训练集D8与测试集D9；使用BN算法和PReLU激活函数改进卷积神经网络，将D8输入预训练模型中进行训练，得到施工图图元自适应识别模型ARM；将D9输入ARM，输出图元识别结果集PT Result；开放施工图图元自适应识别接口ARM API，用户通过Web平台上传施工图图纸Drawing，ARM API对Drawing进行图元自适(56)对比文件Shui-Hua Wang 等.Alcoholismidentification via convolutional neuralnetwork based on parametric ReLU,dropout, and batch normalization《.Neuralcomputing and applications》.2018,第32卷665-680.
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公开(公告)号：CN111813950B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202010429933.8
申请日：2020-05-20
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N5/022
摘要： 比传统人工设定更有效构建建筑领域知识图谱。发明公开了一种基于神经网络自适应寻优调参的建筑领域知识图谱构建方法，首先采集建筑领域实体、实体属性及语料，然后进行预处理，得到建筑实体识别模型标注数据集EntityData；利用数据集EntityData训练基于BERT‑BiLSTM‑CRF的自适应实体识别模型，得到建筑领域实体识别模型EntityModel；对建筑领域关系数据集预处理得到数据集RelationData；利用RelationData训练基于GRU的自适应关系抽取模型，得到建筑领域关系抽取模型RelationModel；最后分别通过EntityModel和RelationModel抽取出建筑领域文本数据集中的实体和属性，构建建筑领域知识图谱；用户通过Web平台输入施工(56)对比文件穆磊 等.基于BIM和知识图谱的消防智能审图研究.消防科学与技术.2019,第38卷(第12期),1765-1768.王磊 等.基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法.吉林大学学报(理学版).2020,第58卷(第01期),95-103.
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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
申请人： 淮阴工学院
摘要： 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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