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公开(公告)号：CN113033643B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110287380.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于带权重采样的概念漂移检测方法、系统及电子设备，所述方法包括：基于历史数据训练离线模型，并利用离线模型对线上数据进行模型推理，输出模型推理结果；接收在线实时数据，基于在线实时数据和历史数据计算概念漂移值，并判断概念漂移值是否大于漂移阈值，若是则确认在线实时数据存在概念漂移，若否则确认在线实时数据不存在概念漂移；在在线实时数据存在概念漂移时，基于所在线实时数据和历史数据对离线模型和训练离线模型的训练数据进行更新；基于更新后的离线模型对线上数据进行模型推理，输出模型推理结果。本发明能够有效的检测出当前模型的漂移程度，以此作为模型重训/更新的根据，智能化的解决AI模型的概念漂移问题。
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公开(公告)号：CN114332053A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111675203.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态两阶段无监督异常视频检测方法。该方法充分利用了视频光流信息和记忆网络模块，实现了端到端无监督视频异常检测方法。其中，两阶段是指先使用多尺度记忆增强自编码器网络模块分别的输入视频的图像序列和光流序列进行重建，再使用重建后的图像序列和光流序列，以及光流的记忆网络特征信息输入光流特征融合自编码器网络模块，输出预测的视频图像，根据预测图像与真实图像的误差，重建光流和真实光流的误差来检测视频异常。该方法解决了目前针对视频异常检测的深度自编码器方法常见的漏检率高，鲁棒性不足等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033643A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110287380.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于带权重采样的概念漂移检测方法、系统及电子设备，所述方法包括：基于历史数据训练离线模型，并利用离线模型对线上数据进行模型推理，输出模型推理结果；接收在线实时数据，基于在线实时数据和历史数据计算概念漂移值，并判断概念漂移值是否大于漂移阈值，若是则确认在线实时数据存在概念漂移，若否则确认在线实时数据不存在概念漂移；在在线实时数据存在概念漂移时，基于所在线实时数据和历史数据对离线模型和训练离线模型的训练数据进行更新；基于更新后的离线模型对线上数据进行模型推理，输出模型推理结果。本发明能够有效的检测出当前模型的漂移程度，以此作为模型重训/更新的根据，智能化的解决AI模型的概念漂移问题。
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公开(公告)号：CN111899160A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010768429.0
申请日：2020-08-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种多实例图像转换方法、系统、计算机可读存储介质及设备，所述多实例图像转换方法基于循环生成对抗网络；所述多实例图像转换方法包括：采集图片样本数据，并对所述图片样本数据中每张图片进行分类；对分类后的图片样本数据进行预处理，以获取实例掩码信息；所述实例掩码信息用于表示图片实例的形状；构建所述循环生成对抗网络，将预处理后的图片及所述实例掩码信息输入所述循环生成对抗网络进行联合训练，以获取作为图像域多实例转换工具的测试模型。本发明可以有效地在复杂背景下对多实例的图像在不同图像域之间转换，并且能够很好的保持背景信息不变。
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公开(公告)号：CN112163161B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202011096851.2
申请日：2020-10-14
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/20 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种高校图书馆的推荐方法、系统、可读存储介质及电子设备，所述高校图书馆的推荐方法包括：捕获学生对不同类别图书的个性化偏好，并捕获学生对不同类别图书的专业偏好；根据个体学生对不同类别图书的个性化偏好和学生对不同类别图书的专业偏好，建立学生的偏好模型，以为学生推荐与之偏好匹配的图书。本发明所述高校图书馆的推荐方法、系统、可读存储介质及电子设备通过学生学科与图书类型之间的关联性和个体多样性相结合的方法提供准确的图书推荐，不仅可以充分利用图书馆资源，而且有助于提高学生的学习成绩。
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公开(公告)号：CN112418064A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011304047.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种用于图书馆阅览室内的实时人数自动检测方法，包括以下步骤：步骤1)摄像头采集图书馆各区域实时图像信息，并将其发送给后台主机；步骤2)后台主机对每张图像进行分析，识别人体关键点并得到人体矩形检测框；步骤3)舍弃图像选定框外的人体矩形检测框，得到每张图像内的有效人数；步骤4)根据摄像头分组关系对人数加和，得到各浏览室内人数及空位置数；步骤5)将人数信息实时发布。与现有技术相比，本发明具有降低了图书馆人数检测的成本和降低了人数统计系统的漏检率等优点。
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公开(公告)号：CN112163161A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011096851.2
申请日：2020-10-14
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/20 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种高校图书馆的推荐方法、系统、可读存储介质及电子设备，所述高校图书馆的推荐方法包括：捕获学生对不同类别图书的个性化偏好，并捕获学生对不同类别图书的专业偏好；根据个体学生对不同类别图书的个性化偏好和学生对不同类别图书的专业偏好，建立学生的偏好模型，以为学生推荐与之偏好匹配的图书。本发明所述高校图书馆的推荐方法、系统、可读存储介质及电子设备通过学生学科与图书类型之间的关联性和个体多样性相结合的方法提供准确的图书推荐，不仅可以充分利用图书馆资源，而且有助于提高学生的学习成绩。
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