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公开(公告)号：CN114170087A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111538176.9
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度低秩约束的图像盲超分辨率方法，通过对高分辨率图像和模糊核进行交替迭代估计实现低分辨图像的超分辨率重建。上述方法包括：筛选当前高分辨率图像中各个方向大于梯度阈值的像素参与模糊核估计；对高分辨率图像中的图像块构造跨尺度相似图像块组，对该组矩阵进行低秩估计；利用低秩矩阵进行高分辨率图像估计。对模糊核与高分辨率图像进行联合建模，同时更新模糊核与高分辨率图像并相互修正；利用跨尺度相似图像块为重建图像块提供潜在的细节信息，且对相似图像块组矩阵进行低秩约束可以表示数据的全局结构，对噪声具有鲁棒性。本发明方法能够准确地估计模糊核，实现对有噪低分辨率图像的超分辨率重建。
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公开(公告)号：CN113407817A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110092958.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的图神经协同过滤方法，首先对用户和物品的历史交互数据进行矩阵分解得到两个矩阵，分别表示用户和物品的初始特征向量矩阵；其次根据初始特征向量获取图中各相邻节点之间的相关系数矩阵，并融合社交图构建拉普拉斯矩阵；然后将用户和物品的初始特征向量与构建的拉普拉斯矩阵进行图卷积获得多层邻居节点信息；最后将获得的多层潜在特征向量进行非线性融合，来提升向量来提升模型的推荐效果。本模型解决了初始特征向量随机化和图卷积过程中无差异化问题，提升了实验模型的学习速率并具有可解释性。我们在两个公共数据集上进行了实验，结果显示我们的模型取得较好的效果。
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公开(公告)号：CN111460333A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010233677.5
申请日：2020-03-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9538 , G06F16/957
Abstract: 本发明公开了一种实时搜索数据分析系统，该系统利用流式计算大数据技术，分析统计垂直搜索引擎产生的搜索行为数据，并提供可视化展示。数据收集阶段利用研发的埋点技术收集用户在搜索界面留下的点击浏览等行为，同时收集搜索被使用的数据，数据分析阶段离线与实时相结合，将离线数据存储，实时数据分析后存入数据库系统。在搜索数据展示方面，除了可视化展示分析结果，同时利用搜索引擎技术帮助用户更便捷的搜索分析结果，挖掘数据潜在价值，用户只需要在搜索框输入需要的数据分析维度，然后点击想要查看的分析结果，就可以直观的看到可视化的图表结果，更加方便快捷。
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公开(公告)号：CN111353040A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201910459539.6
申请日：2019-05-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种属性级情感分析方法。情感分析是自然语言处理中一个基本的任务，而属性级的情感分析是情感分析的一个重要课题。在一句话中不同的词语对句子中属性(aspect)的情感极性有不同的影响，如何对属性和其句子中的词的关系以及整个句子含义建模是解决该问题的关键。在本文我们将通过两个循环网络在对句子信息建模的同时还引入注意力机制以融合属性的信息从而期望达到较好的效果。本文通过在公开数据集的实验显示在不需要做繁杂特征工程的情况下，本文提出的算法取得了更好的结果。
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公开(公告)号：CN111160229A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911370916.5
申请日：2019-12-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于SSD网络的视频目标检测方法及装置，该方法包括：将待检测视频的当前帧和邻近帧，分别输入至预设的SSD网络模型的低层卷积进行特征提取；通过光流网络获取每一邻近帧和当前帧的光流场；根据每一邻近帧特征提取后的低层特征和当前帧的光流场，获得当前帧的多个光流补偿特征；根据当前帧的低层特征和多个光流补偿特征，进行特征融合，得到当前帧的时间融合特征；将当前帧的时间融合特征输入高层卷积进行特征提取，输出当前帧的检测结果。该方法充分考虑到与当前帧有时间关联的邻近帧以及之间的光流场，从而不受视频中目标、背景的不断变化造成的模糊、光照变化和目标变化等情况影响，能够显著提高视频的目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110619049A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910911744.1
申请日：2019-09-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的报文异常检测方法，首先对数据做预处理操作，将其预处理成二维矩阵形式，为了减小一般算法模型容易出现的过拟合现象，本发明利用shuffle函数将数据随机打乱，防止到达局部最优，是模型更容易收敛。然后利用卷积神经网络CNN从预处理后的数据中学习有效特征，最后通过支持向量机SVM分类器将得到的向量进行分类处理。该方法是利用深度学习的卷积神经网络所具备的高维度学习的优势，学习网络传输报文的有效特征，本发明所提出的模型在京都大学数据集上进行实验验证，并与在该数据集上验证的其他两个效果较好的模型进行实验比对，实验证明准确率和稳定性方面均有了很大的提升，训练和测试的耗时明显减少。
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公开(公告)号：CN110149595A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910390459.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于HMM的异构网络用户行为预测方法。针对异构蜂窝网络(HCN)环境下，传统的切换管理策略极少综合考虑热点地区用户的移动偏好与移动特征的问题，本发明对热点地区用户行为进行感知的方法。该方法采用人类自相似性最小行走移动模型(Self-similar Least-action Human Walk，SLAW)模拟热点地区用户移动路径，采用隐式马尔科夫模型对用户行为建模，实现了通过用户在基站中的移动序列来预测用户对应的移动时间。该方法为设计合理的切换管理方案提供具体的设置参数，提升了热点地区用户行为预测的准确率，确保热点地区基站对即将到来的切换请求做出有效准备。异构蜂窝网络的用户行为预测方法属于通信网络领域。
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公开(公告)号：CN109561106A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811645907.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种船舶通信报文实时解析过滤方法，本方法在充分了解船舶通信系统的实际应用特点的基础上，提出了一种多协议船舶通信报文动态解析与快速提取过滤数据的方法，该方法实现步骤如下S1报文配置：(1)报文定义；(2)配置流程；(3)报文加密；S2报文解析方法：(1)数据库设计；(2)解析流程；(3)实时提取过滤；利用该方法既可以动态配置报文格式进行解析，也可以实现线上快速地针对指定数据字段进行提取或过滤，在实际的系统中得到了广泛的应用。
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公开(公告)号：CN109451507A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201910000698.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了异构蜂窝网络中一种基于社区检测的跟踪区域规划方法。该方法主要是针对异构蜂窝网络中为了更好地对用户位置进行管理，合理地将小区划分到跟踪区域。对于给定的一个蜂窝网络模型，本发明提出的方法的整体思路是，先根据基于图分割的TA规划模型和基于复杂网络的社区检测模型，将TA规划问题转化为复杂网络中的社区检测问题。然后应用基于模块度的Newman社区检测算法给出TA规划结构。
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公开(公告)号：CN105245841B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510647067.9
申请日：2015-10-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 一种基于CUDA的全景视频监控系统，首先，利用相位相关法估计多个视频图像间的重叠区域，在重叠区域内提取SURF特征点并进行配准，这样做缩短了算法时间，也减少了后续的误匹配；然后，本发明提出了基于改进的最佳融合线与多分辨率算法相结合的融合算法，消除了边缘跳变和鬼影现象，改善了视频的视觉效果；最后在融合阶段利用了GPU加速，进一步提高了拼接速度。实验结果表明，该方法能够有效的实现3路监控视频的实时拼接，帧率达到20帧，相比于传统CPU版本更能能够满足视频拼接的实时要求。
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