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公开(公告)号：CN116385996B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310655312.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/96 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开一种基于三维矩阵相机的多任务处理方法和装置，包括：使用三维矩阵相机收集并预处理街景多模态数据，得到RGB图片数据、三维点云数据以及两者的对应关系；通过图片对应关系融合模块和点云对应关系融合模块，将对应关系分别与图片和点云进行融合；将融合了对应关系的图片数据和点云数据输入4个阶段的编码层，每个编码层包括图片特征下采样模块和图片特征提取模块、点云特征下采样模块和点云特征提取模块、对称注意力融合模块和通道空间门控模块，得到各阶段编码层的融合特征输出、最后阶段的图片特征输出和点云特征输出，这些特征输出用于后续多任务处理。本发明可以增强多模态数据的互补性和一致性，提高模型的整体性能。
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公开(公告)号：CN116385996A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310655312.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/96 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开一种基于三维矩阵相机的多任务处理方法和装置，包括：使用三维矩阵相机收集并预处理街景多模态数据，得到RGB图片数据、三维点云数据以及两者的对应关系；通过图片对应关系融合模块和点云对应关系融合模块，将对应关系分别与图片和点云进行融合；将融合了对应关系的图片数据和点云数据输入4个阶段的编码层，每个编码层包括图片特征下采样模块和图片特征提取模块、点云特征下采样模块和点云特征提取模块、对称注意力融合模块和通道空间门控模块，得到各阶段编码层的融合特征输出、最后阶段的图片特征输出和点云特征输出，这些特征输出用于后续多任务处理。本发明可以增强多模态数据的互补性和一致性，提高模型的整体性能。
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公开(公告)号：CN116184843A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310491589.9
申请日：2023-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于多模态时序信息的浮选控制参数预测方法和系统，包括：收集并预处理泡沫浮选流程中多模态数据，包括视频数据、音频数据和传感器数据；将预处理后的多模态数据分别输入图片特征提取模块、音频特征提取模块和数据特征提取模块，提取泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征；将泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征输入多模态特征融合模块，进行多模态特征的融合；将融合后的多模态特征输入时序特征融合模块，将连续时间单位的特征进行融合；将进行了时序特征融合的多模态特征输入执行器参数预测模块，得到最终的执行器浮选控制参数输出。本发明实现了执行器浮选控制参数的准确预测。
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公开(公告)号：CN109190113B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810910004.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种中医理论典籍的知识图谱构建方法，能够提高构建的知识图谱的准确率。所述方法包括：确定中医理论典籍中的实体词表和动词词表；根据确定的实体词表，对中医理论典籍中的实体进行标注；根据已标注实体的中医理论典籍，通过基于字符的双向长短期记忆网络和基于统计方法的条件随机场的循环神经网络进行实体识别，得到中医理论典籍中的实体；根据识别出的中医理论典籍中的实体，利用结合注意力机制的双向门控循环单元神经网络进行关系抽取，获取中医理论典籍中实体之间的关系，形成实体关系表；以实体关系表中的实体为节点集，实体关系表中的关系为边集，构建中医理论典籍的知识图谱。本发明涉及知识工程领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115436342B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210975863.5
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
IPC: G01N21/71 , G01N21/27 , G06F18/214 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种降低多批次样本间LIBS检测不确定性的方法及装置，该方法包括同批次样本内自校正过程和多批次样本间校正过程；同批次样本内自校正过程针对同批次样本内的光谱数据，可有效降低批次内数据的波动性；多批次样本间校正过程用于多批次样本间的训练光谱数据和预测光谱数据，能够在一定程度上解决LIBS系统经过较长时间光谱强度会发生变化的问题，降低多批次样本间LIBS检测的不确定性；两种方法综合使用，可以提升系统的鲁棒性，提升LIBS系统预测精度。而且针对实际生产过程中，针对样本或者环境的变化导致的不确定性的问题，增加了对模型鲁棒性评判的过程，使模型具有自学习自补充的能力，进而降低了模型的不确定性。
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公开(公告)号：CN118114768A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410236786.0
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别是指一种基于融合式递进推理网络的智能问答方法及装置，方法包括：获取用户输入的复杂问题数据；将复杂问题数据分解，获得多个子问题；在预先构建的知识库中提取与每个子问题相关的实体与上下文信息，构建每个子问题的情景模型；在预先构建的知识图谱中,提取每个子问题的答案路径；根据每个子问题的答案路径，获得所有子问题的答案集合；获取预先定义推理链中的多个推理路径；根据多个推理路径以及每个子问题的情景模型，对所有推理路径进行评估以及筛选，获得最优推理路径；执行最优推理路径，获得所有子问题的推理结果；将所有子问题的推理结果进行融合，获得复杂问题的答案。采用本发明可提高答案的准确性。
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公开(公告)号：CN116184843B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310491589.9
申请日：2023-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于多模态时序信息的浮选控制参数预测方法和系统，包括：收集并预处理泡沫浮选流程中多模态数据，包括视频数据、音频数据和传感器数据；将预处理后的多模态数据分别输入图片特征提取模块、音频特征提取模块和数据特征提取模块，提取泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征；将泡沫图片特征、泡沫声音特征和泡沫数据特征输入多模态特征融合模块，进行多模态特征的融合；将融合后的多模态特征输入时序特征融合模块，将连续时间单位的特征进行融合；将进行了时序特征融合的多模态特征输入执行器参数预测模块，得到最终的执行器浮选控制参数输出。本发明实现了执行器浮选控制参数的准确预测。
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公开(公告)号：CN116385455A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310577993.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于梯度场标签的浮选泡沫图像实例分割方法和装置，包括：S1、采集浮选泡沫图像，进行泡沫实例层级的掩膜标注；S2、将所述掩膜标注转化成能够利用梯度强度拟合泡沫空间分布的梯度场标签；S3、将所述泡沫图像输入泡沫实例分割网络模型，预测出所述浮选泡沫图像的梯度图，所述泡沫实例分割网络模型的训练学习，利用所述梯度场标签替代所述掩膜标注进行监督；S4、将预测出的梯度图转化成实例掩膜，得到实例层级的分割结果。本发明可以有效地直接将泡沫分割成不同的泡沫实例。
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公开(公告)号：CN114235517A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111355566.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
Abstract: 本发明提供一种LIBS炉前样品九点环绕自动去除氧化层的方法，属于钢样成分分析领域。所述方法包括：S101，将样品放置在三维移动平台上，以距离激光聚焦点一侧0.5mm一点为起始点，在起始点处激发激光脉冲多次，去除起始点处氧化层；S102，在起始点处继续激发激光脉冲多次，选取激光继续激发的光谱数据作为LIBS定量分析数据，用于判断是否彻底去除氧化层，若彻底去除氧化层，则执行S103；S103，从起始点处出发，以0.5mm为步距，顺时针方向依次去除激光聚焦点周围的氧化层后，此时回到起始点，向激光聚焦点方向移动0.5mm后，在激光聚焦点处激发激光脉冲M次，完成九点环绕去除氧化层。采用本发明，能够缩短制备样品所需要的时间，减少资源的耗费，提高生产效率。
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