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公开(公告)号：CN116402055A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310594616.5
申请日：2023-05-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种专利文本实体的抽取方法、装置、设备及介质，根据权利要求文本中的权利要求主题、权利要求引用关系和权利要求序号生成至少一个三元组，并根据三元组生对应成权利要求主题的引用关系拓扑图；将各个引用关系拓扑图对应的权利要求文本输入至预训练模型bert中，生成第一实体对；按照引用关系将各个引用关系拓扑图对应的权利要求文本划分为至少一个技术方案块，并分别将技术方案块输入至预训练模型bert中，生成对应的技术方案实体对；对技术方案实体对进行拼接生成第二实体对；剪切融合第一实体对和第二实体对生成权利要求实体对。根据权利要求主题的整体文本和技术方案块文本提取实体对，使得生成的权利要求实体对具有更高的准确度。
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公开(公告)号：CN106485740B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610895335.3
申请日：2016-10-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供的是一种结合稳定点和特征点的多时相SAR图像配准方法，包括相关一致性（CS）区域检测，根据SAR图像复数据求取图像的Coherent Scatters，SAR‑FAST角点提取；对CS区域位置与特征点位置取交集，得到稳定的特征点，并对其利用SIFT描述子描述；在特征粗匹配阶段，首先利用KD索引树对描述子匹配，然后基于RANSAC算法剔除误匹配点；在精确配准时，利用Powell寻找最优互信息位置进行精配准。本发明采用结合稳定点和特征点的方式进行SAR图像的配准，可以得更高的配准精度。
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公开(公告)号：CN116739238A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310548970.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统低碳经济调度方法，涉及综合能源系统优化调度技术领域，该方法包括：根据碳捕集电厂的构成和运行参数，建立碳捕集电厂运行模型；基于两段式电转气、氢燃料电池、储氢罐和燃气掺氢热电联产的运行参数，构建对应的氢能利用模型；将碳捕集电厂运行模型与所有的氢能利用模型结合为综合能源系统，基于综合能源系统的约束条件和成本核算模型，获取总成本最小的综合能源系统调度模型。在降低综合能源系统运行经济成本的同时实现深度脱碳减排，并有效提升系统的风电消纳率以及能源利用效率。解决了现有技术中综合能源系统运行经济成本高，系统的风电消纳率及能源利用效率不足的问题。
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公开(公告)号：CN107833221A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711231503.X
申请日：2017-11-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道特征融合和机器学习的漏水监测方法，首先选择漏水检测的区域得到待检测视频图像序列，然后对选定的待检测视频图像序列通过动态变化区域图像块提取和分割得到待分类图像块集合，对待分类图像块集合提取的特征包括梯度通道特征，HOG通道，LUV色彩空间的L通道特征，对样本集合中提取这三个特征归一化融合后进行SVM训练，得到一个分类器，将待分类图像块提取的特征集合输入分类器即可得到待预测漏水图片的分类结果，最后采用非极大值抑制的方法并进行简单的统计以及阈值控制得到最终的漏水监测结果。本发明具有非接触性，成本低的优点，并能对漏水的程度提供一定的信息，能够在一定条件下完成高精度的漏水监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485740A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610895335.3
申请日：2016-10-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/33
CPC classification number: G06T2207/10044 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明提供的是一种结合稳定点和特征点的多时相SAR图像配准方法，包括相关一致性CS）区域检测，根据SAR图像复数据求取图像的Coherent Scatters，SAR-FAST角点提取；对CS区域位置与特征点位置取交集，得到稳定的特征点，并对其利用SIFT描述子描述；在特征粗匹配阶段，首先利用KD索引树对描述子匹配，然后基于RANSAC算法剔除误匹配点；在精确配准时，利用Powell寻找最优互信息位置进行精配准。本发明采用结合稳定点和特征点的方式进行SAR图像的配准，可以得更高的配准精度。
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公开(公告)号：CN117436460A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311782453.X
申请日：2023-12-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种翻译质量评估方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括步骤：获取原始文本信息和翻译文本信息，并将所述原始文本信息和所述翻译文本信息拼接为文本序列；将所述文本序列输入至多语言预训练模型中进行特征提取，得到原始文本特征和翻译文本特征；将所述原始文本特征和翻译文本特征进行组合，得到融合原始文本特征和翻译文本特征的特征序列；利用平均池化层和特征混合层，对所述特征序列分别进行拆分和重组操作，并输出重组后的翻译特征，得到最终的预测分数，以对翻译质量进行评估。本申请能够提升英译中翻译的准确的，并且降低了训练成本，提高了模型的可迁移性。
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公开(公告)号：CN116402055B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310594616.5
申请日：2023-05-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种专利文本实体的抽取方法、装置、设备及介质，根据权利要求文本中的权利要求主题、权利要求引用关系和权利要求序号生成至少一个三元组，并根据三元组生对应成权利要求主题的引用关系拓扑图；将各个引用关系拓扑图对应的权利要求文本输入至预训练模型bert中，生成第一实体对；按照引用关系将各个引用关系拓扑图对应的权利要求文本划分为至少一个技术方案块，并分别将技术方案块输入至预训练模型bert中，生成对应的技术方案实体对；对技术方案实体对进行拼接生成第二实体对；剪切融合第一实体对和第二实体对生成权利要求实体对。根据权利要求主题的整体文本和技术方案块文本提取实体对，使得生成的权利要求实体对具有更高的准确度。
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公开(公告)号：CN115310797A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210908543.8
申请日：2022-07-29
Abstract: 本发明涉及一种园区综合能源系统的鲁棒规划方法，其包括步骤：构建考虑PIES建设时序性的多阶段规划模型并基于对PIES的典型物理架构建模确定PIES中能量生产、能量转换以及能量储存设备的设备数字模型；在PIES中引入阶梯碳交易并确定PIES的无偿碳排放额并构建阶梯碳交易费用的计算模型；采用盒式不确定集描述PIES的源荷不确定性并在所述多阶段规划模型基础上建立考虑阶梯碳交易与源荷不确定性的PIES鲁棒多阶段规划模型；对所述PIES鲁棒多阶段规划模型进行对偶和线性化处理得到混合整数线性规划模型，并对混合整数线性规划模型进行求解获取PIES的鲁棒规划方案。考虑PIES建设时序的规划问题和源荷不确定性因素，可充分发挥PIES的优势。
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公开(公告)号：CN104992180A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510364077.1
申请日：2015-06-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供的是一种面向交通卡口的多特征融合车标识别系统及方法，包括对输入的各幅图像分别进行三种特征提取；基于一级训练样本的三种特征分别进行训练，得到三种一级分类器，预测得到一级测试样本属于一级分类器中每一类的概率，记为软概率；把串联之后的软概率作为特征，基于二级训练样本的特征进行训练，得到二级分类器，利用二级分类器预测完成相应车标识别。本发明所提供的多特征融合方法，在相同的条件下，可以得到更高的准确率。
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