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公开(公告)号：CN113528877B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110825148.9
申请日：2021-07-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种选区激光熔化技术制备高模量高强度镁基复合材料的方法，包含如下步骤：A、通过气雾化的方法制备出镁合金球形粉末；B、将镁合金球形粉末和增强相粉末进行物理预混；C、将预混好的混合粉末通过机械改性融合处理，使增强相粉末包覆于镁合金粉末表面；D、将步骤C处理后的粉末进行烘干处理；E、将烘干后的粉末进行选区激光熔化成型，得到高模量高强度镁基复合材料。本发明通过物理粉材包覆方法以及调控选区激光熔化的工艺参数(激光功率、扫描速度、扫描间距)和后续热处理的工艺来调控合金的力学性能，首次使用选区激光熔化工艺制备出高模量高强度镁基复合材料。
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公开(公告)号：CN112614045B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011490057.6
申请日：2020-12-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种农机前方作业环境视觉感知透视效应的消除方法和系统，该方法包括：进行相机标定，得到相机内参和相机的安装参数；根据相机内参和相机的安装参数，构建单点透视坐标转换公式；其中，单点透视坐标转换公式用于将透视图片中任一点的坐标转换为世界坐标系对应的坐标，以及逆透视图中对应的坐标；农机作业过程中，在相机所采集到的透视图片内选取ROI顶点，并根据单点透视坐标转换公式和ROI顶点，确定逆透视变换矩阵；根据逆透视变换矩阵，对ROI顶点确定的区域范围内的各个单点进行逆透视变换，得到消除透视效应后的逆透视图。从而可以实现空间ROI到图像ROI的端到端直接转化，显著降低图像运算量。
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公开(公告)号：CN111860257A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010663170.3
申请日：2020-07-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种融合多种文本特征及几何信息的表格识别方法，包括：数据处理步骤：获取表格区域的图片，分别对获取的图片进行OCR识别与直线识别，获得关键特征信息；图卷积神经网络训练步骤：根据获得的关键特征信息，进行图卷积神经网络训练，构建表格结构识别模型；表格识别步骤：根据构建的表格结构识别模型，对图片格式的表格进行结构识别。本发明提出了一种融合多种文本特征及几何信息的表格识别方法，从采用数据的多样性方面和对数据进行特征提取的方法等方面进行改进，有效提升了表格识别的准确率，获得了更加准确的表格结构重建结果，相对现有基于传统规则的表格识别机制及基于图片的传统深度学习方法有了很大的提升效果。
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公开(公告)号：CN111767732A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010519571.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/279 , G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力模型的文档内容理解方法及系统，包括：文档建图模块：对文档中出现的文本单词按照关联性建立边，从而生成对应文档内容的图网络，建立文档的二维空间信息；文档文字特征提取模块：使用自然语言处理领域的模型提取得到文档中的文字的向量表示，记为文字特征信息；文档图片特征提取模块：使用计算机视觉领域的模型提取得到文档中文字的图像信息表示，记为图片特征信息；图注意力模型：对文档的文字特征和图片特征进行特征融合，并且根据建立的文档的二维空间信息对相邻的节点之间的信息进行交换和传递。本发明利用图神经网路对得到的图结构信息进行学习训练，从而可以显性并有效的利用文档的二维空间信息。
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公开(公告)号：CN106875014A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710120880.X
申请日：2017-03-02
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06N5/022 , G06F17/30289
Abstract: 一种基于半监督学习的软件工程知识库的自动化构建实现方法，解决软件工程领域知识库现阶段较为匮乏、概念数目难以达到大规模程度、概念间的关系较为稀疏、同时需要投入大量人工精力的问题，本发明通过：一、根据标签传播，采用维基百科和StackOverflow数据源扩充软件工程领域的概念集合；二、构建对软件工程领域概念进行上下位关系抽取的机器学习特征；三、分别采用模版匹配和规则匹配的方法自动化标注关系抽取的正例和反例训练数据；四、根据迭代的半监督的学习方法进行概念间关系的抽取工作，并结合评估规则优化每次迭代的抽取结果；五、采用RDF语言对知识库进行标准化构建得以实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103116605B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310017814.1
申请日：2013-01-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于监测子网的微博热点事件实时检测方法及系统。该方法包括：1）微博监测子网构建，基于用户活跃度、影响力和响应时间构建含有少量关键用户的微博监测子网；2）微博数据实时收集，每隔一定时间周期实时收集微博监测子网所有用户发布的新微博；3）对收集的新微博进行分词和话题合并；4）构建、查询和更新话题列表；5）基于一定时间窗口，根据话题列表内的参与某话题的人数变化进行热点事件判决。本发明利用少量关键用户在热点事件传播中的重要作用，构建微博监测子网，不仅极大地降低了需要处理的微博数据量，降低系统成本，而且可以去除大量噪声微博，提高话题合并的准确率，可以利用单台服务器实现实时快速热点事件检测。
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公开(公告)号：CN102571486B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110419267.0
申请日：2011-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BoW模型和统计特征的流量识别方法，该方法采用了BoW模型，配合提出的特征提取方法，训练采集到的网络流量特征，从而获得每一个网络类别所对应的特征向量。对于新来的网络流量，同样能够通过提取其流量特征，利用BoW建模得到其相应的特征向量，然后依次与先前建立好的每一个网络类别的特征向量进行比较，取匹配度最高的特征向量所对应的类别作为新来的网络流量的分类标签。本发明使用的BoW方法是结合了非监督的k-means聚类方法以及有监督的K-近邻方法，因而更适合于进行多分类。由于Bow模型对于空间位置不敏感，因而在提取特征时不需要按照特征的时序进行排列，方便进行处理。
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公开(公告)号：CN101957919B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201010289545.0
申请日：2010-09-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于图像局部特征检索的文字识别方法，首先建立汉字模板图库并提取其中每个汉字所对应图片的特征值作为特征匹配库；然后计算待识别汉字所对应图片的特征值，与特征匹配库进行特征点匹配，得到局部特征点坐标；再对待识别汉字所对应图片进行单字子窗口提取；最后构建识别最大堆并进行单字子窗口识别和合并处理，实现文字识别。本发明利用文字关键区域的局部特征来描述文字，并利用检索技术来实现复杂背景和自然拍摄的图片文字的识别。
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公开(公告)号：CN101561866B
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200910052141.7
申请日：2009-05-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06K9/6203 , G06K2209/011
Abstract: 本发明涉及的是一种图像文字识别技术领域的基于SIFT特征与灰度差值直方图特征的文字识别方法。本发明包括以下步骤：1.构建汉字模板图库，其中存储了各种复杂背景下字体类别、文字大小、方向均不相同的的图片。2.对模板图库中的图片进行特征提取。3.计算待识别汉字的特征向量。4.寻找模板库中与待识别汉字最相近的汉字。本发明提出的识别方法无需对图片做任何预处理，无需对海量的文字特征做大规模的机器学习，创新性地借助局部特征的优势，巧妙地结合区域内的灰度统计信息来描述、匹配文字，实验结果表明文字识别效果较好，并对同一个字的不同类型字体也能做出很好地辨识。
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公开(公告)号：CN101957919A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010289545.0
申请日：2010-09-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于图像局部特征检索的文字识别方法，首先建立汉字模板图库并提取其中每个汉字所对应图片的特征值作为特征匹配库；然后计算待识别汉字所对应图片的特征值，与特征匹配库进行特征点匹配，得到局部特征点坐标；再对待识别汉字所对应图片进行单字子窗口提取；最后构建识别最大堆并进行单字子窗口识别和合并处理，实现文字识别。本发明利用文字关键区域的局部特征来描述文字，并利用检索技术来实现复杂背景和自然拍摄的图片文字的识别。
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