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公开(公告)号：CN116612490A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310649217.4
申请日：2023-06-02
Applicant: 兰州大学 , 读者出版集团有限公司
IPC: G06V30/42 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出基于目标检测盲文图像识别方法，包括：构建盲文数据集；基于金子塔特征融合结构，构建目标检测模型；基于所述盲文数据集，对所述目标检测模型进行训练；基于训练后的所述目标检测模型，对盲文进行识别。本发明提出的盲文图像识别方法，减少了识别过程中多余的步骤，将多数繁琐的步骤合并为一个整体，本发明不仅缩减了识别步骤，还提高了盲文识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113240199B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110630985.6
申请日：2021-06-07
Abstract: 本发明涉及一种基于DILATE_TLSTM的港口船舶轨迹预测方法，具体包括S1、采集港口AIS数据并对所采集的数据预进行处理，获取轨迹预测数据集；S2、构建基于DILATE_TLSTM的港口船舶轨迹预测模型；S3、采用滑窗法对输入模型的序列进行处理，对模型进行训练，得到预测结果；S4、以平均绝对误差、均方误差、拟合优度、形状失真DTW和时间失真指数TDI对所述预测结果进行衡量评估，得到港口船舶轨迹预测模型的预测效果。本发明构建的基于DILATE_TLSTM的港口船舶轨迹预测模型能够实现直接多步预测，并基于形状和时间失真损失函数对TLSTM模型进行改进，提升了轨迹序列预测模型的拟合能力。
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公开(公告)号：CN115238649A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210997128.4
申请日：2022-08-19
Applicant: 甘肃亿恩科技有限公司 , 兰州速微网络科技有限公司 , 兰州大学
IPC: G06F40/157 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了基于CBHG‑ECA的盲文到汉语的转换方法，包括：在CBHG模型中加入ECA模块，构建CBHG‑ECA模型；将盲文通过CBHG模型进行编码处理，获取原始输入序列，基于原始输入序列，获取盲文的初始特征映射；将初始特征映射通过ECA模块进行预处理，获取权重矩阵；将权重矩阵与初始特征映射进行相乘，获取具有全局信息的特征图，并将特征图与原始输入序列进行相加；基于相加结果，提取上下文特征，完成盲文到汉语的转换。本发明能在任意长度的盲文句子到汉语的转换上均可取得较好的转换效果。
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公开(公告)号：CN115169527A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210641115.3
申请日：2022-06-07
Abstract: 本发明公开了基于AIS数据的船舶异常状态检测方法,包括以下步骤：获取原始AIS数据，基于所述原始AIS数据进行预处理获取船舶的原始轨迹，并对所述原始轨迹进行轨迹段划分，获取所述原始轨迹的直线段和弯线段；提取到转弯段和直线段后，使用轨迹相似性度量算法进行异常轨迹的剔除，Bi‑LSTM模型是在没有异常轨迹的基础上进行预测；基于所述直线段和所述弯线段，采用深度学习模型的Bi‑LSTM构建基于预测的异常检测模型，完成船舶异常状态检测。本发明实时监测船舶航行状态，自动发现异常并及时做出预警，可有效降低安全监管对人力的依赖，在保障船舶安全航行和海运贸易繁荣发展方面具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114996592A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210651607.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 兰州大学 , 读者出版集团有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于加权混合二部图的集成社区检测方法及其系统，包括：基于现有的社区检测算法的运行结果，构建节点—社区的混合二部图；基于社区可靠性的度量，对所述混合二部图进行加权，获取加权混合二部图，所述加权混合二部图用于集成社区检测。本发明利用对多次社区检测结果的集成，构建出一个二部图，并进行了一个复杂度较低的加权过程，与现有技术相比，本发明在运行时间与准确性方面具有显著优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581985B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010409821.6
申请日：2020-05-14
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F40/47 , G06F40/126 , G06F40/117 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的汉盲翻译方法及系统，所述方法至少包括：基于现有句子级对应的汉盲数字资源训练翻译模型；基于Transformer构建以句子为单位将汉语文本直接转换为盲文ASCII码的所述翻译模型，其中，所述翻译模型基于多头自注意力机制至少将输入、输出、输入‑输出的信息关联的方式学习所述汉盲数字资源。本发明以句子为单位进行翻译，不需要构建词语级精确对应的汉盲对照语料库，使得本发明能够直接利用现存的汉盲数字资源，只需要经过句子切分处理就能使用，从而建设难度小、耗时短，显著地降低了构建语料库的成本。
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公开(公告)号：CN113505878A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110779945.8
申请日：2021-07-09
Applicant: 兰州大学 , 天津云帆海洋科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的航迹预测方法，包括：S1：构建图神经网络模型。S2：获取待检测航迹序列数据集。S3：将待检测航迹序列数据集输入图神经网络模型，得到航迹预测轨迹。本发明结合图神经网络GNN(GraphNeuralNetworks，GNN)在空间特征提取方面强大的性能优势，将时空图神经网络模型应用于预测任务中，并倡导实验进行了可行性验证及同其他预测模型的对比分析，结果表明图神经网络在所有预测模型中，性能表现最好，相比于LSTM模型，在预测任务的准确性和稳定性方面均有提升。
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公开(公告)号：CN111814495A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010666199.7
申请日：2020-07-10
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/126
Abstract: 本发明涉及一种基于SVG的电路图到盲文转换方法及系统，所述方法至少包括：基于SVG文件生成电路图中元器件的基本属性；基于所述基本属性生成元器件类，并判断是否包含并联电路；若包含并联电路，则基于所述元器件类进行并联电路处理以生成并联电路类，其中，所述元器件类和并联电路类为至少描述元器件和并联电路的类型、ASCII码、空间位置关系的有序集合；基于所述元器件类和/或并联电路类进行主电路处理以生成盲文ASCII码电路图。
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公开(公告)号：CN111753555A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010564424.6
申请日：2020-06-17
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F40/40 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于MathML的数学公式到盲文的翻译方法及系统，所述方法至少包括：对计算设备传输的关于数学公式代码的线性字符或字符串进行文本分词生成分词栈；解析所述分词栈以将其转换为MathML文件；基于辅助公式结构的第一辅助标识符和辅助公式语义的第二辅助标识符的添加判断的方式解析所述MathML文件，从而生成盲文ASCII码。
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公开(公告)号：CN114996592B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210651607.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 兰州大学 , 读者出版集团有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种基于加权混合二部图的集成社区检测方法及其系统，包括：基于现有的社区检测算法的运行结果，构建节点—社区的混合二部图；基于社区可靠性的度量，对所述混合二部图进行加权，获取加权混合二部图，所述加权混合二部图用于集成社区检测。本发明利用对多次社区检测结果的集成，构建出一个二部图，并进行了一个复杂度较低的加权过程，与现有技术相比，本发明在运行时间与准确性方面具有显著优势。
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