-
公开(公告)号：CN105184766B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201510418218.3
申请日：2015-07-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明提供了一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法，包括：在初始化轮廓下，对输入图像的轮廓内外区域分别进行傅里叶变换；设计频域滤波器对轮廓内外区域进行滤波从而提取边界能量项；将水平集函数正则项、长度约束项和边界能量项作为整体能量项；结合阶跃函数与冲击函数，运用水平集方法对能量项进行最小化，从而得到理想的分割结果。本发明所述的频域边界能量模型的水平集分割算法，选择带通滤波器作为最优滤波器提取目标边界信息，而排除其他干扰信息，如强噪声、偏移场、规则纹理等，能够对分割结果边界的平滑度进行控制，对同时存在强噪声和偏移场的医学图像有高精度的分割结果。
-
公开(公告)号：CN106210637A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610565383.6
申请日：2016-07-18
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: H04N7/18 , G06F7/4833
Abstract: 一种基于时间序列的最小逻辑运算集及其应用，它是在最小逻辑运算中加入了时间序列，从而解决各技术领域，特别是物联网中带时间序列的逻辑运算。在保证最基本的最小逻辑运算不变的前提下加入时间序列，形成四类运算符号：时间序列逻辑与运算；时间序列逻辑或运算；时间序列逻辑非运算；时间序列逻辑顺序运算。从而解决在逻辑运算中加入时间序列的问题。本发明在物联网领域中的作用尤为突出，同时也适用于其他研究领域。
-
公开(公告)号：CN103839184A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410060106.0
申请日：2014-02-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种农作物群体长势多空间尺度自适应监测方法及装置，包括以下步骤：监测农作物群体形态结构和群体生理活性的地表参量；根据所述地表参量构建用于综合定量表征所述农作物群体形态结构和群体生理活性的遥感可估算长势参量；根据所述遥感可估算长势参量对农作物群体长势进行评估。本发明结合农学知识与植被遥感响应机制构建能够综合定量表征农作物群体形态结构和群体生理活性的遥感可估算长势参量，根据所述遥感可估算长势参量制定具有空间尺度自适应能力的阈值划分策略，扩展定量阈值划分方法的空间尺度通用性和可移植性，实现了综合定量分级农作物群体长势状况的有益效果。
-
公开(公告)号：CN102982598A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210455269.X
申请日：2012-11-14
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单个摄像头场景配置的视频人数统计方法和系统。本发明将摄像头安装方式简化为四种场景，每一种场景对应一组场景配置参数，包括人体轮廓模板和特征参数。本发明基于单个摄像头监控视频，根据摄像头不同安装场景，采用不同的场景配置参数，通过人体检测，以及对人体运动轨迹的估计和筛选来实现人数统计，避免直接采用固定人头模板计数的方式带来的计数误差。由于摄像头实际安装位置都高于人体，因此所有进出人体都能可见，并在视频中进行连续的运动轨迹估计和帅选以实现精确的计数。
-
公开(公告)号：CN114595326B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210028917.7
申请日：2022-01-11
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/901 , G06F40/289 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种谣言数据检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测数据；基于预设条件对待检测数据进行分词处理以获取多个分词处理结果，利用预训练模型将各处理结果转化为向量矩阵，并将各向量矩阵分别转换为目标结构图；基于第一深度模型从各目标结构图中分别提取传播结构特征，从传播结构特征中获取融合特征；基于第二深度模型从融合特征中获取时序特征，再从融合特征和时序特征中获取目标特征向量；将目标特征向量作为输入特征输入到分类器中进行检测以获取检测结果；本发明所述方法以传播结构特征和时序特征作为检测算法的输入特征，提升了谣言数据检测的准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114329229B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111544890.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种融合用户信息和文本信息的谣言检测方法及装置，该方法包括：获取待检测事件的第一源文本信息和所述第一源文本信息对应的第一用户信息；将所述第一源文本信息和第一用户信息输入条件生成对抗网络模型中，得到所述条件生成对抗网络模型生成的所述待检测事件的模拟响应数据；将所述第一源文本信息、第一用户信息和模拟响应数据输入分类模型中，得到所述分类模型输出的待检测事件的谣言检测结果；本发明实现整个谣言检测过程中，只需要根据待检测事件的第一源文本信息和第一用户信息，即可快速获取到待检测事件的谣言检测结果，具有良好的时效性；并且，联合第一源文本信息、第一用户信息和模拟响应数据，使得谣言检测结果更加准确。
-
公开(公告)号：CN114595326A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210028917.7
申请日：2022-01-11
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/901 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种谣言数据检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测数据；基于预设条件对待检测数据进行分词处理以获取多个分词处理结果，利用预训练模型将各处理结果转化为向量矩阵，并将各向量矩阵分别转换为目标结构图；基于第一深度模型从各目标结构图中分别提取传播结构特征，从传播结构特征中获取融合特征；基于第二深度模型从融合特征中获取时序特征，再从融合特征和时序特征中获取目标特征向量；将目标特征向量作为输入特征输入到分类器中进行检测以获取检测结果；本发明所述方法以传播结构特征和时序特征作为检测算法的输入特征，提升了谣言数据检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN113806543A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111105709.4
申请日：2021-09-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供了一种基于残差跳跃连接的门控循环单元的文本分类方法，在现有的门控循环单元的基础上，利用跳跃连接引入残差信息并结合高速公路网络的门控限制，同时使用非饱和激活函数以及批标准化来改进门控循环单元定义公式，使门控循环单元在应对梯度消失问题的同时能够捕获超长期依赖关系，并利用高速公路网络的门控来限制残差信息不占主要地位。本发明利用训练好的网络模型自动对中文文本进行分类，以及对电影影评正/负评价分类，以便降低人力成本。通过多组对比实验，证明了本发明在文本分类任务中有一定的适用性。
-
公开(公告)号：CN113742604A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110972848.0
申请日：2021-08-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取待检测事件；将所述待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果；其中，所述谣言检测模型是基于谣言事件、所述谣言事件的传播特征以及谣言事件间的关系特征训练得到的。该方法用以解决现有技术中在谣言的检测方面，对谣言的分析角度不够全面的缺陷，实现将事件的传播特征与事件间关系融合用于谣言的检测，有效提高了谣言检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN109285184B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201810998358.6
申请日：2018-08-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法，针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题，首先对点云进行滤波处理；然后，通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型；其次，根据旋转角度与配准误差的关系，建立迭代旋转模型，找出最佳旋转角度，进而完成初始配准；最后，结合ICP算法进一步精确配准验证该初始配准算法的有效性。本发明算法与通过重心重合的初始配准方法进行了对比实验，结果表明：本发明提出的算法初始配准效果，明显优于基于重心重合的初始配准方法，初始配准效果较好。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
46
records
(took 0.021 seconds)
