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公开(公告)号：CN116882148A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310800399.0
申请日：2023-07-03
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川易方智慧科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于空间社会力图神经网络的行人轨迹预测方法，包括以下步骤：从源图像数据中捕捉行人以及周围障碍物位置信息；建立坐标轴对行人轨迹进行预处理，提取每个行人的位置坐标；利用社会力对行人之间的全域交互作用进行量化并计算行人之间的斥力；以行人为节点、社会关系为边构建行人的空间社会力图神经网络；构建基于空间社会力图神经网络的行人轨迹预测目标方程。本发明在轨迹预测过程中充分考虑环境对行人的影响以及人与人之间的相互作用，融合了行人对周围情景的全域交互作用和自身隐藏状态；利用相邻轨迹点之间加权平均距离和作为输入，可以准确预测连续轨迹点，并且采用轻量级架构执行目标轨迹预测任务，拥有更高的实时性。
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公开(公告)号：CN116681673A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310659656.3
申请日：2023-06-05
IPC: G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种白酒包装缺陷检测方法及系统，解决了现有技术无法自动识别检测出白酒包装存在缺陷的问题，采用无监督学习聚类算法对获取到的白酒包装图像的包装缺陷点进行自动识别与标注，生成白酒包装图像的局部掩码特征向量和全局掩码特征向量；利用转换器神经网络所包括的多个像素编码器对包装缺陷点的局部掩码特征向量和全局掩码特征向量进行联合编码处理，得到白酒包装图像的浅层像素特征向量；利用转换器所包括的解码器创建聚类注意力机制，利用聚类注意力机制对浅层像素特征向量进行重建，得到白酒包装图像的深层像素特征向量；利用全连接神经网络对深层像素特征向量进行分类与回归处理，得到白酒包装缺陷的检测结果。
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公开(公告)号：CN116072090A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310033641.6
申请日：2023-01-10
Inventor： 乔少杰 , 徐康镭 , 王文 , 韩楠 , 魏盛杰 , 黄江涛 , 林印吉 , 黄萍 , 李勇 , 刘志晟 , 郑龙吟 , 周倬屹 , 田野 , 郑皎凌 , 王邦平 , 王超 , 李耀 , 闵圣捷 , 余华
IPC: G10H1/00 , H04N21/439 , H04N21/233
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的短视频自动配乐方法及系统，该方法包括构建自适应视频编码器，提取视频深度特征；获取短视频配乐的MIDI文件，构建音频编码器，从MIDI格式文件提取多组音频特征向量集；将视频特征作为输入，音频特征向量集作为输出，构建基于强化学习的短视频配乐模型；根据强化学习配乐模型，设计采样方法得到配乐特征向量集；将配乐特征向量集解码为MIDI格式文件，完成短视频自动配乐。本发明解决了人工短视频配乐的选择困难、需要音乐背景知识和常识、音乐版权侵权等问题，大大提高短视频配乐的速度和质量，实现自动配乐。
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公开(公告)号：CN112905591B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110152193.2
申请日：2021-02-04
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都探码科技有限公司 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 宋学江 , 高瑞玮 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 李鑫钰 , 冉先进 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 黄萍 , 魏军林 , 温敏 , 程维杰 , 叶青 , 余华 , 向导 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 李斌勇 , 张永清
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN113094368B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110392024.6
申请日：2021-04-13
Applicant: 成都信息工程大学 , 汉网云联成都科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 杨国平 , 宋海权 , 韩楠 , 李勇 , 闵圣捷 , 王伟业 , 孙科 , 袁犁 , 张浩东 , 范勇强 , 甘戈 , 冉先进 , 魏军林 , 余华 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 郑皎凌 , 张永清
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种提升缓存访问命中率的系统及方法，通过设置DDQN模型，提升了缓存区的访问命中率，能够更好地利用缓存区，提高了查询效率。本发明提供的DDQN模型能够学习经验，可以将若干个查询放入查询集合存储表并调度，且从历史执行的查询中获得更多的经验，改进调度策略。本发明能够有效地捕捉缓存区状态以及数据访问模式，更好地利用了缓存区并改进其查询的决策安排；DDQN模型能够适应从未执行过的查询，查询调度策略能够快速适应新的查询模板，从而产生显著的效果以及提升资源共享效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114116778A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111130449.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国电子口岸数据中心成都分中心 , 成都信息工程大学
IPC: G06F16/2452 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种数据库查询优化方法，设计物理优化空间，获得多组查询指令；根据多组查询指令，为查询语句生成多组执行计划将多组执行计划编码为多组特征向量集；根据多组执行计划的多组特征向量集，设计预测模型来获得多组执行计划的多个预计执行时间；根据多组执行计划的多个预计执行时间，设计采样方法来选择一组执行计划；将选择的执行计划发送到执行器，获得真实执行时间，进而将选择的执行计划的特征向量集、预计执行时间和真实执行时间作为数据样本来训练预测模型，最终提升查询性能；本发明解决了传统的查询优化器生成较差的执行计划，最终导致查询性能不佳的问题。
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公开(公告)号：CN111429000B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010208141.8
申请日：2020-03-23
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于站点聚类的共享单车取还站点推荐方法及系统，该方法包括构建单车转移网络并计算站点活跃度，对共享单车系统内站点进行二级聚类，利用多特征LSTM网络对单车需求量进行预测，向用户推荐共享单车取还站点。本发明根据历史行程记录和站点分布数据，构建出单车转移网络，得到每个站点的活跃度，综合考虑站点位置和单车使用模式，对站点进行二级聚类，并分析天气和时间因素对聚簇内单车需求量的影响，选取关键特征构建三维向量，使用多特征LSTM网络预测不同时间段聚簇内单车需求，能够显著提高单车需求量预测准确性，实现向用户合理推荐共享单车取还站点，进而提高用户的出行效率。
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公开(公告)号：CN112749191A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110070780.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 温敏 , 宋学江 , 韩楠 , 杨国平 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 冉先进 , 魏军林 , 程维杰 , 余华 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于数据库的智能代价估计方法、系统及电子设备，估计方法包括：S1、采集查询计划、真实基数和代价，并将其封装为对象；S2、将封装的对象中的信息数据转换为特征向量；S3、通过构建树形结构的深度神经网络对特征向量进行处理，得到基数及代价估计结果。本发明方法将传统数据库查询的代价估计进行了升级，利用深度学习的理论去解决查询代价所遇到的难题，尽量减少人工干预，提升代价评估的速度及准确性。
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公开(公告)号：CN110120105A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910250660.8
申请日：2019-03-29
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本公开涉及一种载人车辆自动检票的方法、系统、服务器和终端，该方法包括：终端获取所述车辆的车辆信息和所述车辆上乘客的图片信息；终端发送所述车辆信息和所述图片信息至服务器；服务器基于所述图片信息统计所述乘客的实时人数；服务器确认所述实时人数等于所述车辆信息对应的预设人数；服务器发送通行指令至所述终端。用于解决景区车流量较大时，检票速度慢进而造成检票口拥挤的技术问题。
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公开(公告)号：CN110119838A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910310295.5
申请日：2019-04-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习领域，具体涉及一种共享单车需求预测系统、方法及装置。数据提取及转换单元，用于从真实天气数据中提取相关性最大的天气特征与时间特征，结合历史站点状态数据将其转化为二维矩阵；神经网络单元，对二维矩阵内的特征信息进行提取、学习和训练操作；然后进行优化参数更新操作；输出单车需求预测值。具有效率高、预测准确和实时性高的优点。
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