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公开(公告)号：CN113435216B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110704424.6
申请日：2021-06-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F40/58 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种神经网络机器翻译模型的训练方法。所述方法包括如下步骤：获取训练样本集，训练样本集包括训练视频、与训练视频对应的源语言文本向量及与源语言文本向量对应的目标语言文本向量；从训练视频中提取多个动作概念特征向量及多个目标概念标签；将多个动作概念特征向量及源语言文本向量输入到神经网络机器翻译模型中，得到预测文本向量及正译预测概念标签；将多个动作概念特征向量及回译输入向量输入到神经网络机器翻译模型中，得到回译文本向量及回译预测概念标签；根据各个向量及标签之间的比较结果，对神经网络机器翻译模型的模型参数进行迭代调整，直到满足收敛条件，能够提升机器翻译的精度。
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公开(公告)号：CN111144296B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911366850.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进CNN模型的视网膜眼底图片分类方法，包括对已获取的训练图片进行分类和标记；对训练图片进行图像预处理；建立改进CNN模型；采用步训练图片对改进CNN模型进行训练得到图片分类器；采用图片分类器对待检测的视网膜眼底图片进行分类并得到最终的分类结果。本发明提出了一种性能优良的基于多任务的改进CNN模型和分类方法，效率更高，占用资源更少，可靠性高且准确性好。
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公开(公告)号：CN115618891B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211629848.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于对比学习的多模态机器翻译方法和系统。所述方法包括以下步骤：获取待翻译的N组资源文件，每组资源文件包括一个视频单元及与所述视频单元对应的第一语言文本单元，N个所述第一语言文本单元组成待翻译的第一语言文本，N为大于等于1的整数；基于每组资源文件中的视频单元和第一语言文本单元，利用翻译模型对所述第一语言文本进行翻译，得到第二语言的翻译文本，所述翻译模型是至少基于VATEX数据集和神经网络模型训练得到。本发明使用的翻译模型基于VATEX数据集和神经网络模型训练得到，能够解决句子整体上的歧义，具有翻译质量好的优点。
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公开(公告)号：CN115830536A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211501603.0
申请日：2022-11-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请提供一种滞留目标的检测方法及相关设备，可以有效对短时间消失目标和长时间消失目标的滞留进行判断。该方法包括：确定当前图像帧所对应的行人检测结果；根据行人检测结果确定当前图像帧中每个目标所对应的外观特征和运动特征；根据外观特征以及运动特征确定当前图像帧所对应的第一最终代价矩阵；根据第一最终代价矩阵与N个图像帧所对应的第二最终代价矩阵确定当前图像帧所对应的匹配结果，N个图像帧为所述当前图像帧之前的图像帧，N为大于或等于2的整数；根据当前图像帧的匹配结果更新所述当前图像帧所对应的跟踪目标的状态信息；根据当前图像帧所对应的跟踪目标的状态信息确定当前图像帧是否存在滞留目标。
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公开(公告)号：CN115482491A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211161939.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/04 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于transformer的桥梁缺陷识别方法，包括：获取桥梁的视频，按照固定时间长度对该桥梁的视频进行视频帧提取，获取的所有视频帧构成视频帧集合，对视频帧集合进行灰度化处理，以获取灰度化处理后的视频帧集合，将经过预处理获取的视频帧集合输入训练好的桥梁缺陷识别模型中，以提取桥梁缺陷的目标位置和桥梁缺陷的类别，将桥梁缺陷的目标位置和桥梁缺陷的类别作为最终的桥梁缺陷识别结果。本发明能够解决现有基于人工实现的桥梁缺陷识别方法检测效率低下、以及对检测工作人员而言存在很大的人身安全隐患的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115065695A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210985994.1
申请日：2022-08-17
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L9/32 , H04L9/40 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本申请公开了一种基于智能合约的云链数据交换系统、方法及相关设备，包括：前置机节点模块，用于根据数据提供方的原始数据生成用于存储于链上的数据索引信息，即数据资产，并对所述数据资产进行交换，得到数据请求结果；区块链模块，用于验证所述数据提供方的加入权限，并接收前置机节点模块发送的所述数据资产并进行存储；合约模块，用于部署智能合约，并通过所述智能合约对所述数据资产信息进行管理和数据资产信息的访问权限控制；访问控制模块，用于提供请求方接口，并通过调用所述智能合约进行数据资产信息进行访问管理；云存储模块，用于对所述据提供方的原始数据进行存储。
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公开(公告)号：CN114741734B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210647280.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种药品防伪溯源云链数据多方安全计算方法，解决了药品防伪溯源区块链系统中多家参与方对数据所有权和数据使用权的分离应用问题，确保数据拥有者在不泄露自身所拥有的数据所有权基础上，通过多方安全计算获得正确的计算结果。本发明通过数据参与方协同计算，采用协议标准，使得多个参与方协同完成计算，在整个计算过程中始终保存在本地数据库，确保数据的隐私性，计算任务完成后返回各自的正确计算结果。本发明方法运用区块链技术体系对已上链确认数据难以篡改的时间戳追踪特点，融合云计算海量处理数据能力，构建多节点共识的药品信息与合格药品真实对应记录，实现药品全流通多方安全数据共享与交换应用新模式。
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公开(公告)号：CN113065496B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110395391.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供一种神经网络机器翻译模型训练方法、机器翻译方法和装置。所述神经网络机器翻译模型训练方法通过从训练视频中提取场景视觉图，再根据场景视觉图得到细腻度更高的视频特征向量序列，再将视频特征向量序列与第一文本特征向量序列进行对齐融合得到更准确的视频引导的第一文本特征向量序列，然后通过视频引导的第一文本特征向量序列和第二文本特征向量序列得到预测文本向量序列，最后根据预测文本向量序列与标准文本特征向量序列的比对结果，对所述神经网络机器翻译模型的模型参数进行迭代调整，直到满足收敛条件，完成所述神经网络机器翻译模型的训练，能够提升训练得到的神经网络机器翻译模型对视频引导的机器翻译的精度。
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公开(公告)号：CN111782870B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010557372.X
申请日：2020-06-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/732 , G06F16/783 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的对抗性视频时刻检索方法、装置、计算机设备和存储介质，输入完整视频和查询语句作为强化学习代理的环境信息；提取所述环境信息的查询语句特征、全局视频特征、位置特征和局部视频特征构成当前的视频时刻片段的状态；所述强化学习代理根据所述状态作出在所述时序边界移动的动作,获取执行所述动作的奖励以及根据所述奖励输出若干个更新的时序边界和局部视频特征，所述时序边界为更新后当前的视频时刻候选片段；通过贝叶斯个性化排序方法对所述时序边界和所述查询语句进行匹配，输出匹配分值，并将所述匹配分值作为奖励返回所述强化学习代理；通过对抗学习相互增强，直到收敛，得到对应所述查询语句的视频时刻片段。
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公开(公告)号：CN109670703B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201811543018.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/02 , G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程的乘客等出租车优化方法，属于数据挖掘和出租车用户推荐领域，首先推荐乘客去附近的一个路段上等车，并给出在该位置建议等待的时间；若乘客在第一个路段上在给出的等待时间内没有等到空出租车，就推荐乘客走到与该路段相连的路口去等待，并给出建议等待的时间；若乘客在路口没有等到出租车，则继续推荐他走到相邻的路口上继续等待，如此循环，直至乘客在某个路口等到空出租车，结束推荐，获取乘客在一个路段或者路口等到空出租车的概率，得到乘客按照推荐路线可以等到出租车的总概率。本发明可使得乘客有更大的概率等到出租车；推荐的是一个等待路线，克服现有方法只推荐一个位置的缺点。
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