公开(公告)号：CN115147711B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202210871217.4

申请日：2022-07-23

Applicant: 河南大学

Inventor： 宋亚林 ,  袁明阳 ,  甘志华 ,  庞子龙 ,  于俊洋 ,  何欣

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于改进Retinanet的水下目标检测网络及方法。该网络包括：backbone层、neck层和head层；backbone层采用残差网络Resnet50；neck层包括特征金字塔网络模块、上下文提取模块和注意力引导模块；head层包括下采样模块、分类子网络和框回归子网络；其中，待检测的水下图像经过backbone层进行后得到四个不同大小的特征图；四个不同大小的特征图并列输入至neck层进行特征融合，得到四个不同大小的新特征图；四个不同大小的新特征图中的最上层的新特征图经下采样模块之后，连同其他三个新特征图一并输入至分类子网络和框回归子网络从而得到水下图像中的各水下目标。

公开(公告)号：CN115511108B

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202211182116.2

申请日：2022-09-27

Applicant: 河南大学

Inventor： 翟锐 ,  张玉涛 ,  刘杭 ,  于俊洋 ,  王瑛琦 ,  宋亚林 ,  刘文明 ,  苑昆永

IPC: G06N20/20 ,  G06F18/214 ,  G06F21/60

Abstract: 本发明提供一种基于数据集蒸馏的联邦学习个性化方法。该方法包括：在客户端，利用预设的数据集蒸馏模型对本地数据进行处理生成蒸馏数据#imgabs0#并将蒸馏数据加密后上传至服务器；服务器利用所有的加密蒸馏数据#imgabs1#进行全局模型训练，得到全局模型的初始参数G0，将#imgabs2#和G0下发至各客户端；在客户端，根据本地数据的数据分布特征利用#imgabs3#进行数据增强得到新的本地数据，并利用G0对本地模型进行参数初始化，然后利用新的本地数据对当前本地模型的参数进行更新并上传至服务器；服务器对所有本地模型的参数进行聚合以更新全局模型的参数，并将更新后的全局模型的参数下发至各客户端；重复前述的两个步骤，直至更新后的全局模型满足要求。

公开(公告)号：CN114998633B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202210740023.0

申请日：2022-06-28

Applicant: 河南大学

Inventor： 王龙葛 ,  马志峰 ,  赵宇曦 ,  于俊洋 ,  何欣 ,  宋亚林 ,  翟锐

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种基于视图注意力驱动的多视图聚类方法，包括：构建多视图特征提取网络；构建多视图特征提取网络训练时所需损失函数，并进行网络训练，得到多视图特征提取网络模型；将多视图样本数据输入所述多视图特征提取网络模型中，得到不同样本的所有视图特征表示；将同一样本的所有视图的特征表示进行连接，对连接后不同多视图样本特征数据采用k‑means算法进行聚类，得到多视图样本数据的聚类结果。本发明采用对比学习和注意力机制学习不同视图数据的特征表示，在学习不同视图的特征表示时，同时考虑其他视图所关注的信息，从而加强对所有视图中存在的一致性信息的关注和减少仅存于视图子集中与聚类目标无关信息的影响。

公开(公告)号：CN118193507A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410261877.X

申请日：2024-03-07

Applicant: 河南大学

Inventor： 殷向 ,  閤承梁 ,  于俊洋 ,  梁晓丽 ,  陈磊

IPC: G06F16/215 ,  G06N3/042 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/213 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开一种基于张量补全和图注意力网络的交通流量数据插补方法及系统，该方法包括：获取交通流量数据，并将道路网络中的交通信息检测器视为图节点，构建数据矩阵；使用低秩张量补全算法进行初步数据补全；根据获取的交通流量数据，应用皮尔逊相关系数构建空间相关性路网；将初步补全后的交通流量数据作为输入数据，结合训练后的Graph SAGE和GAT，以及空间相关性路网中节点的邻居节点集合，进行路网特征提取；将提取的路网特征输入训练后的生成对抗网络，利用生成对抗网络生成数据插补后的交通流量数据。本发明不仅提高了交通流数据插补的准确性和效率，还为智能交通系统的发展及相关领域的研究和应用提供了重要的支持。

公开(公告)号：CN118072350A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410173140.2

申请日：2024-02-07

Applicant: 河南大学

Inventor： 翟锐 ,  宋然 ,  靳浩哲 ,  于俊洋 ,  宋亚林 ,  刘世崇 ,  钱鹏

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种行人检测方法、装置及电子设备，涉及目标检测技术领域。所述行人检测方法包括：对待检测图像进行多尺度特征提取，得到多个特征图；根据所有特征图中的输出步长最大的特征图，构造特征图序列；采用基于可变形自注意力机制的编码模块对特征图序列进行编码，得到目标特征图；对目标特征图和所有特征图中的其余特征图进行跨尺度特征融合，得到融合特征，以基于融合特征获取多个预测框；结合特征图序列中的位置信息和所有预测框，对目标特征图进行解码，得到多个检测框；从所有检测框中筛选行人检测框，将所有行人检测框作为行人检测结果。本发明实施例能够适应实际的行人检测场景，稳定高效地从待检测图像中检测出行人。

公开(公告)号：CN113269239B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202110524395.5

申请日：2021-05-13

Applicant: 河南大学

Inventor： 左方 ,  李承宗 ,  张玉涛 ,  翟锐 ,  于俊洋 ,  宋亚林 ,  王瑛琦

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多通道卷积神经网络的关系网络节点分类方法，包括获取包含待分类节点的初始图网络信息，所述初始图网络信息包括初始图网络结构信息和初始图网络中每个节点的节点特征信息；根据初始图网络中节点之间的特征相似度构建特征图，并获取所述特征图的结构信息；建立节点分类模型，并进行节点分类模型的预先训练，将所述初始图网络的结构信息、所述初始图网络中每个节点的特征信息、以及所述特征图的结构信息输入预先训练的节点分类模型，以确定每个节点的类型；基于初始图网络中的标签类型确定每个节点所属于的标签类型，提升模型在分类领域的精度。

公开(公告)号：CN116976505A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310837811.6

申请日：2023-07-08

Applicant: 河南大学

Inventor： 王瑛琦 ,  季会勤 ,  韩宏宇 ,  何欣 ,  于俊洋 ,  翟锐

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/0251 ,  G06F18/241 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于智能推荐及深度学习技术领域，公开了一种基于信息共享的解耦注意网络的点击率预测方法。具体来说，将高维稀疏样本经过嵌入层后放入解耦的多头自注意层作为并行网络架构的输入，在显式部分使用层次注意机制的交互函数，提高模型的表达能力。此外，本发明设置了共享交互层，解决并行网络信息共享不足的问题。本发明显式地模拟特征在低维空间中的交互作用，使整个模型以端到端的方式有效地适应大规模的互联网平台数据集。最后，在两个真实数据集Criteo和Avazu上进行实验，实验结果表明该模型在点击率预测的损失率和精确率以及算法效率方面均有显著提升。

公开(公告)号：CN116665000A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310616878.7

申请日：2023-05-29

Applicant: 河南大学

Inventor： 翟锐 ,  刘杭 ,  靳浩哲 ,  于俊洋 ,  徐宋天浩 ,  宋亚林 ,  王瑛琦 ,  李涵 ,  王龙葛 ,  史蕊 ,  宋然

IPC: G06V10/80 ,  G06N3/096 ,  G06N3/098 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明涉及联邦学习的多源异构数据融合技术领域，公开一种基于扩散模型和权重自适应知识蒸馏的联邦学习算法，包括：客户端在本地训练扩散模型并在服务器端生成符合原始图像分布的数据，通过生成的图像扩充客户端本地数据，以实现数据增强；通过在知识蒸馏时动态的给各个参与方分配权重，并在服务器端完成知识的迁移。本发明在各个客户端训练扩散模型并在服务器端直接生成符合全局图像分布的数据，而不需要将原始数据传输到中心服务器，可以更好地保护用户隐私；且本发明通过利用生成数据进行权重自适应的知识蒸馏，可以缓解模型聚合时造成的知识遗忘，从而提高全局模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN115718767A

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202211497936.0

申请日：2022-11-26

Applicant: 河南大学

Inventor： 于俊洋 ,  宋一鑫 ,  潘顺杰 ,  李绍华 ,  赵子明 ,  王锦江 ,  李勃翰

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/2453

Abstract: 本发明提供一种面向大数据平台的远程缓存替换方法及装置。该方法包括：在数据库服务器根据用户的数据查询请求进行作业时，监控并采集作业信息；作业信息包括数据库服务器对数据查询请求的数据响应时间、每个待查询数据在设定时间段内的被查询次数和每个待查询数据的数据大小；根据作业信息生成每个待查询数据的原始数据权重；设计时间损失函数，时间损失函数用于量化待查询数据的数据权重与保存时间之间的变化关系；基于时间损失函数，对原始数据权重进行调整得到待查询数据的最终数据权重，并根据最终数据权重生成缓存候选列表；当缓存资源不足时，根据缓存候选列表清理掉当前缓存中的低数据权重的数据，并在缓存中存储高数据权重的数据。

公开(公告)号：CN115187615A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210784416.1

申请日：2022-07-05

Applicant: 河南大学

Inventor： 宋亚林 ,  张潮 ,  甘志华 ,  庞子龙 ,  于俊洋 ,  何欣 ,  袁明阳

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络结构及方法。该网络结构包括encoder模块和decoder模块，将原MultiResUNet网络中的MultiRes Block替换为新的MultiRes Block，以形成新的MultiResUNet网络；其中，所述新的MultiRes Block包括第一残差层和三个堆叠在一起的具有不同空洞率的Conv2d层；三个所述Conv2d层的输出进行concat操作之后与所述第一残差层的输出结果进行特征相加操作。本发明扩大了感受野有助于分割不同大小的目标；加入了双注意力机制重新调整特征权重有助于分割不同位置、不同形状的目标，提高了分割的精度。