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公开(公告)号：CN119693385A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411585367.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 一种基于策略融合和SAM优化分割的弱监督乳腺超声图像分割方法，属于计算机视觉领域。该方法总体分为初步分割，优化分割两个阶段。阶段一为初步分割，采用两个并行分支互补融合形成初步分割结果。其中边界提取分支通过形态学分割方法提取目标区域结构边界信息，语义信息提取分支通过训练分类网络实现图像语义特征提取，并采用基于LayerCAM的方法生成热图突出目标分割区域，使用阈值分割方法从热图中获得分割掩码，随后采用融合策略将两个分支的掩码进行融合，形成初步分割结果。在优化分割阶段，SAM模型作为分割增强工具细化初步分割之后的伪标签，并使用后处理步骤用于进一步增强，提高分割准确率。
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公开(公告)号：CN119626457A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411812605.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H20/60 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于时空知识图谱和用户未来状态指导的饮食方案推荐方法属于知识图谱领域，具体设计深度学习，图卷积神经网络，图自注意力机制，对比学习等技术。本发明首先利用图卷积神经网络和图自注意力机制对用户与菜品的空间信息进行建模。随后利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)对建模得到的空间信息进行建模，得到用户与菜品的时空信息。在此基础上，通过全连接层计算用户的健康状态，并将其与时空信息进行合并。最后，利用对比学习的方法，系统可以从大量的饮食方案中筛选出最符合用户个性化需求的推荐方案。
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公开(公告)号：CN114648664B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210290777.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多视角信息融合的图像分类方法，属于计算机视觉领域，具有全面学习全局图像信息和局部花粉颗粒区域信息的效果，比以往只考虑全局图像信息更加准确。本发明在关注全局图像信息的基础上，更针对性地关注局部花粉颗粒区域信息，所用网络包含两个深度学习流，对应于花粉图像的不同层次和结构水平。首先是基于全局图像信息流进行的分类，在全局图像结构上直接对花粉进行分类；其次是基于局部花粉颗粒区域信息流进行的分类，在此流中加入分割指导网络，从整个花粉图像对花粉颗粒定位，保留花粉颗粒区域图片，在局部区域图像水平上检测花粉类别；最后，将全局图像分类结果和局部花粉颗粒区域分类结果进行融合，得到最终分类结果。
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公开(公告)号：CN113723470B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202110908383.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供一种融合多层信息的花粉图像合成方法、装置及电子设备，该方法包括：获取通过扫描同一花粉内容得到的与焦平面对应的多层花粉图像；计算多层花粉图像各自的真实感知分数，将多层花粉图像分为多对图像，在每对图像中进行真实感知分数大小的对比，并将对比结果作为标签；将每对图像和标签输入孪生神经网络进行处理，得到多层花粉图像的质量分数排序信息；将多层花粉图像及其质量分数排序信息输入条件生成对抗网络进行处理，得到合成的花粉图像。本发明达到了在合成过程中充分融合图像的深度信息、保留重要信息和提高多层信息利用率的目的。
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公开(公告)号：CN112052869B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202010675638.0
申请日：2020-07-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06Q50/00 , G06F16/906 , G06F16/951 , G06F40/284
Abstract: 本发明实施例提供一种用户心理状态识别方法及系统，包括：对待分析目标用户的微博数据进行多模态数据特征融合处理，得到待分析目标用户的用户个人微博情感特征；对待分析目标用户的社交信息进行筛选，得到待分析目标用户的粉丝信息和关注者信息，并获取粉丝情感特征和关注者情感特征；将用户个人微博情感特征、粉丝情感特征和关注者情感特征进行社交关系特征融合，得到用户综合心理特征，并通过神经网络模型对用户综合心理特征进行分类，得到待分析目标用户的心理状态。本发明实施例通过将用户个人微博情感特征与用户社交关系特征进行社交关系特征融合处理，更全面地分析用户心理状态，从而提高情感分类的识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113947575B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111188370.9
申请日：2021-10-12
IPC: G06T7/00 , G06T5/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种花粉颗粒检测方法和装置，其中方法包括：获取待检测花粉图像中多个图像区域分别对应的特征图和每个图像区域对应的置信度；对特征图进行相似度对比，确定任一目标特征图对应的最大特征相似度值；对目标特征图对应的最大特征相似度值进行加权处理，获得加权后最大特征相似度值；基于目标特征图对应的加权后最大特征相似度值以及目标特征图对应的图像区域的置信度，对目标特征图对应的图像区域进行置信度更新，并基于更新后的置信度确定对应的图像区域是否为花粉颗粒。本发明提供的花粉颗粒检测方法能够有效运用提取的特征来降低花粉颗粒漏检率，提升检测的正确率。
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公开(公告)号：CN114926635B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210427559.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06T7/33
Abstract: 本发明公开了与深度学习方法相结合的多焦图像中目标分割方法，先对多焦图像进行配准；再基于目标的颜色与轮廓进行粗分割得到一张只包含单个目标的局部图像并基于目标中心所在位置与所属图像形成目标的定位标签；提出两种评价尺度，分别为目标清晰度判断模块与目标需求性判断模块；综合清晰度判断模块与需求性判断模块的分数得到目标的分割价值系数；最后针对具有相同定位标签的目标，比较其分割价值系数，将具有分割价值的目标放入语义细分割模块来获取多焦图像中所有清晰需求的非重复目标，以解决单独使用传统方法中所存在的分割粗糙的问题和单独使用深度学习语义分割方法中存在的效率低下、效果差等问题。这样便兼顾了分割的效果与效率。
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公开(公告)号：CN118153563A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410268369.4
申请日：2024-03-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06F17/16 , G06F40/205
Abstract: 一种基于多视角Transformer的中文医疗实体识别方法，涉及命名实体识别技术领域，通过引入字词文本序列中存在的两种先验信息，即转移结构信息和晶格结构信息，来缓解全连接自注意力机制存在的过拟合问题。我们设计了视角感知的自注意力组件来建模视角所包含的先验信息。基于视角感知的自注意力组件，进一步设计了多视角Transformer来融合不同视角所包含的先验信息。根据Lattice视角和Transition视角分别构建了对应的视角可见矩阵来表示字词之间的不同结构信息。然后，通过将字词向量、位置向量和视角可见矩阵传给的视角感知Transformer来提取结构特征。最后，将结构感知的文本特征传给条件随机场(CRF)来预测句子的标签序列。
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公开(公告)号：CN111832460B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202010641622.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多特征融合的人脸图像提取方法及系统，该方法包括：对第一人脸图像和第二人脸图像进行特征融合处理，得到人脸检测综合特征，第一人脸图像和第二人脸图像是通过对不同的人脸图像分别进行哈尔特征扩展处理得到的；对人脸检测综合特征进行局部提取，获取人脸局部特征；将人脸局部特征输入到训练好的人脸特征分类模型中，输出得到第一人脸图像和第二人脸图像的人脸特征分类结果；训练好的人脸特征分类模型是通过Adaboost算法训练得到的。本发明实施例通过对不同的人脸图像进行哈尔特征扩展和融合处理，提升特征表达能力，再通过Adaboost算法进行分类，使得人脸检测效率更高，提高分类的识别率和精确度。
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公开(公告)号：CN118035306A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410056292.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性预测的事件相关图构造方法。本发明基于相似性预测任务背景，针对现有的常见概念关系图根据目标文本中的概念序列学习这些概念之间的时间信息可能会给相似性学习带来噪音的问题，设计了事件关系图表示方法，减少了噪声的干扰，从而进一步提升者相似性建模任务的精度。相似性预测在很多应用领域都有广泛的应用，包括搜索引擎、广告推荐、社交媒体分析等。
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