-
公开(公告)号：CN119152321B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411642984.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种图片分类模型训练及图片分类方法，图片分类模型训练方法包括采用强化学习动态调整每个客户端的本地分类模型的个性化参数与共享参数的比例，将标记有真实标签的本地图片数据集输入至对应的调整后的本地分类模型中，获取预测的图片分类结果；根据所输入的本地图片数据、真实标签及预测的图片分类结果计算交叉熵损失，更新参数，将更新后的参数及每个客户端当前的参数聚合权重输入至预构建的目标函数，分配各客户端的参数聚合权重，计算全局共享参数，将每个客户端的本地分类模型的共享参数更新为全局共享参数；重复上述步骤至各客户端的本地分类模型收敛，获取训练好的图片分类模型解决非独立同分布数据导致性能下降的问题。
-
公开(公告)号：CN119227798A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411747013.5
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/025 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种运维知识图谱构建方法、轨道运维方法及相关装置，本发明在训练PRGC模型时采用BiRTE模型的参数初始化，使得PRGC模型具备BiRTE模型在关系抽取上的稳定性，保证了运维知识三元组抽取的准确性，采用多任务学习模型过滤掉嘈杂的运维知识三元组，解决了运维知识三元组存在的噪声干扰，从而保证构建的运维知识图谱准确性和鲁棒性较优。
-
公开(公告)号：CN119180329A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411700303.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/022 , G06F40/30 , G06F40/194 , G06F40/117 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种地质知识图谱构建方法、装置、存储介质及设备，属于知识图谱构建技术领域，方法包括获取包含地质信息的地质文本和关系标签；将地质文本中的句子和关系标签编码成嵌入向量形式，将关系标签嵌入向量嵌入句子嵌入向量中得到文本嵌入向量；将文本嵌入向量和关系标签输入到神经网络分类器中，据此构建空白三维矩阵，通过预设的标记规则对空白三维矩阵中的各项进行标记得到三维标记矩阵；利用预设的分类器筛选出包含最佳地质三元组的三维标记矩阵；将最佳地质三元组提取出来输入到知识图谱构建数据库中构建地质知识图谱；本发明通过对句子增强提高信息多样性；通过标记方案和分类器设计解决了三元组重叠问题，提高效率。
-
公开(公告)号：CN119152321A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411642984.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种图片分类模型训练及图片分类方法，图片分类模型训练方法包括采用强化学习动态调整每个客户端的本地分类模型的个性化参数与共享参数的比例，将标记有真实标签的本地图片数据集输入至对应的调整后的本地分类模型中，获取预测的图片分类结果；根据所输入的本地图片数据、真实标签及预测的图片分类结果计算交叉熵损失，更新参数，将更新后的参数及每个客户端当前的参数聚合权重输入至预构建的目标函数，分配各客户端的参数聚合权重，计算全局共享参数，将每个客户端的本地分类模型的共享参数更新为全局共享参数；重复上述步骤至各客户端的本地分类模型收敛，获取训练好的图片分类模型解决非独立同分布数据导致性能下降的问题。
-
公开(公告)号：CN119067202A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411566650.2
申请日：2024-11-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了边缘计算技术领域的一种基于联邦学习的交通推荐系统分布式训练方法，包括：步骤A：生成车辆上本地数据样本的标签分布、特征分布以及本地模型参数；步骤B：边缘服务器基于各车辆上本地数据样本的标签分布的相似性和特征分布的相似性为每个车辆选择合作者，并将当前全局更新中合作者最新的本地模型参数发送给对应的车辆；步骤C：为每个车辆计算各合作者的聚合权重，进行聚合得到全局更新后的本地模型参数，并对全局更新后的本地模型进行本地训练，生成新的本地模型参数和车辆上本地数据样本的特征分布，并上传至边缘服务器，为参与下一轮全局更新的各个车辆更新合作者；步骤D：重复步骤B至步骤C，直至全局损失函数收敛。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114625885B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210224702.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于NLP与触发器的实体从属关系抽取识别方法、系统、装置和存储介质，本发明所述方法在分析文档上下文语段，构造实体和关系后，通过聚类算法，将松散的子类实体，与父类实体相互关联，形成紧密的查询结构；在文本实体识别过程中，采用构建触发器的方法进行触发要素的选择，提高文字识别准确率，能够更快速、便捷地寻找到识别目标；在数据集构建中，采取了多路匹配的方式，有利于提升整体的数据集构建效率，减少人工标注所带来的时间成本。在针对文本关系进行抽取过程中，采用双向长短期神经网络并结合注意力机制，提升文本中抽取实体之间关系的准确率。
-
公开(公告)号：CN114005130B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111175439.4
申请日：2021-10-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V30/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种基于LSD线段检测的文档图像三角图检测方法，包括以下步骤：步骤1、对采集得到的文档图像进行高斯滤波降噪，得到低噪图像；步骤2、对低噪图像进行LSD线段检测，得到原始线段集合；步骤3、对原始线段集合进行处理，合并重叠和错误分段的线段，得到合并线段集合；步骤4、搜寻合并线段集合中符合预设条件的三角图线段组，对各三角图线段组中三条线段所在直线的交点处进行Harris角点检测，得到各三角图线段组对应的三角图角点组；步骤5、根据三角图线段组与三角图角点组中各线段与角点之间的相对位置，判断该三角图线段组所在处是否为三角图。本发明进一步降低误检率，准确检测处文档图像中的三角图。
-
公开(公告)号：CN114117061B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111255195.0
申请日：2021-10-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06N5/022 , G06N3/044 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘和树状结构的河流相知识图谱反推方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括如下步骤：1、通过在河流相文献中运用命名体识别抽取实体并通过人工完善实体种类；2：根据步骤1的实体种类构建层级关系主要为岩性关系和结构关系；3：根据步骤1和步骤2构建专家领域河流相知识图谱；4：根据步骤3构建河流相树状结构节点，使得每个节点都存在于一个树状结构当中；5：根据步骤4，构建河流相反推方法，并通过专家输入单个实体或实体组合反推出河流相层级关系的组合比率并筛选出最佳的可能性。本发明适用于异构数据的信息获取和分析工作。
-
公开(公告)号：CN118037733B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410438275.7
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于距离信息驱动的复杂工业图像异常检测方法及装置，方法为将待检测图像输入训练好的图像异常检测模型，获得异常定位图。本发明通过确定待检测物体中心并生成距离表示图像，可以学习物体每一块区域的特征分布，将不符合这种分布的区域判定为异常，能够有效的定位出复杂图片中每一个待检测物体的位置，并且能检测和定位出每一个待检测物体上可能存在的异常；在训练时不使用任何真实的异常图像，通过引入大模型对待检测物体进行分割，在获取了真实物体分割图像的同时指导小型分割模型的训练，以便在测试阶段摆脱对大模型的依赖，以较低的成本使模型同时具有分割待检测物体和物体上异常的能力。
-
公开(公告)号：CN117876939B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410270021.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征增强的实时时空行为检测方法及装置，方法包括：将待检测的视频数据输入训练好的检测网络，得到实时时空行为检测结果；检测网络的训练包括：将原始视频截取为多个等时长的视频片段，将每个视频片段截取固定帧数的图像；对视频片段和其中的关键帧进行特征提取，得到时空特征和空间解耦特征；将时空特征输入到轻量时空扩张增强模块，得到时空增强特征；将时空增强特征进行上采样操作并与空间解耦特征在空间维度上对齐连接，将连接后的特征输入多尺度特征融合模块作为动作分类及定位的依据；优化损失函数并重复训练使得检测网络收敛，得到训练好的检测网络。本发明有效权衡了检测精度和速度，适用于实时行为检测任务。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
95
records
(took 0.041 seconds)
