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公开(公告)号：CN113095429A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110447613.X
申请日：2021-04-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种应对增量式新类图像数据的鲁棒弱监督分类方法。具体而言，在开放场景下，数据增量涌现，其中包括未标记、已标记、新类图像。对于已标注图像，加入模型并更新标注数据集合。对于新来的未标注图像，通过特征描述和弱监督学习等技术判断其类别归属。若其属于已知类别，则基于标记传播算法等弱监督学习技术预测其标注类别后加入已有标记数据集合；若检测出其属于未见过的新类别，则将图像放入缓存器，收集足够数量时，及时更新模型并清空缓存器。本发明能够有效实现增量式新类图像数据的鲁棒分类。
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公开(公告)号：CN110890978B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201911073555.8
申请日：2019-11-06
Applicant: 南京大学
Inventor： 周志华
Abstract: 本发明公开一种基于模型重用的带隐私保护的跨区域通信质量预测方法，包括多区域数据采集步骤、模型训练步骤、模型规约计算步骤、模型及对应规约上传步骤、新区域部署及测试步骤；首先在不同区域分别收集通信数据，训练通信质量预测模型；然后计算得出适用于描述该模型能力的规约，并将训练完成的模型和对应的规约上传至区域间公开可见的模型库中；最后在新的区域上，可以直接通过对无标记数据与模型库中多模型规约的匹配，找到最适合预测当前用户通信质量的模型进行预测，从而完成对通信质量评价收集困难的新区域的预测。本发明可以解决多区域之间有用户数据隐私保护需求，不能共享数据辅助新区域模型训练的难点，实现预训练模型中蕴含知识的针对性重用，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN112529160A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011450396.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种摄像器材记录的视频图像数据的高维模仿学习方法，首先利用高效卷积神经网络的自动编码器作为特征抽取器将智能体采集的图像数据压缩成编码，之后对编码进行二值化处理；获得智能体的图像数据的二值编码后，使用全连接神经网络输出奖赏信号；最后将奖赏信号输入给现有的智能体进行学习，从而获得能够很好地模仿专家行为的智能体。在实用阶段，只需给模型输入专家示范的数据和智能体与环境交互采集到的图像数据，就能获得高效的奖赏信号，该信号可直接用于智能体进行强化学习训练。由于该方法可处理高维视频图像数据，因此模型可运行在搭载有摄像器材的设备上。
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公开(公告)号：CN112114592A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010945731.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种实现无人机自主穿越可移动框形障碍物的方法，步骤如下：(1)构造环境模拟器；(2)确定无人机与模拟器环境交互的状态、动作、转移和奖励。将穿越可移动框形障碍物的任务设计成一个强化学习智能体与环境交互的问题，用强化学习算法学习无人机穿越框形障碍的飞行策略；(3)改变可移动框形障碍物截面积的大小和位移幅度，设置从易到难的课程学习，逐步提升无人机的越障飞行策略；(4)将在环境模拟器中训练收敛后的无人机穿越框形障碍物的飞行策略迁移到真实无人机上；(5)利用迁移到真机上的飞行策略实现无人机自主穿越可移动门框障碍物。本发明可实现无人机准确检测障碍物的位置，控制飞行状态，平稳通过障碍区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111861648A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010640550.5
申请日：2020-07-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于模拟训练的价格谈判策略模型学习方法，该方法以(1)基于机器学习的价格谈判对手模拟器构建、(2)基于虚拟环境的智能价格谈判策略优化、(3)价格谈判策略的迁移优化三大模块为特点，解决以往智能价格谈判领域的方案试错成本高、泛化性能差、策略易受攻击的问题。
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公开(公告)号：CN110222667A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910519984.7
申请日：2019-06-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的开放道路交通参与者数据采集方法，包括对道路上行人及车辆的行动数据进行采集，获取到包含有交通行为的视频；用目标检测网络得到交通参与者检测的数据；提取图像中所有的特征点，并除去检测到的交通参与者上的特征点；基于检测到的特征点，对视频和检测结果进行增稳处理；用目标追踪算法得到每个交通参与者的轨迹；用视频第一帧中标志性地标的世界坐标和对应的像素坐标，计算从世界坐标系到像素坐标系的变换矩阵；并计算得到交通参与者轨迹数据中每个轨迹点的世界坐标系下的坐标；对于每一条轨迹，估计得到每个轨迹点的速度并对轨迹滤波；将道路情况以图像的形式绘制出来；提取出每个交通参与者的特征描述。
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公开(公告)号：CN106250818B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610571068.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种全序保持投影的人脸年龄估计方法，包括训练人脸年龄估计模型和人脸年龄估计模型进行年龄估计两个阶段；所述训练人脸年龄估计模型的步骤具体为：首先提取训练人脸图像的特征；然后寻找将高维特征空间映射到低维特征空间的投影矩阵，使映射到的低维特征空间能够最大程度的保持全序结构；最后在低维特征空间，使用有序回归方法训练得到有序回归分类模型。本发明所提供的全序保持投影方法，实施过程中能够充分利用有标记间蕴含的全序关系来寻找低维子空间，适合用于解决人脸年龄估计这一年龄标记间有全序且通常训练数据量不充分的问题。
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公开(公告)号：CN105930277B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610543653.3
申请日：2016-07-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种基于缺陷报告分析的缺陷源代码定位方法，首先获得新的待检查缺陷报告；如果不存在缺陷定位模型，建立缺陷定位模型。建立缺陷定位模型：获取大量历史缺陷报告、源代码和缺陷定位标记，构造训练集合；初始化缺陷定位模型；利用当前模型，提取训练集合缺陷报告和源代码的统一特征；计算当前模型的缺陷定位训练误差；若缺陷定位模型的训练误差低于预设阈值，模型训练完成，否则更新缺陷定位模型权重参数，继续训练。利用模型提取待检查的缺陷报告和源代码的统一特征并利用统一特征定位包含缺陷的源代码模块；输出定位到的缺陷源代码模块；若还有缺陷报告尚未检查，继续获取并分析新的待检查缺陷报告，否则缺陷定位过程结束。
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