基于众包标注的知识加工系统

    公开(公告)号:CN110414680A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910667447.7

    申请日:2019-07-23

    Abstract: 本发明公开了基于众包标注的知识加工系统,包括:粗知识管理模块,其用于导入待标注知识;任务发布模块,其用于生成标注任务并发布,所述标注任务包括待标注知识、标注员、审核员和标注字段;知识标注模块,其用于对所述标注任务进行标注处理,并将已处理的标注任务生成审核任务;知识审核模块,其用于对所述审核任务对应的标注结果进行审核处理。本发明采用众包标注的形式进行知识加工,加工过程辅以机器学习进行自动抽取,通过人机结合的知识加工过程,形成有效的综合知识库。

    一种伽马能谱仪的自适应稳谱方法及装置

    公开(公告)号:CN119395744A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411540111.1

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本发明提出一种伽马能谱仪的自适应稳谱方法和装置,包括:在伽马能谱仪的闪烁晶体接收到伽马射线时,获取伽马能谱仪的谱线数组,提取谱线数组中的最大值作为稳谱结果,比较稳谱结果和预设的稳谱目标是否相同,若相同,则判定伽马能谱仪已校准,执行检测步骤,否则执行稳谱步骤;判断稳谱结果和稳谱目标的差值是否小于预设值,若是,则执行软件稳谱处理,通过系数调整谱线数组,以将稳谱结果校准至和稳谱目标相同,执行检测步骤,否则,执行硬件稳谱处理,通过调控伽马能谱仪中光电倍增管的供电电压,改变光电倍增管内部电场的场强,直到稳谱结果校准至和稳谱目标相同,执行检测步骤。

    基于深度卷积神经网络的轨迹分类方法及其系统

    公开(公告)号:CN118760981A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410882198.4

    申请日:2024-07-03

    Inventor: 王鹏 徐勇军 王飞

    Abstract: 本申请公开了一种基于深度卷积神经网络的轨迹分类方法,包括:基于待分类的原始轨迹数据,进行数据清洗和数据格式转换,输出压缩的网格序列;将压缩的网格序列的编码输入预构建的静态轨迹分类模型,通过双向长短期记忆网络提取轨迹序列中的上下文信息,采用多头自注意力机制结合分块最大池化方法,提取轨迹语义信息,综合输出轨迹的静态信息分类结果;将压缩前的网格序列的编码转换为单通道灰度图,输入预构建的时空图像轨迹分类模型进行特征提取分类,输出轨迹的动态图像信息分类结果;其中,所述轨迹图像分类模型采用改进的卷积神经网络。本发明采用静态与动态轨迹信息分类方法相结合,有效地利用整个网格序列,在轨迹分类任务上取得性能提升。

    基于双目视觉的危化品泄漏检测方法

    公开(公告)号:CN109598755B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201811344620.1

    申请日:2018-11-13

    Abstract: 本发明提供一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法,该方法对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像,执行:基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域;基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域;将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合,获得待提取的危化品液面区域;对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配,获得两幅危化品图像的匹配点;根据获得的匹配点,计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。本发明能够准确快速的定位危化品泄漏的空间位置。

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