一种基于自学习标签校正的弱监督语音抑郁症检测方法

    公开(公告)号:CN118098288B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410506018.2

    申请日:2024-04-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于自学习标签校正的弱监督语音抑郁症检测方法,属于抑郁症检测技术领域;方法为:收集抑郁症检测数据;建抑郁症检测模型,得到每个样本的预测抑郁概率分布;制定标签校正策略,对训练集数据进行标签校正;采用损失函数对抑郁症检测模型进行训练,得到最终的抑郁症检测模型。本发明通过制定不同的标签校正策略,有效识别并校正训练集的错误标签,减轻数据集中不准确标记对自动抑郁检测模型性能的影响;同时,采用深度学习的方法构建抑郁症检测模型,获取语音信号中更深层次的时空信息,从全局角度更全面地检测音频中的抑郁信号,损失函数在优化网络参数的同时尽可能保留准确的标签,增强了对抑郁症检测的准确性。

    一种基于双流时空编码器的自监督视频异常检测方法

    公开(公告)号:CN118097517A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410465339.2

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于双流时空编码器的自监督视频异常检测方法,属于视频异常检测技术领域。该方法包括预处理模块、视频流网络、光流网络以及横向链接。该方法引入光流来为模型提供额外的视觉线索,同时结合原始视频,从而设计了一个双流编码器来从视频中提取复杂的时空信息;其次,双流编码器采用针对不同模态数据的定制网络架构,分别为视频流网络和光流网络,实现了对视频中高级视觉特征更全面的提取;最后,通过设计横向连接来促进双流通道之间的信息交互,以弥补了深度网络中的信息遗漏问题。该方法通过以上几点提高了视频异常检测的性能。

    一种基于时空循环架构的3D人体姿态估计方法

    公开(公告)号:CN118038561A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410449199.X

    申请日:2024-04-15

    Abstract: 一种基于时空循环架构的3D人体姿态估计方法,通过分别设计三个图卷积网络来处理这些图数据,最终得到一个融合的特征,充分学习关节之间的空间相关性,同时在一定程度上解决了关节的自遮挡问题;采用了一种全局局部的交替机制,通过结合在建模全局信息方面表现出色的自注意力机制和能够控制注意力机制关注范围的滑动窗口机制,以引导网络在较短的时间内关注局部细节,在较长的时间内关注全局信息,因此本方法成功避免了较长序列的干扰,使改进后的自注意力能够交替关注全局和局部信息,更加全面地捕捉时间特征,并在一定程度上解决关节的深度模糊问题。经过实验,与将自注意力机制引入3D人体姿态估计领域的方法PoseFormer比较,本方法更加准确。

    基于区块链与生成式对抗网络的机器生成文本检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117371049A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311166903.2

    申请日:2023-09-08

    Abstract: 本发明提供一种基于区块链与生成式对抗网络的机器生成文本检测方法及系统,该方法通过获取包括文本训练数据和相应的类别标签的文本分类数据集;训练基于生成式对抗网络的机器生成文本检测模型;将训练后的基于生成式对抗网络的机器生成文本检测模型部署到区块链系统中;将接收的待分类文本作为输入,训练后的基于生成式对抗网络的机器生成文本检测模型进行分类预测,获得分类结果;区块链系统将记录分类结果到区块链上;区块链系统返回分类结果给用户;本发明能够实现对真实文本与对抗性文本进行高准确性的分类,并通过区块链技术保证数据的安全性与可信度。

    基于红外图像和可见光图像的交通事件检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117173649A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311218824.1

    申请日:2023-09-20

    Abstract: 本发明提供一种基于红外图像和可见光图像的交通事件检测方法及装置,通过获取待检测道路场景的红外图像和可见光图像;获得预处理后的红外图像和预处理后的可见光图像;在预处理后的可见光图像的亮度低于设定阈值时,使用预先训练好的深度学习图像融合模型对预处理后的红外图像和预处理后的可见光图像进行融合,获得融合图像作为待检测图像;在预处理后的可见光图像的亮度不低于设定阈值时,将预处理后的可见光图像作为待检测图像;将待检测图像输入交通事件检测模型,获得检测结果;本发明能够保证光照条件充足时的高精度检测的同时,有效提高夜晚等低光照条件下交通事件检测的准确率和鲁棒性。

    一种RIS辅助无线通信的三端融合任务调度模型与方法

    公开(公告)号:CN117156494A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311422980.X

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明属于移动边缘计算任务调度、RIS辅助无线通信领域,公开了一种RIS辅助无线通信的三端融合任务调度模型与方法,构建RIS辅助无线通信的MEC通信模型,将用户的计算任务拆分成多个依赖关系约束的任务,并且根据用户任务和信道情况构建三端融合的任务调度模型,用户端使用TSO方法来得到用户的任务调度决策,并将其发送到MEC端和RIS端,RIS端使用AOPO方法来优化无线通信质量,最后,AODSO方法采用交替优化策略来实现调度决策和通信质量的联合优化。本发明可以有效的增强信道增益,改善通信质量,改善边缘任务调度不合理导致的服务器资源浪费问题,从而降低用户的平均时延。

Patent Agency Ranking