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公开(公告)号：CN118942082A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411041513.7
申请日：2024-07-31
申请人： 上海大学
IPC分类号： G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0464
摘要： 本发明本发明涉及计算机深度学习和目标检测技术领域，具体涉及一种基于Gumbel分布采样和不确定性融合的多模态三维目标检测方法，步骤为：S1、获取包含待检测目标的场景的原始点云数据集和原始图像；S2、利用Gumbel‑Softmax函数对原始点云数据集进行分布采样，从原始点云数据集中选择出代表性点云，得到代表性点云子集；S3、通过点云特征提取模型对代表性点云子集进行进行特征提取，得到点云特征；S4、利用图像特征提取模型对原始图像进行特征提取，得到图像特征；S5、采用不确定性融合模块将点云特征信息与图像特征信息进行融合，得到融合特征；S6、将融合特征输入到检测头中，进行目标的检测识别。本发明目标检测方法的检测精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN118674035A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410713196.2
申请日：2024-06-03
申请人： 上海大学
IPC分类号： G06N5/025 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开一种基于多样本增强的非结构化文本持续关系抽取方法、装置、介质及产品，方法包括：通过采用对比学习损失函数，对预训练的编码器进行训练，获得一次训练后的编码器；进而计算得到语料训练集中每个语料样本的关系嵌入表示向量；然后对语料训练集中的语料样本进行聚类，并获取每一类中距离聚类中心最近的语料样本，添加至记忆库；并采用对比学习损失函数和原型相似度损失函数，对一次训练后的编码器进行训练，获得二次训练后的编码器；利用二次训练后的编码器对当前任务中的非结构化文本持续关系进行抽取。本发明通过对比学习的记忆回放策略，缓解了非结构化文本持续关系抽取中的灾难性遗忘的问题，可以持续高效地完成关系抽取任务。
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公开(公告)号：CN118608737A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202310048370.1
申请日：2023-01-31
IPC分类号： G06V10/10 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
摘要： 本发明属于机器人视觉图像领域，具体涉及一种基于多级关键点匹配和重构网络的移动机器人图像拼接系统和方法。所述方法包括以下步骤：（1）基于多阶段关键点匹配，得到与参考图像基线水平相同并包含单应偏移量信息的目标特征图Hx；（2）将参考特征图与所述目标特征图Hx进行动态融合，得到最终拼接特征图并将其进行尺度变换，再得到尺度特征图；（3）将所述尺度特征图进行多级重构，得到重建的拼接图像；（4）用损失函数对所述拼接图像中的缝合网络进行有监督的训练，使缝合的内容贴近真实图像。本发明提供的方法能克服传统算法拼接不同深度图像时产生的重影缺陷，同时适用于任意视角图像的拼接，为后续开展图像拼接算法的研究开拓了新的思路。
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公开(公告)号：CN118551825A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410675450.4
申请日：2024-05-28
申请人： 上海大学
IPC分类号： G06N3/092 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开一种协作多无人系统贡献评估与决策方法、产品、介质及设备，涉及协作多智能体强化学习领域，方法包括：基于每个无人系统的状态价值和优势动作价值，计算全局状态价值和优势动作价值，进而计算联合动作价值；利用联合动作价值和每个无人系统的动作价值分布，计算所有无人系统的联合动作价值分布；基于残差映射权重矩阵修正后的所有无人系统的联合动作价值分布以及每个无人系统的动作价值，对无人系统策略网络进行训练和优化；利用优化后的该网络进行决策。本发明能在面对复杂的、非单调的任务时，准确评估不同无人系统在团队奖励中的贡献占比，激励无人系统朝着最优协作策略前进，从而完成团队贡献度的合理分配。
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公开(公告)号：CN118550290A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410572330.1
申请日：2024-05-09
申请人： 上海大学
摘要： 本发明了公开一种基于自主规划路径模型的无人车路径规划方法及装置，涉及无人车规划路径领域，该方法包括在无人车与环境交互时将获取的四元组经验存入经验池；计算经验池中各个四元组经验的复合优先级，标记各个四元组经验的轨迹，利用优先级指数衰减分配方法对复合优先级数组进行更新，将更新后的复合优先级以及对应的四元组经验按照标记的轨迹存入至经验回放数组；根据重要性采样权重对经验回放数组进行采样得到采样四元组经验；利用采样四元组经验对自主规划路径模型进行训练，自主规划路径模型包括策略网络、价值网络和目标价值网络，利用训练后的策略网络，对无人车进行在线路径规划。本发明提高了无人车路径规划的准确率。
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公开(公告)号：CN118516234A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410492630.9
申请日：2024-04-23
申请人： 上海大学
摘要： 本发明属于生物医学工程和微流控技术领域，具体公开了一种多流场控制的血管化器官芯片及方法，其血管化器官芯片包括由上至下叠层设置的介质通道层、多孔膜层和组织腔室层；介质通道层底面上对称设置有间隔一定距离的左介质通道和右介质通道，左介质通道和右介质通道的两端分别与设置在介质通道层顶面上的储液管相配合；组织腔室层顶面设有组织腔室结构；多孔膜层设置在组织腔室结构与左介质通道和右介质通道之间；本发明巧妙地利用多孔膜结构形成垂直方向的毛细爆破阀，在保证了水凝胶的精准图案化的同时，还能确保水凝胶或细胞不会进入介质通道，能够有效构建的多流场控制的血管化器官芯片的微环境，从而方便模拟人体内生理微环境与病理学过程。
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公开(公告)号：CN115382591B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211034333.7
申请日：2022-08-26
申请人： 上海大学
IPC分类号： B01L3/00 , B81C1/00 , G01N33/543 , G01N33/548
摘要： 本发明涉及生物医学检测技术领域，公开了一种对称双路结构ELISA微流控检测芯片，检测芯片包括基底，基底上设有检测垫，检测垫一端设有加样区，另一端设有吸收区，加样区的两侧对称设有通道区，吸收区的两侧对称设有反应检测区；通道区包括非延时通道和延时通道，延时通道和非延时通道之间设有疏水间隔；非延时通道的入口端与加样区连通，非延时通道的出口端与反应检测区连通，非延时通道上设有酶标抗体包被区；延时通道由倒L型的第一延时通道和L型第二延时通道组成，第二延时通道的出口端与反应检测区连通，延时通道上设有显色剂包被区；反应检测区内设有检测线和质控线；吸收区与反应检测区、延时通道之间均设有疏水间隔。本发明检测芯片能实现两种生物标志物的同时检测，检测省时高效。
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公开(公告)号：CN114022381B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111299885.6
申请日：2021-11-04
申请人： 上海大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/084 , G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明属于图像修复技术领域，公开了一种双目图像自修复网络模型的训练方法，步骤为：S1：获取样本图像集，样本图像集中包括多对双目图像，每对双目图像包括一个左视角图像和一个右视角图像，左视角图像或右视角图像为损坏图像，保留损坏图像的原始未损坏图像作为该损坏图像的真值；将样本图像集按比例随机划分为训练集和测试集；S2：采用训练集对预先构建的双目图像自修复网络模型进行训练，更新双目图像自修复网络模型，得到训练后的双目图像自修复网络模型；S3：采用测试集对训练后双目图像自修复网络模型进行测试，从训练后的双目图像自修复网络模型中选出最优双目图像自修复网络模型。本发明的模型具有高效、实时、清晰、修复精度高等优点，修复得到的修复图像真实、自然。
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公开(公告)号：CN118365859A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410517328.4
申请日：2024-04-26
申请人： 上海大学
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06T11/60
摘要： 本发明公开基于隐含语义的船舶识别方法、装置、存储介质及产品，涉及小样本目标检测领域。获取图像数据集得到图像特征向量和文本特征向量；得到对应的隐含语义特征；得到去除差异后的图像特征向量；得到维度一致的隐含语义特征和图像特征向量；得到隐含语义特征的键和值，以及，图像特征向量的键和值；得到融合特征；构建船舶类原型特征；得到N个RoI边框特征；得到邻接矩阵；得到更新后的船舶类原型特征；根据所述更新后的船舶类原型特征，使用对比学习的方法优化所述预训练海上小样本创建目标识别模型，得到基于隐含语义的船舶识别模型，本发明提高了识别模型对船舶目标的识别准确度。
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公开(公告)号：CN115199458B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211009429.8
申请日：2022-08-23
申请人： 上海大学
摘要： 本发明公开一种小型水流能量收集器，涉及水流发电装置技术领域；包括支撑部、获能部和能量转换部；所述获能部活动设置于所述支撑部上，且所述获能部能够在水流推动下转动，所述能量转换部密封设置于所述获能部内，且所述能量转换部能够将所述获能部转动时的能量转换为电能。本发明提供的小型水流能量收集器，能将周围环境中的水流能量转化为电能待水面设备利用。
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