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公开(公告)号：CN111797782B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010654233.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像特征的车辆检测方法和系统，该方法包括：采集车辆图片，并对所述车辆图片进行预处理，得到处理后的图片；对所述处理后的图片进行特征提取，得到初始特征图；在所述初始特征图上进行卷积操作，得到不同尺度的特征图；分别在不同的特征图上进行特征缩放、特征映射和深度特征融合处理，得到金字塔特征图；将所述金字塔特征图输入经过训练的车辆检测模型，得到车辆的类别和位置。本发明中的车辆检测模型有效降低了车辆在图片中的定位误差，并提升了检测精度，在图片质量不高的情况下也能达到较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN111737470B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010595117.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种文本分类方法，方法首先对带标签的文本数据进行清洗，分数据集；然后将文本序列映射为文本向量S；并将文本向量S输入到双向LSTM网络中得到与文本向量S维度相同的文本向量S1、S2，由文本向量S、S1、S2计算得到文本向量Sw。最后，将句子Sw输入到神经网络中按照预设的超参数训练模型，根据模型在验证集上的表现选取最优的模型。本发明利用LSTM网络获取全局文本信息，并通过加权求和方式得到包含全局信息的文本向量Sw，实验结果显示，该模型取得了较好的分类精度。
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公开(公告)号：CN111209682B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010040884.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种全球气候变化现象数据的处理方法，包括收集预设时间跨度内，影响全球气候变化的数据；对收集到的数据进行数据预处理，得到预处理后的数据；对所述预处理后的数据进行统计建模，得到数据分析模型；通过所述数据分析模型，采用多变量融合和最小二乘拟合的方法，量化分析自然因素和人为因素对全球气候变化的影响，得出气候变化指数和量化结果。从而可以达到对全球气候变化的量化分析，有助于为全球非专业人士提供较为精确的气候变化量化分析模型，以加强环境保护。
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公开(公告)号：CN110751076B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910971215.0
申请日：2019-10-09
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种车辆检测方法，包括通过在十字路口安置相机，对目标车辆进行数据采集得到目标车辆图片；对目标车辆图片进行尺寸标准化处理和标注，以生成训练数据集；将训练数据集中的图片作为Darknet‑53网络的输入，进行图片特征提取；将提取到的图片特征进行特征拼接、残差映射、特征融合，将处理后的图片特征输入卷积神经网络中按预设的迭代次数进行训练，并根据训练数据集中的图片的真实值与卷积神经网络的输出值的差异对卷积神经网络中的参数不断进行更新，以生成车辆检测权重模型及训练好的参数；车辆检测权重模型调用训练好的参数对测试数据集中的图像中的车辆进行检测，并输出结果，本发明具有准确度高、检测速度快、重复检测率低等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111737470A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010595117.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种文本分类方法，方法首先对带标签的文本数据进行清洗，分数据集；然后将文本序列映射为文本向量S；并将文本向量S输入到双向LSTM网络中得到与文本向量S维度相同的文本向量S1、S2，由文本向量S、S1、S2计算得到文本向量Sw。最后，将句子Sw输入到神经网络中按照预设的超参数训练模型，根据模型在验证集上的表现选取最优的模型。本发明利用LSTM网络获取全局文本信息，并通过加权求和方式得到包含全局信息的文本向量Sw，实验结果显示，该模型取得了较好的分类精度。
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公开(公告)号：CN111209682A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010040884.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种全球气候变化现象数据的处理方法，包括收集预设时间跨度内，影响全球气候变化的数据；对收集到的数据进行数据预处理，得到预处理后的数据；对所述预处理后的数据进行统计建模，得到数据分析模型；通过所述数据分析模型，采用多变量融合和最小二乘拟合的方法，量化分析自然因素和人为因素对全球气候变化的影响，得出气候变化指数和量化结果。从而可以达到对全球气候变化的量化分析，有助于为全球非专业人士提供较为精确的气候变化量化分析模型，以加强环境保护。
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公开(公告)号：CN110956543A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911090739.5
申请日：2019-11-06
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种异常交易检测的方法，发明提供的基于长短期记忆网路(递归神经网络的一种)异常交易检测的方法，具有识别交易数据特征和交易时序特征能力，可以用于检测大量交易数据的异常交易检测的方法，实现了互联网金融系统中异常交易识别的优化，有效提升交易系统的安全性和执行效率。
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公开(公告)号：CN110751076A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910971215.0
申请日：2019-10-09
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种车辆检测方法，包括通过在十字路口安置相机，对目标车辆进行数据采集得到目标车辆图片；对目标车辆图片进行尺寸标准化处理和标注，以生成训练数据集；将训练数据集中的图片作为Darknet-53网络的输入，进行图片特征提取；将提取到的图片特征进行特征拼接、残差映射、特征融合，将处理后的图片特征输入卷积神经网络中按预设的迭代次数进行训练，并根据训练数据集中的图片的真实值与卷积神经网络的输出值的差异对卷积神经网络中的参数不断进行更新，以生成车辆检测权重模型及训练好的参数；车辆检测权重模型调用训练好的参数对测试数据集中的图像中的车辆进行检测，并输出结果，本发明具有准确度高、检测速度快、重复检测率低等优点。
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公开(公告)号：CN111797782A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010654233.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像特征的车辆检测方法和系统，该方法包括：采集车辆图片，并对所述车辆图片进行预处理，得到处理后的图片；对所述处理后的图片进行特征提取，得到初始特征图；在所述初始特征图上进行卷积操作，得到不同尺度的特征图；分别在不同的特征图上进行特征缩放、特征映射和深度特征融合处理，得到金字塔特征图；将所述金字塔特征图输入经过训练的车辆检测模型，得到车辆的类别和位置。本发明中的车辆检测模型有效降低了车辆在图片中的定位误差，并提升了检测精度，在图片质量不高的情况下也能达到较好的检测效果。
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