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公开(公告)号：CN111968755A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010846548.3
申请日：2020-08-21
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，包括LSTM用于提取序列数据中的规律信息的长短期记忆网络层、用于拟定输出维度的全连接层、以及用于调整预测数据与标签数据之间的拟合程度的激活层；所述疫情预测模型包含两层连接的长短期记忆网络层，第一层长短期记忆网络层的输出作为第二层长短期记忆网络层的输入。本发明将2*LSTM层连接模型对序列化数据进行建模，充分考虑疫情序列数据之间变化的影响，使得模型拟合效果更好。疫情序列数据在经过1层LSTM训练后，记忆信息得以保留并传输入下一层LSTM，使得模型能充分学习序列间的变化信息，无需考虑除疫情变化记录外的其他参数，预测误差相对较低，对于后期疫情发展趋势存在参考价值。
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公开(公告)号：CN112561224A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202010846537.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06F16/29 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种基于疫情大数据的返校安全评估方法，包括如下步骤：1)构建地理信息大数据：服务器端通过客户端采集上传、网络爬虫爬取和学校多系统交互获基础数据，构建疫情地理信息大数据；2)地理信息空间分析：基于疫情地理信息大数据，构建地理信息地图，结合空间分析方法——缓冲区分析，完成地理信息空间分析，获取疫情严重区域和疫情轻微区域；3)安全评估：客户端向服务器端发送安全评估请求，服务器端根据客户端的当前位置生成用户运动轨迹，并与服务器端中存储的疫情严重区域和疫情轻微区域进行比对，判断用户运动轨迹与疫情严重区域是否重合，并根据比对反馈是否可以返校的信息给客户端。
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公开(公告)号：CN114519723B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111599856.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种基于金字塔影像分割的陨石坑自动提取方法，其特征在于：以均分方式对待检月球DEM影像进行裁剪，构建多尺度金字塔影像，并将金字塔影像的所有层影像调整至统一尺寸，然后从底层至顶层将各层影像逐一输入U‑Net神经网络模型进行陨石坑的边缘分割，再利用模板匹配算法提取各个陨石坑的基于当前金字塔影像像素矩阵的像素中心坐标和大小，最后利用转换关系，计算各个陨石坑实际对应的经纬度中心坐标和半径。对现有陨石坑分割提取方法进行改进，使之适用于月球DEM中多尺度陨石坑的准确提取，为更完整的陨石坑目录集和航天器选址着陆提供支持。
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公开(公告)号：CN114519723A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202111599856.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种基于金字塔影像分割的陨石坑自动提取方法，其特征在于：以均分方式对待检月球DEM影像进行裁剪，构建多尺度金字塔影像，并将金字塔影像的所有层影像调整至统一尺寸，然后从底层至顶层将各层影像逐一输入U‑Net神经网络模型进行陨石坑的边缘分割，再利用模板匹配算法提取各个陨石坑的基于当前金字塔影像像素矩阵的像素中心坐标和大小，最后利用转换关系，计算各个陨石坑实际对应的经纬度中心坐标和半径。对现有陨石坑分割提取方法进行改进，使之适用于月球DEM中多尺度陨石坑的准确提取，为更完整的陨石坑目录集和航天器选址着陆提供支持。
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