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公开(公告)号：CN102542260A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110455262.3
申请日：2011-12-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向无人驾驶车的道路交通标志识别方法，包括如下步骤：1)变换图像的RGB像素值来增强交通标志特征颜色区域并用阈值分割图像；2)在灰度图像上进行边缘检测和连接，重构感兴趣区域；3)提取感兴趣区域的标记图作为其形状特征，用最近邻分类法对其区域形状进行分类，并排除非交通标志区域；4)灰度化，归一化交通标志感兴趣区域的图像，对其进行二元树复小波变换，组成图像的特征向量，用二维独立分量分析法降低特征向量的维数，并送入径向基函数核的支持向量机来判断感兴趣区域所属的交通标志类型。本发明能够稳定、高效地检测和识别无人驾驶车辆行驶环境中的多类交通标志。
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公开(公告)号：CN110083734B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN201910297399.7
申请日：2019-04-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码网络和鲁棒核哈希的半监督图像检索方法。通过步骤一，采用自编码网络结构提取深度图像特征，步骤二，鲁棒核哈希机制作为检索机制，步骤三，联合自编码网络和鲁棒核哈希实现图像检索完成检索过程，本发明提出使用自编码网络提取完备的图像特征，并且图像不需要人为标签，对于不同的数据集均有很好的学习能力和表达能力，对于大规模数据集效果更好。同时提出使用鲁棒核哈希(Robust Hashwith Kernels,RSH)检索机制，提高了KSH方法的鲁棒性，并降低了检索过程中的计算量，最终联合自编码网络和鲁棒核哈希的图像检索算法，提高了检索精度并极大降低了存储空间和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN116306606A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310316449.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F40/258 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F40/211 , G06Q40/00
Abstract: 本发明公开一种基于增量学习的金融合同条款提取方法和系统，包括：获取条款数据，并对条款数据进行预处理及标准化；构造批量数据生成器，生成神经网络输入张量；基于一维CNN和双向LSTM网络搭建条款提取模型；将条款训练数据输入条款提取模型进行训练，对新数据进行增量训练；将条款测试数据送入已训练完成的条款提取模型中进行预测，获取段落的序列标注并提取得到预测的条款。本发明的优点是采用知识蒸馏的方式进行类增量学习，既能保留旧模型的预测效果，又能获得新类别的识别能力。同时利用CNN的速度和轻量特性与RNN的上下文信息获取特性，提高预测的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN116108206A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310390977.8
申请日：2023-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种金融数据实体关系的联合抽取方法及相关设备，包括：获取待处理金融文本的特征信息并进行分区过滤，得到输入特征向量和词向量；将输入特征向量和词向量均输入第一抽取模型，得到早期识别结果和早期分类结果；将输入特征向量、早期识别结果和早期分类结果均输入第一互信息模块得到实体信息流，将词向量、早期识别结果和早期分类结果输入第二互信息模块得到关系信息流；将实体信息流、关系信息流均输入第二抽取模型得到实体识别结果和关系分类结果，对识别分类结果进行解码，得到主体识别结果、客体识别结果以及主体与客体之间的关系并组成三元组形式，得到金融文本的实体关系抽取结果；提高了金融数据实体关系抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN109829462A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910038453.6
申请日：2019-01-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开是关于一种基于语义分割的多种花卉识别方法，其中方法包括如下步骤：采集包含多个花卉品种的图片，选择几种常见品种的花卉作为识别类型；对采集的图片进行清洗和整理；对整理后的图片按照花卉的品种进行像素级别的类别标记，针对每一张图片生成一个标签图片，构建一个像素级别的花卉标签图像数据集；使用SegNet语义分割网络作为多种花卉识别模型，用花卉标签图像数据集对所述网络进行迭代训练与模型验证，得到最终的分类模型；将一张新的含有多个花卉品种的图片作为输入，用训练好的网络模型对输入的图片进行花卉品种识别，模型输出图片中包含的多个花卉品种名称。本公开能够快速、有效地同时识别一张图片中的多个花卉品种。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114693939B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210259132.0
申请日：2022-03-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下透明物检测深度特征提取方法，通过复合主干网络获得初步特征，再利用感受野增强特征金字塔模块处理初步特征，通过融合上下文特征信息，将第一金字塔阶段特征图利用感受野增强处理并将增强后的特征与第二金字塔阶段特征图进行融合，能够提取复杂的环境中较为鲁棒的玻璃器皿等透明目标的深度特征，有利于提升对玻璃器皿等透明目标检测算法的效果。
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公开(公告)号：CN116108206B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310390977.8
申请日：2023-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种金融数据实体关系的联合抽取方法及相关设备，包括：获取待处理金融文本的特征信息并进行分区过滤，得到输入特征向量和词向量；将输入特征向量和词向量均输入第一抽取模型，得到早期识别结果和早期分类结果；将输入特征向量、早期识别结果和早期分类结果均输入第一互信息模块得到实体信息流，将词向量、早期识别结果和早期分类结果输入第二互信息模块得到关系信息流；将实体信息流、关系信息流均输入第二抽取模型得到实体识别结果和关系分类结果，对识别分类结果进行解码，得到主体识别结果、客体识别结果以及主体与客体之间的关系并组成三元组形式，得到金融文本的实体关系抽取结果；提高了金融数据实体关系抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN110083734A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910297399.7
申请日：2019-04-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码网络和鲁棒核哈希的半监督图像检索方法。通过步骤一，采用自编码网络结构提取深度图像特征，步骤二，鲁棒核哈希机制作为检索机制，步骤三，联合自编码网络和鲁棒核哈希实现图像检索完成检索过程，本发明提出使用自编码网络提取完备的图像特征，并且图像不需要人为标签，对于不同的数据集均有很好的学习能力和表达能力，对于大规模数据集效果更好。同时提出使用鲁棒核哈希(Robust Hashwith Kernels,RSH)检索机制，提高了KSH方法的鲁棒性，并降低了检索过程中的计算量，最终联合自编码网络和鲁棒核哈希的图像检索算法，提高了检索精度并极大降低了存储空间和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN109934234A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910186624.X
申请日：2019-03-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开是关于一种用于分割银行卡卡号的图像处理方法。该方法包括：步骤1：采集银行卡图片；步骤2：将图片转换成灰度图像；步骤3：用一个行数为1、数为两倍图像宽度的全1矩阵算子对灰度图像进行腐蚀操作；步骤4：对步骤3得到的图像进行二值化处理，按行对像素值进行求和，横向投影，获取卡号区域位置，分割灰度图像中的卡号部分；步骤5：用一个行数为两倍图像高度、列数为1的全1矩阵算子对步骤5得到的卡号部分灰度图像进行腐蚀操作；步骤6：对步骤5得到的图像进行二值化处理，按列对像素值进行求和，纵向投影，获取卡号中每个数字的位置；步骤7：分割银行卡卡号。本公开能够从银行卡号中准确有效地分割出卡号。
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公开(公告)号：CN114693939A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210259132.0
申请日：2022-03-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下透明物检测深度特征提取方法，通过复合主干网络获得初步特征，再利用感受野增强特征金字塔模块处理初步特征，通过融合上下文特征信息，将第一金字塔阶段特征图利用感受野增强处理并将增强后的特征与第二金字塔阶段特征图进行融合，能够提取复杂的环境中较为鲁棒的玻璃器皿等透明目标的深度特征，有利于提升对玻璃器皿等透明目标检测算法的效果。
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