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公开(公告)号：CN118585657A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411051948.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本说明书公开了一种基于卫星轨道威胁领域知识图谱的事件预测方法，通过构建卫星轨道威胁领域的知识图谱，利用元路径的提取、超边的构建、特征编码、特征聚合等步骤，得到了能够全面准确地描述卫星轨道威胁领域中各实体本身以及各实体之间的复杂关系的目标特征，并以各实体的目标特征训练预测模型，使得预测模型具备准确判断卫星与卫星事件之间的关联的能力，从而提高了卫星事件预测的效率和精度。相比于传统的知识图谱方案，上述方案中预测模型的训练过程中加强对实体关联的理解，有效提高了预测模型针对卫星轨道威胁领域事件预测的准确性和效率，为该领域的决策和应对提供了更可靠的支持。
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公开(公告)号：CN117592003A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410071684.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于多模态双线性池化的运动模式识别方法、装置及介质，包括：获取用户的多模态传感器数据；从所述多模态传感器数据中提取多个单模态传感器数据特征；将每个所述单模态传感器数据特征进行融合操作并拼接为一个多模态特征序列；将多模态特征序列输入LSTM，得到多模态时序特征序列，然后，通过软注意力机制，将多模态特征序列与多模态时序特征序列进行加权以及信息融合；将融合了时序信息的多模态特征输入多层感知机，预测运动模式。本发明提出多模态双线性注意力池化对多模态感知数据进行特征融合，通过利用模态间的信息增强、互补性来指导多运动模式识别；解决了多模态特征学习中面向复杂场景理解的信息间可信互补和增强问题。
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公开(公告)号：CN117033666B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311285974.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种多模态知识图谱的构建方法、装置、存储介质及设备。所述方法包括：获取目标业务场景的业务数据，根据业务数据构建场景本体库，确定文本数据中包含的各文本实体以及各文本实体之间的第一对应关系；确定与文本数据对应描述相匹配的目标视频数据；确定目标视频数据中包含的各图像实体以及各图像实体之间的第二对应关系；根据各图像实体以及第二对应关系，对信号数据进行标注，根据标注后的信号数据确定各信号实体以及各信号实体之间的第三对应关系；根据每种模态的业务数据对应的信息贡献度，对各文本实体和第一对应关系、各图像实体和第二对应关系、各信号实体和第三对应关系进行对齐融合，根据融合结果构建多模态知识图谱。
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公开(公告)号：CN117037046B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311293169.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种视听事件检测方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的视听事件检测方法中，获取目标音视频数据，并从所述目标音视频数据中提取目标视频与目标音频；采用同一方式对所述目标视频与所述目标音频进行分段，得到相同数量的分段视频与分段音频；将在所述目标音视频数据中位于同一时间段的分段视频与分段音频确定为音视频对；针对每个音视频对，提取该音视频对中的分段视频的视频特征与分段音频的音频特征；对所述视频特征与所述音频特征进行融合，得到该音视频对的融合特征，所述融合特征用于表征该音视频对的视听事件语义；根据该音视频对的融合特征确定该音视频对的视听事件检测结果。(56)对比文件李敏;高珏;吴佳家;许华虎.基于本体的多模式融合语义提取模型.计算机技术与发展.2013,(第09期),全文.
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公开(公告)号：CN117037046A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311293169.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种视听事件检测方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的视听事件检测方法中，获取目标音视频数据，并从所述目标音视频数据中提取目标视频与目标音频；采用同一方式对所述目标视频与所述目标音频进行分段，得到相同数量的分段视频与分段音频；将在所述目标音视频数据中位于同一时间段的分段视频与分段音频确定为音视频对；针对每个音视频对，提取该音视频对中的分段视频的视频特征与分段音频的音频特征；对所述视频特征与所述音频特征进行融合，得到该音视频对的融合特征，所述融合特征用于表征该音视频对的视听事件语义；根据该音视频对的融合特征确定该音视频对的视听事件检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116127148B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310391572.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/901 , G06F21/64
Abstract: 本说明书公开了一种数据可信存储方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例第一区块链节点和第二区块链节点属于不同的区块链网络，第一区块链节点确定各待存储数据和执行针对各待存储数据的传输任务的任务并发数。基于任务并发数，对各待存储数据进行分组，得到每个数据组。将每个数据组包含的待存储数据并行发送给执行针对每个数据组的传输任务所需的中继链节点。每个中继链节点将接收到的每个待存储数据发送给第二区块链节点。第二区块链节点在对每个待存储数据进行共识校验后，将每个待存储数据存储在第二区块链节点对应的区块链上。此过程中，可以将第一区块链节点的批量数据并行发送给第二区块链节点，从而提高了跨链数据传输的效率。
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公开(公告)号：CN119519823B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510058886.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种星群协同实现遥感任务的区域覆盖方法及装置，涉及卫星遥感技术领域，该方法中卫星探测任务区域后建立第一覆盖地图，以及在探测到障碍物时，在障碍物的位置释放信息素来标记该障碍物，然后基于障碍物的位置以及信息素的释放时间生成第一信息素地图。在通信范围内该卫星可与其他卫星建立通信，基于通信获取的地图对第一覆盖地图和第一信息素地图进行更新，得到第三覆盖地图和第三信息素地图。再结合第三覆盖地图和第三信息素地图确定卫星集群的未覆盖区域，从未覆盖区域中选择目标区域作为卫星的下一覆盖区域，以解决目前多星协同覆盖技术中由于无法高效避开未知障碍物、非覆盖区域导致的覆盖率低和重复覆盖率高的技术问题。
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公开(公告)号：CN118585657B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411051948.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本说明书公开了一种基于卫星轨道威胁领域知识图谱的事件预测方法，通过构建卫星轨道威胁领域的知识图谱，利用元路径的提取、超边的构建、特征编码、特征聚合等步骤，得到了能够全面准确地描述卫星轨道威胁领域中各实体本身以及各实体之间的复杂关系的目标特征，并以各实体的目标特征训练预测模型，使得预测模型具备准确判断卫星与卫星事件之间的关联的能力，从而提高了卫星事件预测的效率和精度。相比于传统的知识图谱方案，上述方案中预测模型的训练过程中加强对实体关联的理解，有效提高了预测模型针对卫星轨道威胁领域事件预测的准确性和效率，为该领域的决策和应对提供了更可靠的支持。
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公开(公告)号：CN117348999B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311665189.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , H04L67/104
Abstract: 本说明书公开了一种业务执行系统及业务执行方法。所述业务执行系统包括：链上子系统以及链下子系统，链上子系统包括：发布模块、调度模块、计算模块，链下子系统包括：业务执行模块、业务端，业务端用于根据用户输入的操作指令，生成计算任务，通过发布模块，在区块链上发布计算任务对应的目标事件，并通过计算模块获取所述计算任务的执行结果。调度模块接收目标事件，并确定计算任务所需的资源信息以及目标业务执行模块。计算模块用于将计算任务分配给目标业务执行模块，通过目标业务执行模块加载资源信息对应的资源，以执行计算任务，得到执行结果，并将执行结果上传给计算模块。
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公开(公告)号：CN116402062A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310676959.6
申请日：2023-06-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于多模态感知数据的文本生成方法及装置，基于目标场景采集的音频数据表征的声音事件之间的原始关系构建初始声音事件图，在获取到的视频文本知识库和音频知识库中搜索到各声音事件之间的补充关系，并以补充关系构建补充场景图，基于从目标场景中采集的视频数据对应的原始描述文本构建语义场景图，将初始声音事件图、补充场景图和语义场景图三者融合，得到目标场景图，进而基于目标场景图得到描述目标场景的目标文本。可见，通过上述方案，使得目标场景图既包含多模态感知数据，也提高了场景的语义理解，从而提高了目标文本描述目标场景的准确性和完整性。
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