公开(公告)号：CN115292483A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210288840.7

申请日：2022-03-23

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 冀振燕 ,  孔德焱 ,  杨燕燕 ,  吴睿智 ,  韩梦豪

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06N3/04 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开一种基于不确定性感知异质图注意力网络的短文本分类方法。该方法包括：获取有标签数据集和无标签数据集，其中有标签数据的数量少于无标签数据；基于所述有标签数据集训练异质图注意力网络模型；利用经训练的异质图注意力网络模型对所述无标签数据集进行预测，并计算预测结果的不确定性值；利用预测值和所述不确定性值同时作为置信度，对所述无标签数据集打伪标签，并选择出正负样本伪标签；混合所选择的伪标签数据和所述有标签数据集，获得混合数据集，利用该混合数据集对所述异质图注意力网络模型进一步训练；重复上述步骤，直到满足设定的终止条件。本发明能够在低数据源的情况下，准确对常见的短文本进行分类。

公开(公告)号：CN114240969A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111572330.4

申请日：2021-12-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 冀振燕 ,  郭晓轩 ,  冯其波 ,  郑发家 ,  杨燕燕

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开一种基于条纹多视野卷积网络的多线激光图像缺陷分割方法。该方法包括：将多线激光光条图像输入到基于条纹多视野卷积的激光光条图像缺陷分割模型中，提取特征以分割出多种成像缺陷。条纹多视野卷积层包括四个卷积分支，分别为3*3普通卷积分支、3*3空洞卷积分支、横向条纹卷积分支和纵向条纹卷积分支。普通卷积分支主要提取多线激光图像的细节信息空洞卷积分支恰好是两个条纹卷积的交叉重叠区域，用于提取中心位置的环状范围特征。横向条纹卷积分支用于提取多线激光图像的横向特征，挖掘单光条内部结构信息。纵向条纹卷积分支用于提取多线激光图像的纵向特征，主要挖掘相邻光条间的关联信息。本发明能准确分割常见的激光图像成像缺陷。

公开(公告)号：CN119313652A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411517940.8

申请日：2024-10-29

Applicant: 北京交通大学 ,  滨州魏桥国科高等技术研究院

Inventor： 冀振燕 ,  姜相泽 ,  马连宏 ,  杨燕燕 ,  陈如梦

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种基于稀疏卷积重分配及检测头融合的缺陷检测方法。该方法包括：获取待检测目标的离散点云信息；将离散点云信息输入经训练的PillarNeXt模型，获得缺陷检测结果，其中PillarNeXt模型包含支柱编码器、主干网络、颈部网络和检测头，所述主干网络包含多组稀疏卷积模块，用于提取二维伪图像的点云特征，得到稀疏特征图，并将该稀疏特征图转化为稠密特征图，所述颈部网络用于捕获所述稠密特征图的空间信息，所述检测头用于预测待检测目标中心点的三维坐标信息、目标尺寸、目标朝向以及目标类别置信度热力图，并且每组稀疏卷积模块的数量非均匀分布，组数靠后的稀疏卷积模块的数量不大于组数靠前的稀疏卷积模块的数量。本发明能够实现快速准确的缺陷检测。

公开(公告)号：CN114240969B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202111572330.4

申请日：2021-12-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 冀振燕 ,  郭晓轩 ,  冯其波 ,  郑发家 ,  杨燕燕

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开一种基于条纹多视野卷积网络的多线激光图像缺陷分割方法。该方法包括：将多线激光光条图像输入到基于条纹多视野卷积的激光光条图像缺陷分割模型中，提取特征以分割出多种成像缺陷。条纹多视野卷积层包括四个卷积分支，分别为3*3普通卷积分支、3*3空洞卷积分支、横向条纹卷积分支和纵向条纹卷积分支。普通卷积分支主要提取多线激光图像的细节信息空洞卷积分支恰好是两个条纹卷积的交叉重叠区域，用于提取中心位置的环状范围特征。横向条纹卷积分支用于提取多线激光图像的横向特征，挖掘单光条内部结构信息。纵向条纹卷积分支用于提取多线激光图像的纵向特征，主要挖掘相邻光条间的关联信息。本发明能准确分割常见的激光图像成像缺陷。