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公开(公告)号:CN114266786B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202111574420.7
申请日:2021-12-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G16H30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的胃病变分割方法及系统,方法包括:将胃镜病变图片样本输入至分割网络,得出病变区域的分割预测图像;其中,分割网络基于U‑Net包括编码器、扩张卷积模块和解码器;以胃镜病变图片样本与分割预测图像拼接形成的四通道张量以及胃镜图片与人工标注图片拼接形成的四通道张量作为判别网络的两组输入,以对两组输入分别为分割预测图像还是人工标注图片的真假判断作为输出,以博弈方式交替对分割网络和判别网络进行生成对抗网络训练至平衡状态;将所要分割的胃镜图片输入完成训练的分割网络,得到胃病变分割图像。通过本发明的技术方案,避免了随着网络的加深而导致梯度逐渐消失,提高了分割准确率和精度。
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公开(公告)号:CN111242216A
公开(公告)日:2020-06-05
申请号:CN202010031013.0
申请日:2020-01-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于条件生成对抗卷积神经网络的图像生成方法,属于深度学习、神经网络和图像生成领域。该生成方法由特征提取器、生成网络和判别网络三部分组成,本发明通过使用条件生成对抗卷积神经网络来训练生成样本,并增加特征提取模块,可以实现对生成图像的语义编辑,便于该发明在工业上的具体应用。本发明使用特征共享嵌入,可以有效缓解生成图像容易产生模式崩溃的问题。本发明将卷积神经网络和条件生成对抗卷积神经网络结合应用于图像生成,相比传统的图像生成方法,能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,学习样本特征分布,这种方法更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。
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公开(公告)号:CN114327311B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202210056405.1
申请日:2022-01-18
Applicant: 北京思普瑞特科技发展有限公司 , 北京工业大学
IPC: G06F3/12 , G06F18/23213 , G06F18/2413
Abstract: 本发明实施例公开了一种热敏打印机的打印标记检测方法及系统,包括纸张学习和纸张检测的步骤,纸张学习过程通过滑动平均值滤波器对原始数据进行初步降噪,利用K‑Means方法与快速傅里叶变换方式对纸张采样数据进行聚类并对聚类结果进行评价与反馈,得到合格的标记阈值,从而消除因纸张、传感器、温度、光照、电压等不确定因素对标记检测造成的不利影响;在纸张检测过程中,利用学习过程得到的标记阈值判断当前是否处于标记位置,并记录当前采样值,在打印机处于空闲状态时利用记录的采样值再次进行纸张学习过程,从而消除因外界低频扰动造成的传感器测量值基线漂移问题。
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公开(公告)号:CN114241278A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111641939.2
申请日:2021-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/62 , G06V10/26 , G06V10/776 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多分支的行人重识别方法和系统,属于机器学习技术领域,所述方法包括:获取基于残差神经网络的多分支网络,多分支网络包括:依次连接的多个中间卷积层和末端卷积层,一个和/或多个中间卷积层提取的特征进入分支,并进入下游操作,获得的末端特征与分割特征进行融合;基于多分支网络,训练识别模型;根据识别模型,对行人图像和待识别图像进行特征识别;根据特征的相似度,进行行人重识别。中间卷积层提取的特征具有良好的前景空间信息和行人局部特征,进入分支后获得具分割特征,而末端卷积层提取的末端特征具丰富语义信息;分割特征和高级特征融合,使最终具有良好空间信息和丰富语义信息,避免背景对特征匹配干扰。
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公开(公告)号:CN105893158A
公开(公告)日:2016-08-24
申请号:CN201610405363.2
申请日:2016-06-08
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F9/5077 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及云计算和大数据技术领域,特别是一种私有云条件下的大数据混合调度模型,包含了访问控制模块、任务分解模块、基于虚拟资源的全局调度器模块、资源虚拟化映射模块、虚拟资源监控模块、物理资源监控模块、基于物理资源的局部调度器模块。本发明为包含物理资源调度和虚拟资源调度,全局调度和局部调度的混合调度器,将用户任务分解为多个独立的子任务并分配到不同的集群或计算节点上,保证任务的并行快速执行,减少网络和数据迁移代价,而且利用物理资源调度对子任务的进一步分解,最大化集群资源的利用,进一步减少任务执行时间。
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公开(公告)号:CN114298047B
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202111641955.1
申请日:2021-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供基于笔画卷积和词向量的中文命名实体识别方法及系统,涉及命名实体识别技术领域,包括:获取文本中各汉字对应的笔画序列及各汉字的字符特征向量;将笔画序列输入笔画卷积神经网络,获取笔画特征向量;根据文本中实体的最大长度设置滑动窗口,通过自注意力机制获取每个字在滑动窗口内的词向量;拼接文本中各汉字的笔画特征向量、词向量和字符特征向量,并输入BiLSTM网络,获取每个汉字对应每种实体标签的得分;采用CRF模型对文本中每个汉字确定一个最佳的实体标签。本发明考虑到汉字的笔画序列对汉字的影响,结合汉字的笔画特征向量、词特征向量和字符特征向量后,在进行命名实体识别,提高命名实体识别的效果。
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公开(公告)号:CN114261215A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111584002.6
申请日:2021-12-22
Applicant: 北京思普瑞特科技发展有限公司 , 北京工业大学
IPC: B41J2/355
Abstract: 本发明实施例公开了一种热敏打印机的打印控制方法及系统,通过对打印头加热时间进行补偿,将驱动周期内的加热脉冲序列按顺序依次划分为预热脉冲、主脉冲和保温脉冲,对不同加热点位进行预热或保温,能够在不影响加热器件寿命的情况下很好的适应不同的打印速度,采用的多周期脉冲加热方式,可以使发热过程更为平滑,温度更稳定,提升打印清晰度。
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公开(公告)号:CN111428798A
公开(公告)日:2020-07-17
申请号:CN202010233727.X
申请日:2020-03-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的植物幼苗分类方法,包括获取数据集:获得相关植物大量已准确标识种类的图片。读取数据:获取经过人工标识的植物图像及其种类名。并统一调整图片大小,以确保输入的所有图片长宽一致。数据处理:对植物图像背景进行处理,为标准化输入做准备。经过一定的处理,确定植物在图像中的位置,对数据集进行预处理。创建模型:构建卷积神经网络,进行训练与拟合。模型评估:对创建的模型进行评估、预测。
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公开(公告)号:CN106101216A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610405563.8
申请日:2016-06-08
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: H04L67/2814 , H04L63/0428 , H04L63/08 , H04L67/141
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域,特别是一种基于分离逻辑的数据安全迁移方法,主要包括多个用户终端和多个集群服务系统;其中,所述集群服务系统包括安全服务节点、应用服务节点和数据服务节点;其中,所述用户终端与所述安全服务节点相连,只有通过所述安全服务节点认证的用户终端才能与应用服务节点相连;所述应用服务节点和数据服务节点相连。本发明将安全防护系统和应用服务系统进行逻辑分离,将迁移数据与控制信息逻辑分离,从而保证了数据迁移的安全性。
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公开(公告)号:CN103209408B
公开(公告)日:2015-12-09
申请号:CN201310095124.8
申请日:2013-03-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04W12/02
Abstract: 本发明公开了一种基于移动公网的加扰信息处理方法及系统,所述方法包括:信息发布平台和调度台之间交换信息,配置加扰信息发布的优先级;信息发布平台根据保密状态下的寻呼号码和加密终端号码查找对应关系,为调度台呼叫请求实现终端号码寻址;信息加扰服务器将信息发布平台传来的信息内容和寻呼号码按照预设的加扰算法进行加扰,将加扰信息按照优先级发给信息群发中心;信息群发中心将加扰信息利用优先信令通道发送到移动公网;加扰信息接收终端从移动公网接收加扰信息,并按照预先协商的解密解扰算法还原发布信息。应用本发明方案,能够实现个别或批量发送加扰信息到特定终端,同时禁止通话功能,防止移动终端真实号码泄漏和跟踪窃听。
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