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公开(公告)号：CN118779463A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410780089.1
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于大语言模型的时序知识图谱补全方法，设计了一个用于时序知识图谱补全的框架时序知识图谱‑大语言模型框架(TKG‑LLM)。将四元组中的实体、关系以及时间信息拼接为文本序列，通过设计特定任务的提示约束大语言模型的输出，将提示、文本序列、以及辅助提示按照一定的规则进行拼接作为大语言模型的输入。为了增强大语言模型在时序知识图谱补全领域的专业性和输出可控性，使用指令微调技术以预测实体/关系或评估四元组的合理性，缓解了大语言模型在该任务中的幻觉问题。
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公开(公告)号：CN105550699B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201510901557.7
申请日：2015-12-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN融合时空显著信息的视频识别分类方法，其能够提高视频分类的准确率。该方法包括步骤：(1)对待识别分类视频进行采样得到多个视频片段；(2)将每个视频片段处理为三个序列:原始图像序列、边缘图像序列和光流图像序列；(3)利用卷积神经网络模型针对原始图像序列、边缘图像序列和光流图像序列这三类数据提取特征，并基于这三类特征，计算视频片段隶属于不同类别的概率；(4)融合不同的特征计算得到的类别概率，得到视频片段的分类结果；(5)融合步骤(4)的各视频片段的分类结果，得到视频的分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105205475B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201510684375.9
申请日：2015-10-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种动态手势识别方法，其能够提高动态手势识别的准确率。该方法包括步骤：(1)对动态手势数据进行预处理，基于间隔取样方法扩展动态手势数据，基于canny边缘检测算子计算扩展后扩展动态手势数据的RGB三个通道的边缘，生成彩色边缘图像；(2)基于卷积神经网络模型提取手势特征序列；(3)通过步骤(2)提取的手势特征序列和手部方向特征，进行隐马尔科夫模型HMM训练，得到最接近手势样本的HMM。
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公开(公告)号：CN105550699A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510901557.7
申请日：2015-12-08
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN融合时空显著信息的视频识别分类方法，其能够提高视频分类的准确率。该方法包括步骤：(1)对待识别分类视频进行采样得到多个视频片段；(2)将每个视频片段处理为三个序列:原始图像序列、边缘图像序列和光流图像序列；(3)利用卷积神经网络模型针对原始图像序列、边缘图像序列和光流图像序列这三类数据提取特征，并基于这三类特征，计算视频片段隶属于不同类别的概率；(4)融合不同的特征计算得到的类别概率，得到视频片段的分类结果；(5)融合步骤(4)的各视频片段的分类结果，得到视频的分类结果。
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公开(公告)号：CN105205475A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510684375.9
申请日：2015-10-20
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/00375 , G06K9/00355 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种动态手势识别方法，其能够提高动态手势识别的准确率。该方法包括步骤：(1)对动态手势数据进行预处理，基于间隔取样方法扩展动态手势数据，基于canny边缘检测算子计算扩展后扩展动态手势数据的RGB三个通道的边缘，生成彩色边缘图像；(2)基于卷积神经网络模型提取手势特征序列；(3)通过步骤(2)提取的手势特征序列和手部方向特征，进行隐马尔科夫模型HMM训练，得到最接近手势样本的HMM。
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公开(公告)号：CN104376591A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410655751.7
申请日：2014-11-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T7/97 , G06T2207/10056 , G06T2207/20212
Abstract: 本发明公开了一种手语动态合成光场的生成方法，包括步骤：(1)通过对采集场景进行视角分析，对采样数据进行空域密度的优化；(2)使用关键帧插值方法对时域密度进行优化。本发明通过对空域和时域两个维度的采样密度进行优化，能够快速大量、自动生成场景的动态合成光场数据，灵活性强，操作性好，生成信息密集。
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