公开(公告)号：CN120070860A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510143842.0

申请日：2025-02-10

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王浩 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于有向候选框生成机制的Meta‑DETR小样本旋转目标检测方法，本发明采用的步骤如下：包含以下7个步骤：步骤1.特征提取；步骤2.位置编码；步骤3.相关聚合模块；步骤4.Encoder对特征进行编码；步骤5.有向候选框生成；步骤6.Decoder层；步骤7.预测头；本发明将有向候选框生成机制引入Meta‑DETR后模型能够更精确地定位目标，减少误检和漏检的情况，从而提高整体检测精度，并且有向候选框生成机制能够利用目标的方向信息，使得特征对齐更加有效。这对于具有特定方向性的目标尤为重要。

公开(公告)号：CN119904643A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510095325.0

申请日：2025-01-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 黄成智 ,  禹晶 ,  肖创柏

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的特征聚焦图像语义分割方法，采用特征金字塔结构，生成四个不同尺寸大小的特征图，在特征图嵌入的过程中使用重叠块嵌入模块以保证特征图在分块的同时保证局部信息一定程度上的连续性，利用位置编码生成模块根据局部邻域信息动态地生成对应位置编码，保持计算机视觉中所需的平移不变性，然后在Transformer编码过程中采用结合了聚焦注意力机制和卷积运算的融合模块，利用自注意力机制把握整体结构和远距离的依赖关系、引入卷积注意力使得模型保持对局部信息的敏感性，使得模型能够同时整合全局和局部细节信息。最后模型各个阶段生成的不同尺寸的特征图输入到解码器中进行分割。本发明方法提高了对目标边界和复杂场景的分割表现。

公开(公告)号：CN117893868A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410086928.X

申请日：2024-01-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 何帅翰 ,  禹晶 ,  肖创柏

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/70 ,  G06V10/52 ,  G06V10/771 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强和多尺度的无参考框图像目标检测方法，本方法提出一个特征增强模块，通过引入额外的上下文信息和边缘信息来辅助目标检测，提升无参考框图像目标检测算法的性能。该模块包含边缘分支和上下文分支，边缘分支使用三个并行的卷积层来获取特征图中的细节信息。通过该模块能够有效解决混叠效应。本发明提出一个多尺度多阶段的特征融合方法，通过若干个融合模块来组成密集结构从而加强特征融合。在融合模块中，为了加强相邻特征层的融合，通过加权的方式让不同尺度的特征根据其重要性获得不同的权重。通过特征融合方法，更好地结合浅层特征和深层特征，缓解融合过程中的信息衰减问题，也有助于定位目标和检测小目标。

公开(公告)号：CN117891923A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410113798.4

申请日：2024-01-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 卢子昊 ,  肖创柏

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/31 ,  G06F16/33 ,  G06F16/338 ,  G06F16/951 ,  G06F16/36 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明公开了一种基于意图识别和知识图谱的法律问答系统，包括数据存储模块、数据处理模块、对话管理模块、自然语言理解模块、模型API接口服务模块、知识计算模块和前端交互模块。数据存储模块负责管理Elasticsearch和Neo4j数据库；数据处理模块通过网络爬虫搜集数据并在处理后传递至数据存储模块；对话管理模块配置问答系统运行模式与提问问题处理任务分发；自然语言理解模块负责对提问语句意图进行分析；模型API接口服务模块：负责对话模块与自然语言理解模块的对接；知识计算模块负责根据配置，选取合适的问题检索方式，生成查询语句检索；前端交互模块负责接收用户问题输入并展示答案反馈；本发明为广大民众提供了准确便捷且经济实惠的咨询方式。

公开(公告)号：CN111402173B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202010213383.6

申请日：2020-03-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 董惠雯 ,  禹晶 ,  郭乐宁 ,  肖创柏

IPC: G06T5/70

Abstract: 本发明实施例提供一种混合噪声去除方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：将相似图像块组矩阵输入混合噪声去除模型，输出去噪图像块组矩阵；其中，所述混合噪声去除模型是基于双加权lp范数与全变分进行构建。本发明实施例通过基于双加权lp范数与全变分进行构建混合噪声去除模型，为图像成分的估计提供了更准确的约束条件，在椒盐与高斯噪声混合的情况下，具有更好的复原性能。

公开(公告)号：CN111160229B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN201911370916.5

申请日：2019-12-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 尉婉青 ,  禹晶 ,  柏鳗晏 ,  肖创柏

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/269 ,  G06T3/4007 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明实施例提供一种基于SSD网络的视频目标检测方法及装置，该方法包括：将待检测视频的当前帧和邻近帧，分别输入至预设的SSD网络模型的低层卷积进行特征提取；通过光流网络获取每一邻近帧和当前帧的光流场；根据每一邻近帧特征提取后的低层特征和当前帧的光流场，获得当前帧的多个光流补偿特征；根据当前帧的低层特征和多个光流补偿特征，进行特征融合，得到当前帧的时间融合特征；将当前帧的时间融合特征输入高层卷积进行特征提取，输出当前帧的检测结果。该方法充分考虑到与当前帧有时间关联的邻近帧以及之间的光流场，从而不受视频中目标、背景的不断变化造成的模糊、光照变化和目标变化等情况影响，能够显著提高视频的目标检测精度。

公开(公告)号：CN111460333B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202010233677.5

申请日：2020-03-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 朱哲哲 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06F16/9538 ,  G06F16/957

Abstract: 本发明公开了一种实时搜索数据分析系统，该系统利用流式计算大数据技术，分析统计垂直搜索引擎产生的搜索行为数据，并提供可视化展示。数据收集阶段利用研发的埋点技术收集用户在搜索界面留下的点击浏览等行为，同时收集搜索被使用的数据，数据分析阶段离线与实时相结合，将离线数据存储，实时数据分析后存入数据库系统。在搜索数据展示方面，除了可视化展示分析结果，同时利用搜索引擎技术帮助用户更便捷的搜索分析结果，挖掘数据潜在价值，用户只需要在搜索框输入需要的数据分析维度，然后点击想要查看的分析结果，就可以直观的看到可视化的图表结果，更加方便快捷。

公开(公告)号：CN116129115A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310010194.2

申请日：2023-01-04

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 樊金山 ,  肖创柏 ,  段娟 ,  禹晶

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于动态卷积注意力的图像语义分割方法，以实现对原始图像的语义分割，利用ResNet101网络对原始图像进行特征提取，生成高层特征和低层特征；将高层特征通过不同尺度的自适应池化层，生成四组不同尺寸的标准卷积核，利用卷积层对标准卷积核进行线性组合，生成初始动态卷积核；利用空间注意力机制增强初始动态卷积核的特征提取能力，生成最终动态卷积核，用生成不同尺寸的最终动态卷积核实现多尺度处理；利用高层特征的语义信息，生成低层特征的通道权重，对低层特征的通道信息进行重新加权，将低层特征和高层特征进行特征融合。本发明能够有效的提取多尺度信息，利用高层特征的语义信息和低层特征的细节信息，提高语义分割的准确率。

公开(公告)号：CN110570359B

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN201910320619.3

申请日：2019-04-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 同磊 ,  禹晶 ,  肖创柏

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了基于光谱和空间总变分最小限制的多层非负矩阵分解高光谱图像解混方法，设高光谱图像矩阵Y，端元光谱矩阵M，丰度矩阵R，随机噪声E，建立线性光谱混合模型将多层非负矩阵分解应用于线性混合模型：设计光谱域、空间域总变分函数；将光谱域和空间域总变分最小约束引入MLNMF，建立SSTV‑MLNMF目标函数；对得到的目标函数进行优化；选定实验参数，得到最终的解混结果。本发明将总变分最小的特点应用到了光谱域以及空间域，通过模拟高光谱图像和真实高光谱图像数据实验，验证了本算法的有效性，本方法比其它方法解混精度高。

公开(公告)号：CN114372090A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202111662826.0

申请日：2021-12-31

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李丹丹 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06F16/2457 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明公开了大数据环境下用户阅读行为分析与预测系统，包括：文本数据相关分析单元、用户数据相关分析单元、数据异常分析单元和用户行为预测单元；大数据环境下用户阅读行为分析与预测系统分为用户数据存储层、用户数据处理层、用户数据分析和建模层、服务层以及展示层。用户数据处理层包括源数据采集、源数据清洗、数据存储、数据管理和维护。用户数据分析和建模层包括文本数据相关分析、用户数据相关分析、数据异常分析和用户行为预测的代码。服务层包括数据服务、行为服务、用户服务、画像服务、预测服务。展示层主要负责统计分析的结果的展示在界面上。本系统有利于代码可维护性、可读性、灵活性，有益于系统管理和维护。