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公开(公告)号：CN119375982A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411410480.9
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京工商大学
IPC: G01W1/10 , G01K13/024 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于动态邻居选择与时空建模的气温精细化监测方法(DTSTK)。涉及气温监测领域，所述方法包括动态邻居选择模块和时空建模模块。对收集到的时空数据集进行预处理，使用半正矢公式计算两点之间的大圆距离构建邻接矩阵；将得到的邻接矩阵通过动态邻居选择模块根据设定的阈值构建空间关系网络，动态选择最相关的邻居节点；在时空建模模块，将时间编码信息与空间特征相结合，使用长短期记忆网络(LSTM)进行时空建模和对缺失位置数据的预测，得到高精度的时空克里金插值结果。本发明能够以归纳式的方式学习和处理复杂的时空数据模式，可以有效捕获长期时间依赖性，改善了对复杂时空数据的特征提取不充分的问题，提高了对时空数据的动态性和异质性的捕获能力，显著提升了时空克里金插值的精确度。
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公开(公告)号：CN117874424A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311717140.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0442
Abstract: 一种基于深度学习网络的风速插值方法。本发明将站点监测到的数据进行归一化与标准化处理，并且将数据集分成训练集与测试集，构建网络损失函数，采用马尔科夫链蒙特罗积分来获得损失函数的估计值，迭代更新最优参数，对风速进行插值。
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公开(公告)号：CN112100371B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010808842.5
申请日：2020-08-12
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/117 , G06F40/205 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 弹幕是目前年轻人常用的互动方式，其中承载了丰富的情感信息。基于此本申请提出一种基于XLNet和BLS弹幕情感分类方法，包括：一、获取弹幕数据并预处理，构建数据集；二、对弹幕进行分词，使用词典编码器对句子进行标记；三、利用XLNet模型进行学习来更新深空间中的任务特定参数；四、将序列G(x)放入广义学习系统中，在广义空间中搜索额外的特征，根据实际的情绪分析任务随机生成映射特征和增强特征，并连接在一起计算样本的标签；五、用训练好的网络对测试样本做情感分类。
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公开(公告)号：CN116486005A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310405607.7
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本申请公开了一种基于全景X线片和深度学习模型进行牙齿三维重建的技术。本技术所要解决的问题在于传统的方式无法对口腔治疗过程充分有效表达。提出了一种以深度学习模型设计为出发点、以全景X线片为输入、三维牙齿模型为输出的端到端的牙齿重建模型，牙齿三维模型可视化。该架构使用基于编码器和解码器的网络结构来提取图像特征和深度信息；将提取的特征输入基于注意力机制的分割网络获取牙齿实例分割图；将提取的图像特征和深度信息输入生成对抗网络中，获取牙齿的矢状切片；最后将实例分割图、矢状切片和得到的牙弓曲线利用变形模块得到跟精准的三维牙齿模型。
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公开(公告)号：CN116363385A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310358835.3
申请日：2023-04-06
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明涉及一种面向局部失真的点云无参考质量度量方法，属于计算机视觉和计算机图形学领域。该方法首先对失真点云进行分割生成一组点云柱，之后通过映射将3D点云转换为2D伪图像。再通过二维卷积组成的网络对2D伪图像提取高维特征，最终预测得到与主观感知结果高度相似的客观质量分数。本发明在不需要原始参考点云信息的基础上，解决现有方法中信息丢失的问题，有效提取点云的局部失真特征，从而全面地对失真点云进行质量度量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116109720A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211635141.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 随着虚拟现实技术的发展，近年来对于场景渲染技术的研究逐步深入，同时真实世界捕获的材料外观通常由密集采样和高维双向反射分布函数(BRDF)材质表示，这会造成大量的存储，降低渲染效率与效果，本申请为解决上述技术问题，提出了一种基于神经BRDF的场景渲染方法。所述方法使用神经网络对BRDF压缩为潜在向量神经网络表示的BRDF，之后通过潜在向量神经网络表示的BRDF进行插值生成系列神经BRDF，最后通过神经BRDF进行重要性采样，应用渲染方法实现场景渲染。
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公开(公告)号：CN112364743A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011204098.4
申请日：2020-11-02
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06K9/00 , H04N21/4788 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06F40/143 , G06F40/284
Abstract: 弹幕视频是近年来新兴的一种娱乐互动的产物，对于包含弹幕视频的分类可以使用到这些先验知识，挖掘其中的情感信息以及对视频内容做出预测，本申请为解决上述技术问题，提供了一种基于半监督学习和弹幕分析的视频分类方法。包括：一、获取并预处理弹幕数据集。二、使用一种半监督学习的方式使用少部分标注数据和大量的无标注数据训练模型提取弹幕中的情感和主题信息。三、根据上述的结果来检测视频的内容，并结合时间轴将结果用于生成一种包含情感标签和主题标签的线性序列，通过对比不同视频的上述序列相似度，完成视频分类任务。
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公开(公告)号：CN104750837B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201510157668.1
申请日：2015-04-03
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/904
Abstract: 本申请提供一种增长型时间序列数据的可视化方法和系统。其方法包括：将待显示的增长型时间序列数据的数据集，生成具有对应所述数据集的按照一定顺序存储的属性值vij的二维数组；对所述二维数组中的每一个属性值vij转换以获得对应在预设的可视化显示区域中的坐标；将每一个项目j的坐标点用线段或者曲线链接生成Circle‑ThemeRiver的黑白图；对不同项目j进行不同颜色的标注生成Circle‑ThemeRiver的彩色图。本申请的方案通过将增长型的时间序列数据用主题河流图的方式展示在二维平面中、并将笛卡尔坐标形式的主题河流图转换成圆形，在增加空间利用率的同时增加前期时间数据的可识别性的问题。
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公开(公告)号：CN112115786B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202010813907.5
申请日：2020-08-13
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01C22/00 , G01C21/20
Abstract: 本申请公开一种基于注意力U‑net的单目视觉里程计方法及装置。所述方法将获取单目图像序列，将相邻的若干图像依次通过镜头边界识别算法，从连续帧中识别出镜头边界，整个模块使用关键帧进行运算，并使用高斯金字塔对原图像进行降维，减少后续计算量。使用基于注意力的局部特征强化方法，对U‑net自编码网络添加注意力机制，将关键帧序列输入到该网络，首先采用基于注意力的方法来区分纹理区域和平滑区域，当定位高频细节的位置时，注意机构用作特征选择器，其增强高频特征并抑制平滑区域中的噪声。将特征强化后的序列输入到最终的Bi‑LSTM(Bi‑directional Long Short‑Term Memory，双向长短时记忆网络)中，每个时间戳上，根据tn帧大致推测出tn+1帧的图像作为反向序列的输入，根据上下文环境获取每个时间戳的相机位姿。
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