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公开(公告)号：CN114330350B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210007201.9
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F40/295
Abstract: 本发明涉及计算机深度学习技术领域，特别涉及一种命名实体识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取已知命名实体的中文文本并进行预处理，得到多个已知命名实体的文本向量；基于已知命名实体的文本向量，对联合模型进行训练；联合模型包括字符识别模型、分词识别模型和序列标注模型；获取待识别的中文文本并进行预处理，得到待识别的文本向量；将待识别的文本向量输入训练后的联合模型，进行命名实体识别。本发明能够提高中文文本的实体识别性能。
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公开(公告)号：CN112270370B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011226859.6
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种车辆表观毁伤评估方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：进行尺寸归一化处理；分两路进行灰度化，一路直接进行灰度化处理，得到含目标及背景的灰度图像，另一路先利用目标语义分割模型进行像素级分割，分割出目标区域，再对分割得到的图像进行灰度化处理，得到只含目标的灰度图像；基于卷积神经网络构建特征提取模型，对得到的含目标及背景的灰度图像和只含目标的灰度图像分别进行高维特征提取；对得到的两路目标高维卷积特征进行特征融合；利用全连接网络对最终目标融合特征进行回归计算，并输出一个0～1范围内的连续值，作为车辆目标表观毁伤程度评估值。本发明能够实现车辆表观毁伤的快速量化评估。
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公开(公告)号：CN114330714A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210217667.1
申请日：2022-03-08
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种卷积神经网络剪枝优化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取完成训练的卷积神经网络模型；对于卷积神经网络模型的每一个类别，确定对应的语义信息图，并基于语义信息图，确定每个滤波器在各类别中的滤波器重要性因子；根据滤波器重要性因子及剪枝目标，对滤波器进行重要程度排序；基于排序结果及剪枝目标，逐步剪除重要程度小的滤波器，直至达成剪枝目标，得到剪枝优化后的卷积神经网络模型；对剪枝优化后的卷积神经网络模型进行重训练。本发明能够实现有针对性的、效果更佳的卷积神经网络剪枝压缩。
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公开(公告)号：CN112098733A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011002152.7
申请日：2020-09-22
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种电磁散射特性数据插值生成方法和装置。所述方法包括：获取目标电磁散射特性数据，并按照电磁散射数据空间描述规范对所述电磁散射特性数据进行整编；根据预设的平滑处理机制对所述电磁散射特性数据进行平滑处理；利用预设的决策树集群模型进行电磁散射数据插值生成。本发明具有高鲁棒性且可生成高置信度数据的电磁散射数据插值生成方法，以解决目标电磁散射特性数据插值生成中，插值数据置信度较低、插值方法鲁棒性弱的问题。
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公开(公告)号：CN110909550A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911106399.0
申请日：2019-11-13
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F40/30
Abstract: 本申请涉及一种文本处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，文本处理方法包括：获取目标文本的目标文本序列，从所述目标文本序列中提取出主题词序列；分别获取所述目标文本序列中各个词语与所述主题词序列之间的语义距离，基于所述语义距离确定所述目标文本的关键词序列；获取所述关键词序列中各个关键词的向量，以构建词向量矩阵；通过预设的随机梯度下降算法获取所述目标文本的语义权重参数矩阵；根据所述词向量矩阵和所述语义权重参数矩阵获取所述目标文本的语义向量。本申请提供的文本处理方法可以更准确地表达目标文本的语义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110852261A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911090281.3
申请日：2019-11-08
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本申请涉及一种目标检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，方法包括：获取待检测图像，提取待检测图像的共享特征图；检测共享特征图中的多个关键点；每一关键点归属于一种物体类别；将共享特征图划分为多个区域，分别提取各个区域的区域特征；基于各个区域特征获取多个关键点中每两个关键点之间的关联编码；基于各个关联编码和检测得到的关键点，获取多个物体类别的类别概率；将最大的类别概率对应的物体类别确定为检测目标的类别。本申请提供的目标检测方法可以提高对目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN112700005B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202011576874.3
申请日：2020-12-28
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 一种基于蒙特卡洛树搜索的异常事件处理方法和装置，包括：监测深海安全事件推演场景中异常事件；当所述异常事件(如海底电缆断裂等)发生时；通过对异常事件处理方案空间进行采样建立蒙特卡洛搜索树；并确定异常事件发生后的待选处置方案的选择；确定采取每一种所述待选处置方案所取得的收益，对所述异常事件造成的影响进行评估；确定使所述异常事件造成的全局损失最小的处置方案，获得最优的异常事件处置方案(如最优的带宽分配策略等)。从而降低该异常事件对经济、民生等方面的安全影响范围及影响程度。
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公开(公告)号：CN114187221A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111513619.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T5/50 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应权重学习的红外与可见光图像融合方法，基于像素级注意力机制与融合权重自适应生成构建了深度特征自适应提取模块，并通过跨层级级联方式基于深度特征自适应提取模块搭建了生成器网络；基于孪生网络思想，搭建了双通道鉴别器网络；将红外与可见光图像进行初步的连接操作后输入至生成器后生成融合图像，通过生成器与判别器的博弈对抗完成红外图像与可见光图像的融合生成；本发明融入了像素级注意力机制以及层次级联思想，能够降低网络参数量的情况下增强网络深度特征提取能力，提高红外与可见光图像的融合图像生成质量，实现了红外图像与可见光图像的融合增强。
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公开(公告)号：CN112415514A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011278930.5
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种目标SAR图像生成方法及装置、计算机设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取真实的SAR图像数据构成训练集；由一组训练样本中选出N个方位角连续的SAR真实图像，利用卷积神经网络提取特征；将首个SAR真实图像的单图特征和连续N个SAR真实图像的整体关系特征输入生成对抗网络的生成器，得到N‑1个SAR生成图像；通过生成对抗网络的判别器，对N‑1个SAR生成图像和相对应的N‑1个SAR真实图像分别进行特征对比，利用损失函数衡量SAR生成图像和SAR真实图像的相似度；得到完成训练的生成对抗网络，随机生成SAR生成图像。本发明可实现SAR图像数据的外推生成，以完善并扩充数据量。
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公开(公告)号：CN112270370A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011226859.6
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种车辆表观毁伤评估方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：进行尺寸归一化处理；分两路进行灰度化，一路直接进行灰度化处理，得到含目标及背景的灰度图像，另一路先利用目标语义分割模型进行像素级分割，分割出目标区域，再对分割得到的图像进行灰度化处理，得到只含目标的灰度图像；基于卷积神经网络构建特征提取模型，对得到的含目标及背景的灰度图像和只含目标的灰度图像分别进行高维特征提取；对得到的两路目标高维卷积特征进行特征融合；利用全连接网络对最终目标融合特征进行回归计算，并输出一个0～1范围内的连续值，作为车辆目标表观毁伤程度评估值。本发明能够实现车辆表观毁伤的快速量化评估。
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