基于重叠节点的复杂网络社区发现方法

    公开(公告)号:CN107103053A

    公开(公告)日:2017-08-29

    申请号:CN201710229682.7

    申请日:2017-04-10

    CPC classification number: G06F16/9535 G06F2216/03 G06Q50/01

    Abstract: 本发明公开了基于重叠节点的复杂网络社区发现方法,从基于重叠节点的一个新的角度出发,利用标签传播的思想确定重叠节点,并采用计算节点权重的方法对网络中的所有重叠节点进行筛选,使得具有较低权重的节点具有更高被选中的概率,保留网络影响力较高的节点。删除前k个重叠节点,从而对更新后的网络进行社区发现。每一次的选择不是完全随机的,具有一定的倾向性和目的性,从而降低了破坏网络结构的可能性,能够快速、有效的发现网络的社区结构,使得社区发现结果更加清晰、准确。可应用在Facebook、微博、Twitter等大型复杂网络,能够较好的进行社区发现。

    一种基于增强现实的地铁场景异常行为图像样本生成方法

    公开(公告)号:CN118097028A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410473110.3

    申请日:2024-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实的地铁场景异常行为图像样本生成方法,属于图像处理领域,具体包括步骤1、场景三维重建模块通过深度估计算法和基于目标检测的平面检测算法对地铁站监控视频进行处理,获取地铁场景的深度图和地面平面;步骤2、场景光照估计模块通过光照估计算法分析地铁站监控视频,获取地铁场景的光照情况;步骤3、虚拟人员生成模块通过图像处理技术和SMPL人体模型实现虚拟人员的生成;步骤4、异常行为生成模块通过扩散模型实现在地铁场景中虚拟人员违规操作与异常行为的生成;步骤5、合成数据生成模块通过Blender三维建模软件将虚拟人员导入并注册至复原的地铁场景中,最后对场景进行渲染,生成最终的合成数据。

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