公开(公告)号：CN119941574A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411774657.3

申请日：2024-12-04

Applicant: 南开大学

Inventor： 许静 ,  郝方伟 ,  卢颢天 ,  杜纪

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供了一种图像修复方法、装置、电子设备及存储介质，通过预先训练完成的修复模型的特征提取层，对待修复图像进行特征提取，得到图像特征，之后再通过修复模型的编码器和解码器，基于图像特征执行自注意力编码操作，进而得到将该待修复图像自身特征进一步编码后的深度编码特征，以及对该编码特征进行解码，得到解码特征，最后根据解码特征得到目标图像。该方法可基于图像特征执行自注意力编码操作，以得到将待修复图像自身特征进一步编码的深度编码特征，以及对该编码特征执行自注意力解码操作，得到解码特征，进而基于解码特征来得到目标图像，在不需要构建数学模型的情况下，可仅基于图像自身特征，修复得到理想的目标图像。

公开(公告)号：CN119312971A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411364321.X

申请日：2024-09-27

Applicant: 南开大学

Inventor： 许静 ,  于明洋 ,  卢颢天 ,  孔德晟 ,  梁慰赟 ,  郝方伟 ,  杜纪 ,  陈春源

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/24 ,  G06N3/006 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种覆冰情况预测方法、装置、电子设备及存储介质。通过采用增量学习的方式预先训练得到准确的预测模型，在获取到当前时刻的环境数据和历史时刻的覆冰数据后，根据预测模型，得到当前时刻准确的覆冰数据，进而将当前时刻的覆冰数据作为覆冰情况进行输出，以便于后续根据该覆冰情况执行相应的除冰策略。在新样本的样本量较少的情况下，也能够训练得到准确的预测模型，进而得到准确的覆冰情况。