-
公开(公告)号：CN117035076A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310965763.9
申请日：2023-08-02
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于大语言模型与提示工程的领域知识图谱自动构建方法，属于自然语言处理领域。首先将任务需求与维基百科文档输入到检索增强生成模型的检索器中进行编码，得到与任务需求最相关文档索引；根据得到的文档索引找到相关文档后，将其与任务需求输入到检索增强生成模型的生成器中，得到二者相结合的上下文信息，进而获取关键事件，最后大语言模型对上下文信息进行事件提取；以思维树链式提示方式将事件输入至Role‑Playing框架中，进行大语言模型自动反馈过程，生成构建领域知识图谱的文本数据；最后对反馈的文本数据进行数据清洗得到最终的领域知识图谱。本发明能够高效、准确以及自动化地构建知识图谱。
-
公开(公告)号：CN115665804A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211454427.X
申请日：2022-11-21
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： H04W28/08 , H04W4/44 , H04L67/5682
摘要： 本发明涉及一种协同无人机‑智能车群的缓存优化方法，属于边缘计算技术领域。本发明在无人机寻求数据时，允许无人机之间相互通信并传递数据，在每过T时间以后，智能车都将无人机群获取的数据记录，并计算其在T时间段内的代价消耗，调整并更新边缘智能车和终端无人机的存储阈值B。本发明与现有技术相比，主要解决了在边缘缓存的过程中出现的能耗高、设备存储容量需求大等问题，在保证用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的同时，能够最大限度的减轻存储负担，节约能耗。
-
公开(公告)号：CN117572457B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410061674.6
申请日：2024-01-16
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G01S17/89 , G01S7/48 , G06V20/64 , G06N3/042 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种基于伪标签学习的跨场景多光谱点云分类方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。步骤为：1）分别将源域场景和目标域场景多光谱激光雷达点云特征进行特征预对齐；2）分别提取两个场景的图特征；3）计算损失；4）迭代地进行3）更新源域‑目标域对齐网络参数，直至模型收敛，得到目标域的伪标签及其置信度；5）对伪标签降序排列，设置阈值α，选取前α%的伪标签；6）拼接目标域中的邻接矩阵和特征矩阵得到新的特征矩阵；7）根据5）得到的伪标签和6）得到的特征矩阵计算损失；8）迭代地进行步骤7）更新参数，直至模型收敛，最终得到目标域多光谱点云数据分类结果。本发明能够实现跨场景多光谱点云高精度分类。
-
公开(公告)号：CN115375902B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211320284.3
申请日：2022-10-26
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G01S7/48
摘要： 本发明涉及一种基于多光谱激光雷达点云数据的超点分割方法，属于多光谱激光雷达点云分割技术领域。本发明首先将多光谱激光雷达点云按照KD树建模，将雷达点云保存在树状节点中；然后对点云进行最近邻分割，形成初始超点；最后，对相邻超点内点对进行相似性度量，设计超点间点交换机制，根据相似性度量完成超点间点交换过程，生成多光谱点云超点集。本发明能够有效利用多光谱激光雷达点云包含的空间几何结构和光谱信息，生成具有几何结构和光谱信息高度一致性的超点集，有效降低后序任务时间复杂度和对计算资源的需求。
-
公开(公告)号：CN117315381B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311620265.7
申请日：2023-11-30
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10
摘要： 本发明公开一种基于二阶有偏随机游走的高光谱图像分类方法，涉及高光谱图像处理领域。本发明通过线性判别分析算法（LDA）对高光谱图像进行特征提取和降维，排除冗余和无关的信息；采用线性迭代聚类算法（SLIC）进行图像分割，构建具有局部连续性和空间关联性的超像素，并降低图节点规模；提取高光谱图像的光谱特征和空间特征；对光谱特征和空间特征运用二阶有偏随机算法，综合利用深度和广度信息，构建结构自适应光谱超图和空间超图；将超图融合并输入结构自适应超图神经网络进行学习与分类；本发明与现有技术相比，通过二阶有偏随机游走算法，实现了介于深度优先遍历和广度优先(56)对比文件黄鸿 等.空-谱协同正则化稀疏超图嵌入的高光谱图像分类《.测绘学报》.2019,第48卷(第6期),676-687.Zhongtian Ma 等.Hyperspectral imageclassification using spectral-spatialhypergraph convolution neural network.《Image and Signal Processing for RemoteSensing XXVII》.2021,133-140.Aditya Grover 等.node2vec: ScalableFeature Learning for Networks《.arXiv》.2016,1-10.Qin Xu 等.Hypergraph convolutionalnetwork for hyperspectral imageclassification《.Neural Computing andApplications》.2023,21863–21882.周佩莹.基于图神经网络的高光谱图像分类研究《.万方数据》.2023,1-62.刘玉珍 等.基于超图和卷积神经网络的高光谱图像分类《.激光与光电子学进展》.2018,第56卷(第11期),111007-1-111007-8.
-
公开(公告)号：CN116403058A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310678187.X
申请日：2023-06-09
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/776
摘要： 本发明涉及一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。首先分别将带标签源场景和不带标签目标场景多光谱激光雷达点云根据K最邻近算法构造为图数据；然后采用图卷积神经网络分别提取两个场景的图特征，采用源场景分类器用于源场景多光谱激光雷达点云分类，采用目标场景分类器用于目标场景多光谱激光雷达点云分类。再添加可学习场景间信息转移模块用于两个场景间信息转移。采用域判别器用于区分点云属于源场景还是目标场景。最后迭代更新网络参数，直至模型收敛。本发明能够有效缓解多光谱激光雷达点云不同场景之间的光谱漂移现象，实现多光谱雷达点云一致性特征提取与分类。
-
公开(公告)号：CN116049438B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310030332.3
申请日：2023-01-10
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/9536 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开一种基于知识图谱的群体成员关系分析方法，属于社交网络分析技术领域。本发明所述方法包括：获取群体成员之间的交互信息，对于不同的交互行为，定义不同的数值用以表示本次交互的强度，根据交互的强度对于重复交互进行重复积分，构建基于群体成员间关系的知识图谱；基于知识图谱得到关键成员；在图中将关键成员节点删除，计算群体平均影响力大小，比较每个关键成员的删除对群体影响力的影响程度，最终得到群体成员中的主要成员和次要成员；该方法能够考虑人物关系的复杂性。
-
公开(公告)号：CN116049438A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310030332.3
申请日：2023-01-10
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/9536 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开一种基于知识图谱的群体成员关系分析方法，属于社交网络分析技术领域。本发明所述方法包括：获取群体成员之间的交互信息，对于不同的交互行为，定义不同的数值用以表示本次交互的强度，根据交互的强度对于重复交互进行重复积分，构建基于群体成员间关系的知识图谱；基于知识图谱得到关键成员；在图中将关键成员节点删除，计算群体平均影响力大小，比较每个关键成员的删除对群体影响力的影响程度，最终得到群体成员中的主要成员和次要成员；该方法能够考虑人物关系的复杂性。
-
公开(公告)号：CN115665804B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211454427.X
申请日：2022-11-21
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： H04W28/08 , H04W4/44 , H04L67/5682
摘要： 本发明涉及一种协同无人机‑智能车群的缓存优化方法，属于边缘计算技术领域。本发明在无人机寻求数据时，允许无人机之间相互通信并传递数据，在每过T时间以后，智能车都将无人机群获取的数据记录，并计算其在T时间段内的代价消耗，调整并更新边缘智能车和终端无人机的存储阈值B。本发明与现有技术相比，主要解决了在边缘缓存的过程中出现的能耗高、设备存储容量需求大等问题，在保证用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的同时，能够最大限度的减轻存储负担，节约能耗。
-
公开(公告)号：CN117953384B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410354469.9
申请日：2024-03-27
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06F16/56 , G06V10/36 , G06V10/46 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及一种跨场景多光谱激光雷达点云建筑物提取与矢量化方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。具体步骤为：1）利用跨场景多光谱激光雷达点云分类方法对目标域场景多光谱激光雷达点云进行提取，得到目标域场景建筑物点云；2）对提取得到的目标域场景建筑物点云进行滤波操作；3）将滤波得到的目标域场景建筑物点云作为真值，基于真值对目标域场景多光谱激光雷达点云滤波，得到完整的目标域建筑物点云集合；4）对Step3中完整的目标域建筑物点云集合矢量化。本发明能够有效应对跨场景多光谱激光雷达点云建筑物分类精度低导致的建筑物提取不完整、矢量化效果不佳等问题，能够增强跨场景建筑物提取完整度，进而优化建筑物矢量化结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
15 条记录 (耗时 0.018 秒)
