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公开(公告)号：CN115860490A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211512191.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q30/0645 , G06Q50/30 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于群体行为特征和信用评价模型的决策方法。本发明包括如下步骤：1.统计社区业主车辆出行的规律，提取出社区业主车辆出行的群体行为特征；2.量化社区公共车位对外共享的服务能力，从统计意义上确定在优先保障业主停车条件下社区所能提供的最大共享停车数量；3.对业主的车辆出行行为进行共享量化建模，得到共享量化模型；4.对基于模糊综合评价的共享停车信用进行建模，得到共享停车信用模型；5.针对被拒的外来车辆构建用户停车拒绝概率模型；6.基于共享量化模型和共享停车信用模型和用户停车拒绝概率模型来指定停车接纳控制策略。本发明能在保障业主停车权利的同时，做到合理量化公共停车位的共享数量和时间，以解决公共停车位的共享问题。
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公开(公告)号：CN114329010B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202111638030.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的图像场景图生成方法，本发明首先使用OPENIE模型将图像描述转化成三元组,并转化成实体和实体对应关系，导入NEO4J中，构建COCO和VisualGenome数据集的知识图谱；其次模型结合知识图谱，对输入的图像进行目标检测，识别出对应的对象类别和对象属性，以及两两候选框之间有交集的关系。将得到的对象属性放入知识图谱中，作为检索关键点，并调用NEO4J数据库得到标记权重的关系节点以及对应的另一个实体节点；同理，将关系属性特征放入到知识图谱中，得到节点属性组；将通过知识图谱得到的指定数量的三元组放入排列模块；放入到场景图生成的网络中，最终生成基于知识图谱的场景图。本发明针对图像目标识别和关系检测的问题，提出了优化方案。
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公开(公告)号：CN115964508A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211579831.X
申请日：2022-12-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了基于自适应注意力机制和知识图谱的图像描述生成方法,先将MSCOCO数据集和Visual Genome数据集中有关图像的描述转化为知识图谱；再使用TransR模型将知识图谱向量化表示，得到单词嵌入向量；之后，通过单词嵌入向量和视觉哨兵生成自适应注意力机制模型；基于LSTM模型，结合自适应注意力机制模型、知识图谱，得到基于自适应注意力机制和知识图谱的图像描述模型；最后，将待描述的图片输入图像描述模型，得到待描述的图片的图像描述。本模型生成的描述更加符合人类的描述。
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公开(公告)号：CN114329010A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111638030.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的图像场景图生成方法，本发明首先使用OPENIE模型将图像描述转化成三元组,并转化成实体和实体对应关系，导入NEO4J中，构建COCO和VisualGenome数据集的知识图谱；其次模型结合知识图谱，对输入的图像进行目标检测，识别出对应的对象类别和对象属性，以及两两候选框之间有交集的关系。将得到的对象属性放入知识图谱中，作为检索关键点，并调用NEO4J数据库得到标记权重的关系节点以及对应的另一个实体节点；同理，将关系属性特征放入到知识图谱中，得到节点属性组；将通过知识图谱得到的指定数量的三元组放入排列模块；放入到场景图生成的网络中，最终生成基于知识图谱的场景图。本发明针对图像目标识别和关系检测的问题，提出了优化方案。
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