公开(公告)号：CN113205468A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110607071.8

申请日：2021-06-01

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 罗笑南 ,  刘瑞 ,  关善文 ,  秦子钦 ,  孙钦 ,  李冀 ,  吕智 ,  张敏

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。

公开(公告)号：CN113205468B

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202110607071.8

申请日：2021-06-01

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 罗笑南 ,  刘瑞 ,  关善文 ,  秦子钦 ,  孙钦 ,  李冀 ,  吕智 ,  张敏

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。

公开(公告)号：CN113202560A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110606893.4

申请日：2021-06-01

Applicant: 桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 李冀 ,  苏步宇 ,  罗笑南 ,  李芳 ,  吕智 ,  张敏 ,  蓝晓霞

IPC: E21F17/18 ,  E21F17/00 ,  E21F11/00 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种基于数据挖掘的煤矿风险预防和救援决策的系统，将先进的数据挖掘技术应用于矿井中各种数据处理，然后采用SVM分类进行预测模型的构建，进而去预测风险，并采取相应措施去避险。救援决策方向采用预训练好的BERT中文模型，将各种成功的救援情况和方案去对BERT进行微调，然后根据情况给出措施。只要在训练模型时候有对应的事故数据，此发明可以针对各种风险去进行防护。相比于之前的单种煤矿风险预测系统，此系统能够对多种风险进行防护，而且加入了救援决策的功能使系统既能安全预防也可以成功的救援。