公开(公告)号：CN118351380A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410570699.9

申请日：2024-05-09

Applicant: 河南大学

Inventor： 张磊 ,  冯继龙 ,  牛亚坤 ,  张延峰 ,  周静 ,  戴瑛 ,  付小蓉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及多模态数据融合技术领域，具体涉及一种基于多模态数据融合框架的天气检测方法，包括：获取天气图像数据集，对天气图像数据集进行预处理，获得预处理后的天气图像数据集；构建基于多模态数据融合框架的神经网络模型；利用预处理后的天气图像数据集，对基于多模态数据融合框架的神经网络模型进行训练和测试，获得优化后的神经网络模型；利用优化后的神经网络模型，对待检测天气图像进行检测，得到天气检测结果。本发明通过构建由文本编码器、图像编码器、多尺度全局上下文块和残差空间注意力模块组成多模态数据融合框架的神经网络模型，提高了天气检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118570599A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410724476.3

申请日：2024-06-05

Applicant: 河南大学

Inventor： 牛亚坤 ,  陈英健 ,  张延锋 ,  殷红建 ,  张磊 ,  冯继龙

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及AI生成图像鉴别技术领域，具体涉及基于冻结ViT特征融合网络的AI生成图像检测方法。方法包括：获取待鉴别的图像以及由样本图像构成的数据集；基于冻结CLIP‑ViT建立多层次特征融合网络，利用数据集对多层次特征融合网络进行训练，获得训练好的多层次特征融合网络；将待鉴别的图像输入到训练好的多层次特征融合网络中，获得待鉴别的图像的鉴别结果。本发明提高了图像鉴别结果的准确度。