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公开(公告)号:CN115587215B
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202211277112.2
申请日:2022-10-18
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语句通顺性的残断汉简图像缀合方法,包括以下步骤:A:对待缀合的汉简图像进行图像特征标注;B:构建训练集并训练得到调优训练后的BERT语言模型;C:针对指定的残断汉简图像A,通过对图像特征对比得到汉简图像A的待缀合比对组;D:利用调优训练后的BERT语言模型,将汉简图像A与汉简图像A的待缀合比对组内的汉简图像逐一进行语句通顺性检测,得到与汉简图像A语言通顺性最高的N个待选汉简图像,作为与汉简图像A缀合度最高的N个待选汉简图像。本发明能够基于汉简图像中文字的语句通顺性和汉简图像特征实现残断汉简图像的缀合,显著提高缀合效率及准确性。
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公开(公告)号:CN115620057A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211276002.4
申请日:2022-10-18
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06T7/13 , G06T3/40 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于语句通顺性的敦煌遗书残片图像缀合方法,包括以下步骤:A:将残片图像按缺失类型进行分类;B:获取残片图像的列宽、列高和间隙;C:根据缺失类型是否对应对残片图像A与B进行判断;D:对残片图像A和B的列宽列高比的比值和列宽间隙比的比值进行判断;E:对等比放大后残片图像B与A的列高比值、间隙比值和列宽比值进行判断;F:利用笔迹判断神经网络模型判断残片图像A与B的笔迹相似度;G:对残片图像A和B进行边缘相似度计算和语句通顺性检测;H:所有待缀合残片图像比较完毕后,得到敦煌遗书残片图像A的所有备选缀合图像。本发明综合考虑待缀合残片图像文字内容的语句通顺性和边缘相似度,提高敦煌遗书残片图像缀合的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN111291750A
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN202010072173.X
申请日:2020-01-21
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间近邻关系的甲骨文自动标注方法,包括以下步骤:A:对甲骨字符进行定位;B:对甲骨字符图像进行识别;C:选取待定锚点甲骨字;D:选取锚点甲骨字符图像;E:判断锚点甲骨字在甲骨字原文中的位置,进入下一个甲骨字符图像和/或上一个甲骨字符图像搜索;F:进行下一个甲骨字符图像搜索;G:进行上一个甲骨字符图像搜索;H:进行下一个和上一个甲骨字符图像搜索;I:完成甲骨字符图像的字符级别的标注。本发明能够快速高效地实现甲骨文拓片图像的字符级别的标注,即在甲骨文拓片图像上自动定位出甲骨文字位置,并对应显示出相应的甲骨字。
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公开(公告)号:CN104540201B
公开(公告)日:2018-05-11
申请号:CN201510056988.8
申请日:2015-02-04
Applicant: 河南大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种用于无线传感器网络节点调度中覆盖空洞的避免方法,该方法在保证监测区域覆盖的前提下,根据节点的能量消耗情况,对节点状态进行合理分配:若剩余能量大于给定的阈值让其进入能量节约的休眠状态;若剩余能量小于给定的阈值,且该节点自身符合休眠条件,则该节点进入休眠时间更长的沉睡状态;若不符合休眠条件,则该节点向邻居节点发出求救信息,邻居节点进行自我检查是否符合支援条件进而对该节点进行支援。本发明主要用于解决节点调度机制中部分节点能量消耗过快,造成这些节点失效进而引起该节点所在区域的覆盖空洞问题,从而达到节约网络能量,有效延长整个网络的生存时间。
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公开(公告)号:CN106446964A
公开(公告)日:2017-02-22
申请号:CN201610919285.8
申请日:2016-10-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6282
Abstract: 本发明公开了一种增量式的梯度提升决策树更新方法,包括以下步骤:A:对增量数据集与原始数据集进行排序归并得到当前最新有序数据集;B:分别计算每个结点在当前最新有序数据集上的最新最佳分裂属性和分裂值;C:利用最新最佳分裂属性与新的数据块到来前该结点上最佳分裂属性的对比结果进行数据分类模型更新。本发明能够在新数据集批量到来的情况下,以增量式的方法快速更新已有数据分类模型,不需要重新训练一个新的梯度提升决策树分类模型,而是在现有模型的基础上进行更新,从而极大地减少了建立数据分类模型的时间,提高了模型的训练速度,节约了大量的时间成本。
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公开(公告)号:CN103414450A
公开(公告)日:2013-11-27
申请号:CN201310331781.8
申请日:2013-08-01
Applicant: 河南大学
IPC: H03H17/00
Abstract: 本发明公开了一种噪声统计特性未知系统的实时多速率H∞融合滤波方法,包括以下步骤:A:在由多个传感器构成的多速率多传感器时变离散系统中,当每个测量值到达时,融合中心首先在计数器Ni记录该滤波周期内已到达融合中心的量测个数;B:利用计数器给出有限域H∞性能指标函数,作为滤波过程的约束指标;C:在上述性能指标的约束下,进行测量值的融合滤波;D:当该滤波周期内所有测量值都到达融合中心时,得到系统待估信号基于全局信息的融合估计结果。本发明通过最优分析的方法分析各传感器以不同速率工作时的系统状态与系统噪声之间的耦合关系,实现多速率多传感器系统的实时融合滤波问题,能够同时适用于时不变系统及时变系统的多速率H∞融合滤波过程。
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公开(公告)号:CN111291750B
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202010072173.X
申请日:2020-01-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/30
Abstract: 本发明公开了一种基于空间近邻关系的甲骨文自动标注方法,包括以下步骤:A:对甲骨字符进行定位;B:对甲骨字符图像进行识别;C:选取待定锚点甲骨字;D:选取锚点甲骨字符图像;E:判断锚点甲骨字在甲骨字原文中的位置,进入下一个甲骨字符图像和/或上一个甲骨字符图像搜索;F:进行下一个甲骨字符图像搜索;G:进行上一个甲骨字符图像搜索;H:进行下一个和上一个甲骨字符图像搜索;I:完成甲骨字符图像的字符级别的标注。本发明能够快速高效地实现甲骨文拓片图像的字符级别的标注,即在甲骨文拓片图像上自动定位出甲骨文字位置,并对应显示出相应的甲骨字。
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公开(公告)号:CN106446964B
公开(公告)日:2018-04-03
申请号:CN201610919285.8
申请日:2016-10-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种增量式的梯度提升决策树更新方法,包括以下步骤:A:对增量数据集与原始数据集进行排序归并得到当前最新有序数据集;B:分别计算每个结点在当前最新有序数据集上的最新最佳分裂属性和分裂值;C:利用最新最佳分裂属性与新的数据块到来前该结点上最佳分裂属性的对比结果进行数据分类模型更新。本发明能够在新数据集批量到来的情况下,以增量式的方法快速更新已有数据分类模型,不需要重新训练一个新的梯度提升决策树分类模型,而是在现有模型的基础上进行更新,从而极大地减少了建立数据分类模型的时间,提高了模型的训练速度,节约了大量的时间成本。
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公开(公告)号:CN103353866A
公开(公告)日:2013-10-16
申请号:CN201310174565.7
申请日:2013-05-13
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种支持XNA技术的三维模型文件格式转换方法,依次包括以下步骤:A:对待转换三维模型文件进行预处理,删除重复点、重复线和重复面;B:判断待转换三维模型文件类型,若属于.x和.fbx文件格式,则进入步骤D;若属于.3ds、.skp或.dae文件格式,则进入步骤C;如不属于上述文件格式,则进入步骤E;C:对.3ds、.skp或.dae文件格式进行数据解析,并将解析得到的数据按照通用存储结构.fbx格式进行储存;D:结束转换过程,提示使用者此待转换三维模型文件无需转换或无法转换。本发明能够提高XNA技术的通用性,同时具有提高模型文件处理速度、保证数据模型稳定的优点。
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公开(公告)号:CN111951152B
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202010793853.0
申请日:2020-08-10
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种兼顾原边连续性和断边碴口匹配度的甲骨缀合方法,包括以下步骤:A:提取每幅甲骨拓片图像的边缘曲线图及原边的弧线走向线段;B:对每幅甲骨拓片图像进行方向调整;C:得到每幅甲骨拓片图像的时间序列化边缘曲线数据;D:进行归一化处理并得到归一化后的时间序列化边缘曲线数据;E:计算拟判定是否能够缀合的两幅甲骨拓片图像a和b的时间序列匹配度s并放入集合S中;F:求集合S中的最大值;G:依次执行步骤C至步骤F,计算每幅甲骨拓片图像与其它甲骨拓片图像之间的最大缀合度;选取与其最大缀合度最高的若干幅甲骨拓片图像作为该甲骨拓片图像的最佳缀合结果。本发明能够提高甲骨残片缀合的准确性。
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