基于时空强化学习的跨模态视频时刻定位方法

    公开(公告)号:CN111782871B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202010562550.8

    申请日:2020-06-18

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于时空强化学习的跨模态视频时刻定位方法,包括以下步骤:S01、输入完整视频和查询语句,抽取视频特征和查询语句特征,构建强化学习环境;S02、基于强化学习环境信息进行时序强化学习并定位视频的时序边界,环境信息包括视频全局特征、视频局部特征、定位边界和查询语句特征;S03、基于时序强化学习的定位边界进行空间强化学习,在所述环境中处理空间信息并逐帧追踪相关场景,并用注意力机制过滤无关信息;S04、根据空间强化学习更新时序强化学习的局部片段特征,使得所述空间强化学习和所述时序强化学习交替训练,直至收敛,得到对应查询语句的视频时刻片段。本发明提供的方法能够返回精确的视频定位边界,提高用户的查询体验。

    一种基于近红外光谱的血管识别与定位方法

    公开(公告)号:CN115040079A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210653646.4

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的血管识别与定位方法,包括如下步骤:S1、利用近红外成像相机拍摄成像图片,得到红外成像图片;S2、在红外成像图片中选择呈直线的多个静脉段,并将多个静脉段的宽度进行排序,选择排序前五的静脉段为待采集静脉段;S3、利用近红外成像相机拍摄多张照片,并对待采集静脉段的照片进行提取;S4、按照时间顺序,以第一张照片为基准照片,将待采集静脉段后续的照片与基准照片做对比,分别记录重合率,并根据分别记录的重合率计算平均重合率;S5、将平均重合率最高的待采集静脉段的中部位置设置为采血点,并记录该点坐标为采血点坐标。与现有技术相比,本发明能够实现对血管的准确识别。

    神经网络机器翻译模型训练方法、机器翻译方法和装置

    公开(公告)号:CN113435216A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110704424.6

    申请日:2021-06-24

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明提供一种神经网络机器翻译模型的训练方法。所述方法包括如下步骤:获取训练样本集,训练样本集包括训练视频、与训练视频对应的源语言文本向量及与源语言文本向量对应的目标语言文本向量;从训练视频中提取多个动作概念特征向量及多个目标概念标签;将多个动作概念特征向量及源语言文本向量输入到神经网络机器翻译模型中,得到预测文本向量及正译预测概念标签;将多个动作概念特征向量及回译输入向量输入到神经网络机器翻译模型中,得到回译文本向量及回译预测概念标签;根据各个向量及标签之间的比较结果,对神经网络机器翻译模型的模型参数进行迭代调整,直到满足收敛条件,能够提升机器翻译的精度。

    一种药品防伪溯源云链数据多方安全计算方法

    公开(公告)号:CN114741734A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210647280.X

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种药品防伪溯源云链数据多方安全计算方法,解决了药品防伪溯源区块链系统中多家参与方对数据所有权和数据使用权的分离应用问题,确保数据拥有者在不泄露自身所拥有的数据所有权基础上,通过多方安全计算获得正确的计算结果。本发明通过数据参与方协同计算,采用协议标准,使得多个参与方协同完成计算,在整个计算过程中始终保存在本地数据库,确保数据的隐私性,计算任务完成后返回各自的正确计算结果。本发明方法运用区块链技术体系对已上链确认数据难以篡改的时间戳追踪特点,融合云计算海量处理数据能力,构建多节点共识的药品信息与合格药品真实对应记录,实现药品全流通多方安全数据共享与交换应用新模式。

    一种路面缺陷损伤实时监测方法及系统

    公开(公告)号:CN113870263A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111458712.4

    申请日:2021-12-02

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种路面缺陷损伤实时监测方法,包括获取道路图像数据;对道路图像数据进行预处理,获取路面缺陷数据集;对收集到的路面缺陷数据集进行增强;搭建路面监测网络框架,生成路面缺陷监测模型;对路面缺陷监测模型进行训练,生成训练后的路面缺陷监测模型;在车辆行驶过程中进行拍摄,采用训练后的路面缺陷监测模型实时分析路面缺陷,并推送分析结果。本发明还公开了一种基于上述的路面缺陷损伤实时监测方法的系统。本发明通过加强低层特征的利用,全连接网络的优势,提高了算法的各项评价指标;本发明能够减少干扰物体对路面缺陷识别的影响,改善对路面裂缝的识别的效果,并对路面状态快速评价,有利于公路施工方案的设计。

    神经网络机器翻译模型训练方法、机器翻译方法和装置

    公开(公告)号:CN113065496A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110395391.1

    申请日:2021-04-13

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明提供一种神经网络机器翻译模型训练方法、机器翻译方法和装置。所述神经网络机器翻译模型训练方法通过从训练视频中提取场景视觉图,再根据场景视觉图得到细腻度更高的视频特征向量序列,再将视频特征向量序列与第一文本特征向量序列进行对齐融合得到更准确的视频引导的第一文本特征向量序列,然后通过视频引导的第一文本特征向量序列和第二文本特征向量序列得到预测文本向量序列,最后根据预测文本向量序列与标准文本特征向量序列的比对结果,对所述神经网络机器翻译模型的模型参数进行迭代调整,直到满足收敛条件,完成所述神经网络机器翻译模型的训练,能够提升训练得到的神经网络机器翻译模型对视频引导的机器翻译的精度。

    一种基于大数据和人工智能的存储机器人

    公开(公告)号:CN112811054A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110030321.6

    申请日:2021-01-11

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据和人工智能的存储机器人,包括防水顶,所述防水顶的下侧设置有柜体,且防水顶的下端一侧连接有侧板,所述侧板上安装有数据接收器,且数据接收器上连接有碳素螺纹管,所述碳素螺纹管的另一端设置有数据输出器,且数据输出器上连接有操作面板,所述操作面板的上端中部安装有摄像头,且操作面板贴近数据输出器的一侧边缘处连接有握把,所述侧板的前端安装有卡槽块。本发明在柜体内设置滚轮连接的置物板与调节槽,可以对置物板的放置位置进行调节处理,进而能够增加整个柜仓的空间利用率,使得同一收件人在同一收件柜内进行多个物体存放时,便于灵活的对货物进行分层放置,便于收件人拿取。

    基于强化学习的对抗性视频时刻检索方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN111782870A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010557372.X

    申请日:2020-06-18

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的对抗性视频时刻检索方法、装置、计算机设备和存储介质,输入完整视频和查询语句作为强化学习代理的环境信息;提取所述环境信息的查询语句特征、全局视频特征、位置特征和局部视频特征构成当前的视频时刻片段的状态;所述强化学习代理根据所述状态作出在所述时序边界移动的动作,获取执行所述动作的奖励以及根据所述奖励输出若干个更新的时序边界和局部视频特征,所述时序边界为更新后当前的视频时刻候选片段;通过贝叶斯个性化排序方法对所述时序边界和所述查询语句进行匹配,输出匹配分值,并将所述匹配分值作为奖励返回所述强化学习代理;通过对抗学习相互增强,直到收敛,得到对应所述查询语句的视频时刻片段。

    基于改进CNN模型的视网膜眼底图片分类方法

    公开(公告)号:CN111144296A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911366850.2

    申请日:2019-12-26

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进CNN模型的视网膜眼底图片分类方法,包括对已获取的训练图片进行分类和标记;对训练图片进行图像预处理;建立改进CNN模型;采用步训练图片对改进CNN模型进行训练得到图片分类器;采用图片分类器对待检测的视网膜眼底图片进行分类并得到最终的分类结果。本发明提出了一种性能优良的基于多任务的改进CNN模型和分类方法,效率更高,占用资源更少,可靠性高且准确性好。

Patent Agency Ranking