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公开(公告)号：CN119128186B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411621717.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/50
Abstract: 本发明公开了一种桥墩施工进度及纠偏的检测方法、系统、设备及介质，属于图像检测领域，其目的在于解决现有桥墩施工过程中施工纠偏检测精度低、检测效率低的技术问题。构建的桥墩检测分割模型中，YOLO10目标检测网络对图像进行目标检测，CUNet目标分割网络对图像进行分割；利用无人机对在建的桥桩进行拍摄并获取无人机的当前坐标以及上下左右偏转角度；将无人机拍摄的图像输入桥墩检测分割模型并得到桥墩分割结果，将分割出来的图像移动至目标坐标系，并将中心线进行投影后获得各边的尺寸，并通过对比端点A、B之间的距离以及计算中心线的侧偏角；本发明可以准确检测在建桥桩施工进度、以及桥桩是否存在侧偏。
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公开(公告)号：CN114241344B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111565881.8
申请日：2021-12-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的植物叶片病虫害严重程度评估方法，包括以下步骤：S1、采集植物叶片图像；S2、对植物叶片数据集进行数据扩充处理；S3、对扩充植物叶片数据集和病虫害叶片图像集中图像进行标注；S4、采用标注扩充植物叶片数据集和标注病虫害叶片图像集训练两个图像分割模型；S5、采用第一图像分割模型对待评估的植物叶片图像进行分割，得到叶片语义分割图；S6、对叶片语义分割图进行背景0填充；S7、采用第二图像分割模型对叶片图像数据进行分割，得到划分不同区域的叶片图像；S8、计算病虫害区域占比，得到植物叶片病虫害严重程度；本发明解决了现有缺乏一种对植物病虫严重程度进行评估的方法的问题。
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公开(公告)号：CN110765769B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910795234.2
申请日：2019-08-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，涉及文本情感分析，具体为一种基于子句特征的实体属性依赖的情感分析方法，主要包括：1)实现句子级的话语分割，将一个长句切割为多个基础语篇单元EDUs；2)采用ELMo词嵌入模型，实现单词用法的复杂特性以及对单词的多义性建模；3)利用BiLSTM提取子句以及不同子句间的高级特征表示；4)运用多个注意力机制分别实现不同单词以及子句的权重加强。本发明充分考虑不同实体相关的子句信息，通过提取子句特征以及子句间的特征来增强情感分类的准确性，显著提高实体属性依赖的文本情感分析准确率。
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公开(公告)号：CN110689965B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910956294.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H70/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的药物靶点亲和力预测方法，涉及药物靶点亲和力预测技术领域，其包括：从Davis数据集和KIBA数据集中获取药物化合物和靶点蛋白质数据；对化合物进行编码，使用位置特异性打分矩阵表示蛋白质；将化合物标签编码输入CNN模型中，对化合物进行特征提取，得到化合物的分子表示；将蛋白质的位置特异性打分矩阵输入LSTM模型中，对蛋白质序列进行特征提取，学习蛋白质结构中氨基酸之间的次序关系以及蛋白质序列上的残基之间的关系，得到蛋白质的序列表示；将化合物的分子表示和蛋白质的序列表示同时输入到全连接层中，对化合物和蛋白质相互作用的亲和力进行预测。该方法能更准确地预测药物和靶点之间的亲和力关系。
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公开(公告)号：CN109919929B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910169550.9
申请日：2019-03-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的舌裂纹特征提取方法，包括以下步骤：将中值滤波作用于原始舌图像，以平滑原始舌图像中的噪声干扰因素；利用Canny边缘检测算子对平滑后的舌图像进行分割；对分割后的舌图像利用小波分解得到高频和低频舌图像分量图；将高低频分量图用小波融合技术进行融合；通过小波逆变换重构出清晰的舌裂纹特征。本发明将小波函数进行分解与重构，并将其运用到对舌裂纹图像的处理中，包括舌图像去噪；通过加入小波变换的处理技术，可使舌裂纹图像的特征提取与匹配更加精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111026848B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201911301344.5
申请日：2019-12-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似上下文和强化学习的中文词向量生成方法，解决了现有的中文词向量生成方法都是考虑基于目标词的相邻上下文和目标词的关系来进行预测的，没有考虑到在中文中有些单词虽然相邻，但是语义不相关的情况，且词向量的表示质量不高问题。本发明方法包括：选取语料库，进行语料库预处理，从而构建中文语料库；对中文目标词进行相似上下文发现，获得与中文目标词的语义相关的相似上下文；构建中文词向量强化学习框架，并进行强化学习，得到中文目标词的词向量表示。本发明能够解决中文相邻词不相关的问题，生成高质量的中文词向量。
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公开(公告)号：CN111524571B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010434146.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中患者个性化治疗方案推荐方法，包括以下步骤：S1、将患者电子病历中的查体与评估结果的文本信息进行预处理；S2、将患者电子病历中的查体与评估结果中的词语、句子、文档用向量的方式表示；S3、基于文档向量对神经网络模型进行训练，得到个性化治疗方案推荐模型；S4、将新患者电子病历的查体与评估结果进行数据统一表达、分词及文本过滤处理后进行文档向量表示，输入个性化治疗方案推荐模型，得到推荐的个性化治疗方案。本发明将患者电子病历中的评估与查体信息看为一个文档，将个性化治疗方案推荐过程转化为一个多标签分类问题，能够根据患者的查体结果与评估结果推荐个性化治疗方案，为医师提供辅助决策，减轻医生负担。
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公开(公告)号：CN110706789B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201910956289.7
申请日：2019-10-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种中药配伍禁忌挖掘方法，其包括：S1、收集中药药对数据；S2、构建中药药对网络；S3、通过反社区检测算法在中药药对网络中进行药物反社区结构检测，将中药药对网络划分成若干个药物反社区；S4、对于每个药物反社区，将药物反社区中的药物进行两两组合并形成若干局部药对，通过将局部药对与已知配伍禁忌药对匹配的方式，挖掘局部药对中的中药配伍禁忌，通过筛选的方式，预测局部药对中的潜在中药配伍禁忌。该方法首次从复杂网络反社区检测的角度对中药之间的配伍禁忌进行挖掘和预测，与传统技术在所有药物中查找的方式相比，该方法是在局部进行查找，缩小了查找范围，能够高效挖掘已知配伍禁忌以及预测药物之间潜在的配伍禁忌。
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公开(公告)号：CN114241344A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111565881.8
申请日：2021-12-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的植物叶片病虫害严重程度评估方法，包括以下步骤：S1、采集植物叶片图像；S2、对植物叶片数据集进行数据扩充处理；S3、对扩充植物叶片数据集和病虫害叶片图像集中图像进行标注；S4、采用标注扩充植物叶片数据集和标注病虫害叶片图像集训练两个图像分割模型；S5、采用第一图像分割模型对待评估的植物叶片图像进行分割，得到叶片语义分割图；S6、对叶片语义分割图进行背景0填充；S7、采用第二图像分割模型对叶片图像数据进行分割，得到划分不同区域的叶片图像；S8、计算病虫害区域占比，得到植物叶片病虫害严重程度；本发明解决了现有缺乏一种对植物病虫严重程度进行评估的方法的问题。
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公开(公告)号：CN111248879B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010103572.8
申请日：2020-02-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态注意力融合的高血压老年人活动分析方法，融合多模态数据特征，并基于注意力机制提取各模态数据的注意力表示。同时基于脉搏波和心电传感器测量高血压老年人实时血压，并计算血压变异性，分析实时活动和血压关联的关系，得出适合高血压老年人的日常活动。本发明的分析方法基于卷积神经网络模型和长短期记忆神经网络组合模型，引入注意力机制，实现多模态特征提取及融合，可有效改善活动识别精度。并且本方法分析实时血压与日常活动之间的关联，为高血压老年人推荐合理的日常活动提供依据。
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