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公开(公告)号：CN114757335A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210347936.6
申请日：2022-04-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双重条件生成对抗网络的缺失数据填补生成方法，属于计算机中数据感知与重构领域，包括以下步骤：S1：对样本数据进行编码，设计作为数据生成条件的样本类别和样本已存在数据的在生成过程中的表示方式；S2：构建双重条件生成对抗网络的结构，其中包括生成模型、判别模型；S3：对双重条件生成对抗网络结构的目标优化函数进行表示；S4：建立数据生成模型的训练数据集，对双重条件生成对抗网络进行训练；S5：分析不同的数据缺失情况，采用训练好的双重条件生成对抗网络进行缺失数据生成填补。本发明提供了一种针对表格类数据构建高质量训练数据集的方法，用于支撑大数据应用场景中的机器学习模型训练。
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公开(公告)号：CN116524423A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211468059.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向行为时序的工作流程识别方法，属于计算机视觉技术领域。建立针对不同应用场景下工作行为动作标签库，并进行行为识别；构建轻量化多目标跟踪模型，并进行人物身份识别，对视频中的人物进行跟踪；将人的身份和行为进行绑定，获得身份绑定后的行为序列；建立工作内容训练标签库，使用时序模型对行为序列的工作内容进行检查，从而判断该行为序列的工作内容；建立工作流程检查库，将确定工作内容的行为序列与工作流程检查库中属于同一工作内容的流程序列进行匹配，判断该行为序列的工作流程是否符合标准规范。本发明通过建立不同目标及其行为的关系链，用于复杂视频场景中工作人员工作流程规范性的检查和判断。
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公开(公告)号：CN118942121A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411121492.X
申请日：2024-08-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种针对小目标的安全帽佩戴检测系统及方法，属于计算机视觉技术领域，包括采集建筑工地现场图像并进行数据标注，构建训练数据集和测试数据集并进行预处理；基于预设YOLOX模型构建针对小目标的安全帽佩戴检测网络，所述安全帽佩戴检测网络用于安全帽佩戴检测；将训练集图像和测试集图像输入到所述安全帽佩戴检测网络中进行训练，并采用WIoU v3作为边界框回归损失函数调整所述安全帽佩戴检测网络的参数；将待测建筑工地现场图像输入到训练好的安全帽佩戴检测网络，输出得到所述待测建筑工地现场图像的实时检测结果。本发明可以提高安全帽佩戴检测的精度，以实现对场景中安全帽佩戴情况的识别和检测。
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公开(公告)号：CN116166771A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211480102.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G10L15/22 , G10L17/22 , G10L17/02
Abstract: 本发明涉及一种行为文本处理的语音服务内容识别方法，属于自然语言处理领域，包含以下步骤：采集客服的服务音频，计算音频各帧之间的声纹相似度，按相似度对音频帧进行聚类；建立客服人员音色库，确定服务音频客服身份；使用语音识别模型将服务音频转为语音文本；建立文本关键词库，计算与检索语音文本中的行为关键词，构建行为关键词序列；建立说话人行为识别模型，根据行为关键词序列确定客服行为，构建客服行为序列；建立服务内容识别模型，根据客服行为序列确定客服服务内容。
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