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公开(公告)号:CN116775857A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310596856.9
申请日:2023-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及深度学习与自然语言处理领域,具体涉及一种基于生成对抗网络的多风格文章摘要生成方法;包括获取原始文本数据及其对应的风格标签数据;构建并训练多风格文章摘要生成模型,将待处理文章和要求风格输入训练好的多风格摘要生成模型,输出对应的风格摘要;所述多风格文章摘要生成模型包括词嵌入模块、风格嵌入模块、融合模块、transformer生成模块和对抗判别模块;本发明能够输出用户所需风格的摘要,模型参数少、训练成本低。
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公开(公告)号:CN116682156A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310556436.8
申请日:2023-05-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于智能检测技术领域,具体涉及一种基于深度学习的行人口罩检测和安全距离预警方法,包括:获取的像数据组成数据集;建立目标检测模型,将数据集中的数据输入目标检测模型进行训练;搭建行人口罩检测和安全距离预警系统,将训练完成后的目标检测模型作为系统的检测模块;所述系统包括信息采集模块、检测模块、安全距离预警模块;信息采集模块实时采集待检测数据;检测模块对采集的待检测数据进行实时行人口罩检测,得到检测结果;安全距离预警模块根据检测结果进行行人安全距离预警。本发明通过将改进的Yolo v3模型融入行人口罩检测和安全距离预警系统,在进行不同类型的口罩佩戴检测任务,增加了识别效率,提升了识别精度。
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