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公开(公告)号：CN118860707A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410851455.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种日志故障处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：对原始日志数据进行预处理，获得日志序列，日志序列包括至少一组日志结构化数据，对日志结构化数据进行特征分析，获取日志序列的特征分布信息，基于特征分布信息对日志序列进行异常检测，确定日志序列中的未知异常日志，对已知异常日志分类处理和/或对未知异常日志进行语义解释处理；由于本发明通过对原始日志数据预处理，从而有效地提升了日志数据的平衡性，基于特征分布信息对日志序列进行异常检测，对不同类型的异常日志数据分别实施对应的故障处理，从而有效提升故障处理的泛化性，实现针对不同场景确保故障处理的效率。
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公开(公告)号：CN118196575B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410294327.8
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出了一种基于多视角特征融合与元特征编码的小样本目标检测方法，包括：对待检测图像数据进行多视角嵌入融合，得到融合后的图像数据；使用特征提取网络对融合后的图像数据进行图像特征提取，并结合区域建议网络确定图像数据的候选区域，并将候选区域进行RoI池化，得到RoI特征；将RoI特征分别输入全连接网络和元特征编码器中，获取分类特征、回归特征及元特征，并将元特征和分类特征进行融合，得到最终分类特征；通过分类器和回归器根据回归特征与最终分类特征确定图像数据中目标的定位与分类。采用上述方案的本发明在进行小样本目标检测时能够保证新类泛化性，并实现对基类知识的有效保留，缓解灾难性知识遗忘问题。
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公开(公告)号：CN118196575A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410294327.8
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出了一种基于多视角特征融合与元特征编码的小样本目标检测方法，包括：对待检测图像数据进行多视角嵌入融合，得到融合后的图像数据；使用特征提取网络对融合后的图像数据进行图像特征提取，并结合区域建议网络确定图像数据的候选区域，并将候选区域进行RoI池化，得到RoI特征；将RoI特征分别输入全连接网络和元特征编码器中，获取分类特征、回归特征及元特征，并将元特征和分类特征进行融合，得到最终分类特征；通过分类器和回归器根据回归特征与最终分类特征确定图像数据中目标的定位与分类。采用上述方案的本发明在进行小样本目标检测时能够保证新类泛化性，并实现对基类知识的有效保留，缓解灾难性知识遗忘问题。
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