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公开(公告)号：CN116824563A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310217394.5
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO‑EES网络的商标检测与分类方法，其包括如下步骤：首先自定义数据集，从公开的商标数据集中手动筛选了15494张商标图片，对其进行人工标注；其次采用基于YOLO‑EES网络的深度学习的方法，针对商标背景复杂、商标设计多样、商标数量庞大等问题，提出全新的加强空间金字塔池化模块(ESPP),并在这个模块中构建了一种新的混合注意力机制(HAM)，保留更多细节信息、强化更加重要的信息；接着搭建了一种新的加强自适应自注意模块(ESAM)，通过自适应特征融合，减少上下文信息的丢失；最后使用SIoU损失函数替换原有的CIoU损失函数，提高边界框的回归精度，减少漏检和误检的情况。本发明能够有效地提高复杂环境的商标图像检测精度，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116703509A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310638956.3
申请日：2023-05-31
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06N3/045 , G06N3/048 , H04N21/2187 , H04N21/478
Abstract: 本发明专利提出了一种针对直播营销商品质量感知分析的网购助手构建方法，旨在帮助用户深入了解直播营销商品的质量、评论真实性、商家信誉等信息，从而做出合理的购物决策。该方法首先综合多维度数据(包括商品评论信息、店铺信息和直播间信息)，并采用BERT模型与图神经网络(GNN)相结合的方式提取关键质量特征，进而训练一个多任务学习(Multi‑taskLearning)模型，以评估商品质量、识别虚假评论等任务。接下来，将训练好的多任务学习模型与现有的自然语言模型进行集成。设计贪婪解码方法，基于预训练模型针对特定任务(如商品质量评价、虚假评论识别等)进行任务适应性调整，使生成模型能够理解和处理商品、店铺和直播间信息。最后，将集成后的模型部署到直播营销网购平台上的智能助手中，实现有关商品质量分析结果的自然语言呈现及与用户的交互功能。该网购助手能够为用户提供更丰富、更直观的商品质量信息，提升用户购物体验，降低购买风险，提高消费者的满意度。
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公开(公告)号：CN115578454A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211270230.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 人体姿态识别作为计算机视觉领域的基础任务之一，能够解决行人跟踪、人机交互、自动驾驶等领域的应用问题。但由深度模糊、人体遮挡以及数据集等问题，识别过程中存在大量的不确定性，实用性不高。为此，本专利提供一种基于双目视觉的实时人体识别方法，将双目立体相机对人体姿态实时采集的两侧图像，输入到BlazePose算法，输出仅保留二维坐标点(X、Y坐标)，然后在二维坐标点的基础上通过视觉修正方法，推算Z坐标，最后将X、Y和Z坐标进行融合，分别确定人体关键点坐标。该方法能够弥补基于深度学习的人体姿态识别精度较低的缺点，满足人机共融制造单元安全风险分析中的高精度需求。
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公开(公告)号：CN115099612A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210712628.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑碳排量的柔性作业车间分批调度方法，通过改进NSGA‑Ⅱ算法求解以完工时间和碳排量为目标的柔性作业车间分批调度问题。首先，建立柔性作业车间分批调度的数学模型；设置改进NSGA‑Ⅱ算法的相关参数，并采用四段编码方式对种群个体进行编码，进而初始化种群。然后，设计交叉、变异算子，分别对批次划分、子批工件数量划分、工序排序和机器选择这四段基因进行交叉变异操作。提出了一种显隐性基因的概念，并设计显隐性基因的判别方法，通过该方法能够有效对个体进行解码。接着通过非支配排序和拥挤度来选择保留优良个体。最后，达到迭代次数输出Pareto最优解集。
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公开(公告)号：CN114971325A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210617882.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 转子是电动工具的核心零部件之一，其生产工序多、工艺流程长，生产制造过程具有多个质量控制点，分别对应为质量特征，这些质量特征与转子质量之间的关联关系很复杂，为了简化转子生产制造过程质量控制的复杂性，本发明提供一种电动工具转子关键质量特征集筛选方法。针对转子具有的多个质量特征，构建转子关键质量特征集筛选模型，其中包括：融合NSGAⅡ和WOA两个算法，通过融合后产生转子的非支配的质量特征子集的集合，然后利用理想法从集合中筛选出优秀质量特征子集，作为转子的关键质量特征集，从而可以确保转子质量控制过程的科学性，并在减少转子生产制造过程质量控制点的情况下，能有效保证转子生产制造过程的质量控制目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106649260B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201610911734.4
申请日：2016-10-19
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本发明提出了一种基于评论文本挖掘的产品特征结构树构建方法，为数据挖掘研究提供了一种新颖、有效的方法。该方法的步骤如下：1，语料库的获取；2，产品特征的提取；3，产品特征结构树的构建；4，产品特征的定量分析；5，产品特征结构树的扩展。目前，关于评论文本的获取、产品特征的提取等技术都已较为成熟，但对提取的产品特征并没有进行深入的研究。而本发明旨在研究产品特征之间的关系和其对产品质量特性的反应，为产品特征提取之后的研究拓展了方向、提供了思路。利用本发明的方法，制造企业可以快速、有效地了解用户反馈的使用产品信息，有助于企业与消费者之间建立对话，帮助企业进行产品设计的改进，扩大市场占有率。
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公开(公告)号：CN113837531A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110934697.X
申请日：2016-05-30
Applicant: 中国计量大学
Inventor： 徐新胜
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/955 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种基于网络评论的产品质量问题发现及风险评估方法，属于产品质量管理领域，包括：抓取与指定产品相关的论坛、电商网页，得到搜索结果页；提取各搜索结果页中的评论数据；对各评论数据进行分词及词性标注、句法分析、情感词标注三步预处理，得到结构化文本；利用条件随机场模型对结构化文本进行质量特征词标注，得到结果集；从结果集中提取出标注为质量特征词的词语，得到质量特征词集；基于预先设定的质量问题描述模板，在质量特征词集中统计出与每个质量特征词相关的质量问题；利用风险评估算法计算每个质量特征词的风险评估值，能快速有效地发现用户反映的质量问题，并对产品使用过程中的质量风险进行实时监督。
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公开(公告)号：CN110210510B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910298647.X
申请日：2019-04-15
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的次品虾快速识别方法，包括以下步骤：1)改进传统的LeNet‑5的第一卷积层和第二卷积层，并扩增为三层平行网络；2)加入组合分类器思想，改进传统的LeNet‑5分类模式，形成分类组合层；3)以最少的参数和最优的识别率为指标，优化调整网络结构。本发明可直接用于对虾养殖加工厂的样本预处理环节，剔除次品虾，实现对虾质量在线评估和测量，以满足对虾产品的精选分级要求。
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公开(公告)号：CN112016324A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010916327.9
申请日：2020-09-03
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/242 , G06K9/62 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06Q30/06
Abstract: 电商缺陷检测及评估多针对于文本进行建模分析。本发明公开了一种新的一种基于网络评论文本与图片的电商服装缺陷评估方法。该方法爬取客户反馈数据建立基于图片以及对应于图片的文本数据集。使用Faster R-CNN网络进行图片缺陷检测，基于情感词典提取评论文本中缺陷及严重度，通过结合文本与图片的严重性评估计算模型计算该类服装缺陷严重性。该方法更充分利用客户反馈数据，结果可信度、精准度更高。
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公开(公告)号：CN108319734A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810320911.0
申请日：2018-04-11
Applicant: 中国计量大学
CPC classification number: G06F17/30684 , G06F17/271 , G06F17/277 , G06F17/3071 , G06F17/30867 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种基于线性组合器的产品特征自动构建方法，其中所述方法包括：商品评论文本的获取，选取某款电商产品，爬取评论文本信息作为评论数据集；对爬取的评论数据集进行预处理操作，主要包括评论文本分词和词性标注处理；产品特征提取，采用支持向量机进行特征提取,然后选取一些指标进行产品特征过滤，得到产品特征集合；通过词向量相似度计算和《同义词词林扩展版》的相似度计算得到产品特征相似矩阵，通过线性组合最后得到产品特征相似度；依据产品特征相似度对产品特征进行聚类，再提取主题，构建出产品特征结构树。产品特征结构树可以为产品痛点分析、产品个性化推荐和产品特征情感分析提供重要参考依据。
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