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公开(公告)号：CN119227798A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411747013.5
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/025 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种运维知识图谱构建方法、轨道运维方法及相关装置，本发明在训练PRGC模型时采用BiRTE模型的参数初始化，使得PRGC模型具备BiRTE模型在关系抽取上的稳定性，保证了运维知识三元组抽取的准确性，采用多任务学习模型过滤掉嘈杂的运维知识三元组，解决了运维知识三元组存在的噪声干扰，从而保证构建的运维知识图谱准确性和鲁棒性较优。
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公开(公告)号：CN119180329A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411700303.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/022 , G06F40/30 , G06F40/194 , G06F40/117 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种地质知识图谱构建方法、装置、存储介质及设备，属于知识图谱构建技术领域，方法包括获取包含地质信息的地质文本和关系标签；将地质文本中的句子和关系标签编码成嵌入向量形式，将关系标签嵌入向量嵌入句子嵌入向量中得到文本嵌入向量；将文本嵌入向量和关系标签输入到神经网络分类器中，据此构建空白三维矩阵，通过预设的标记规则对空白三维矩阵中的各项进行标记得到三维标记矩阵；利用预设的分类器筛选出包含最佳地质三元组的三维标记矩阵；将最佳地质三元组提取出来输入到知识图谱构建数据库中构建地质知识图谱；本发明通过对句子增强提高信息多样性；通过标记方案和分类器设计解决了三元组重叠问题，提高效率。
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公开(公告)号：CN119152321A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411642984.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种图片分类模型训练及图片分类方法，图片分类模型训练方法包括采用强化学习动态调整每个客户端的本地分类模型的个性化参数与共享参数的比例，将标记有真实标签的本地图片数据集输入至对应的调整后的本地分类模型中，获取预测的图片分类结果；根据所输入的本地图片数据、真实标签及预测的图片分类结果计算交叉熵损失，更新参数，将更新后的参数及每个客户端当前的参数聚合权重输入至预构建的目标函数，分配各客户端的参数聚合权重，计算全局共享参数，将每个客户端的本地分类模型的共享参数更新为全局共享参数；重复上述步骤至各客户端的本地分类模型收敛，获取训练好的图片分类模型解决非独立同分布数据导致性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN119067202A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411566650.2
申请日：2024-11-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了边缘计算技术领域的一种基于联邦学习的交通推荐系统分布式训练方法，包括：步骤A：生成车辆上本地数据样本的标签分布、特征分布以及本地模型参数；步骤B：边缘服务器基于各车辆上本地数据样本的标签分布的相似性和特征分布的相似性为每个车辆选择合作者，并将当前全局更新中合作者最新的本地模型参数发送给对应的车辆；步骤C：为每个车辆计算各合作者的聚合权重，进行聚合得到全局更新后的本地模型参数，并对全局更新后的本地模型进行本地训练，生成新的本地模型参数和车辆上本地数据样本的特征分布，并上传至边缘服务器，为参与下一轮全局更新的各个车辆更新合作者；步骤D：重复步骤B至步骤C，直至全局损失函数收敛。
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公开(公告)号：CN114625885B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210224702.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于NLP与触发器的实体从属关系抽取识别方法、系统、装置和存储介质，本发明所述方法在分析文档上下文语段，构造实体和关系后，通过聚类算法，将松散的子类实体，与父类实体相互关联，形成紧密的查询结构；在文本实体识别过程中，采用构建触发器的方法进行触发要素的选择，提高文字识别准确率，能够更快速、便捷地寻找到识别目标；在数据集构建中，采取了多路匹配的方式，有利于提升整体的数据集构建效率，减少人工标注所带来的时间成本。在针对文本关系进行抽取过程中，采用双向长短期神经网络并结合注意力机制，提升文本中抽取实体之间关系的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118502451B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410964535.4
申请日：2024-07-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种改进遗传算法的空地异构多目标探测方法，包括以下步骤：（1）构建基于混合整数线性规划MILP的空地协同多目标检测任务模型，包括运动学约束、动态避碰约束、任务分配约束和任务完成约束；（2）建立的空地协同多目标探测任务模型的目标函数，包括时间最短、总时间、总能耗和航迹平滑度；（3）利用改进遗传算法求解最优解，将得出的最优解作为分支定界的输入；（4）利用分支定界法进行优化；本发明考虑运动学约束、动态避碰约束、任务分配约束和避障约束，构建了基于MILP的空地协同多目标探测任务模型，更真实、合理地描述空地协同环境覆盖问题。
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公开(公告)号：CN118279753B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410703162.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种动态场景下视觉SLAM方法，包括以下步骤：（1）对原始RGB图片进行实例分割；（2）利用改进后图像金字塔的LK光流法进行特征点跟踪，判断平行动态特征点；（3）计算相邻两帧的图像的基础矩阵，同时采用改进的融合动态概率的多视图几何方法对未被检测出的动态特征点进行进一步的筛查；（4）合成没有动态物体的图片；（5）利用估计的相机位姿三角化得到三维地图点，并通过视觉重投影误差优化相机位姿；（6）优化相机位姿和地图点；（7）进行回环检测和回环优化；本发明提高视觉SLAM系统在动态场景下的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117876939B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410270021.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征增强的实时时空行为检测方法及装置，方法包括：将待检测的视频数据输入训练好的检测网络，得到实时时空行为检测结果；检测网络的训练包括：将原始视频截取为多个等时长的视频片段，将每个视频片段截取固定帧数的图像；对视频片段和其中的关键帧进行特征提取，得到时空特征和空间解耦特征；将时空特征输入到轻量时空扩张增强模块，得到时空增强特征；将时空增强特征进行上采样操作并与空间解耦特征在空间维度上对齐连接，将连接后的特征输入多尺度特征融合模块作为动作分类及定位的依据；优化损失函数并重复训练使得检测网络收敛，得到训练好的检测网络。本发明有效权衡了检测精度和速度，适用于实时行为检测任务。
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公开(公告)号：CN117665825A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410131969.6
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种雷达回波外推预报方法及系统，属于降雨短临预报技术领域，其包括获取待预测的雷达回波图像序列；对雷达回波图像序列进行预处理，得到待预测数据集；将所述待预测数据集输入预先训练的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，获得雷达回波外推预测图像；其中，所述结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型的训练方法包括：对获取到的雷达回波图像序列样本进行预处理，得到有效样本数据集；将所述有效样本数据集输入预先构建的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，得到训练好的结合双分支编解码和门控递归网络的预测模型，通过上述过程实现了准确率更高的雷达回波外推预测效果，大大增强了降雨预测精度。
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公开(公告)号：CN116403110A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310306130.7
申请日：2023-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像轻量化网络快速检测方法、装置及介质，所述方法包括获取遥感图像；输入遥感图像至预先训练过的轻量化目标检测网络中，获取检测结果；其中：所述轻量化目标检测网络中设有Mobilenetv3tiny网络和改进后的加强特征提取网络PAFPN，所述改进后的加强特征提取网络PAFPN中设有Ghost模块，本发明设计了一种轻量化的Mobilenetv3tiny网络，可减少模型参数量、提高检测速度，通过在改进后的加强特征提取网络PAFPN中引入Ghost模块，在保证检测精度的前提下，降低网络的复杂性，易于部署至移动设备。
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