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公开(公告)号：CN109543764B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201811438885.8
申请日：2018-11-28
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽大学
IPC: G06F18/2411 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于智能语义感知的预警信息合法性检测方法及检测系统，包括：S1：基于深度学习的垂直领域预警文本多标准分词算法；S2：基于人机耦合形式的白名单构建与实时更新方法；S3：在线非法字符匹配算法：利用多标准分词算法对待发布预警信息进行多标准分词获得候选字符集合，结合倒排索引与树状数据结构，设计大规模文本数据层级搜索与比对算法，通过与白名单的语义对比实现预警信息文本中的非法字符的快速定位与判断。优点为：以正向合法字(词)智能感知算法取代传统的反向非法字(词)搜索算法，可以达到非法字(词)100％检测效果。基于人机耦合形式的白名单构建与实时更新，可随着预警发布系统的不断使用逐步减少对人工的依赖。
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公开(公告)号：CN109543764A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811438885.8
申请日：2018-11-28
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于智能语义感知的预警信息合法性检测方法及检测系统，包括：S1：基于深度学习的垂直领域预警文本多标准分词算法；S2：基于人机耦合形式的白名单构建与实时更新方法；S3：在线非法字符匹配算法：利用多标准分词算法对待发布预警信息进行多标准分词获得候选字符集合，结合倒排索引与树状数据结构，设计大规模文本数据层级搜索与比对算法，通过与白名单的语义对比实现预警信息文本中的非法字符的快速定位与判断。优点为：以正向合法字(词)智能感知算法取代传统的反向非法字(词)搜索算法，可以达到非法字(词)100％检测效果。基于人机耦合形式的白名单构建与实时更新，可随着预警发布系统的不断使用逐步减少对人工的依赖。
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公开(公告)号：CN106951888B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710322155.0
申请日：2017-05-09
Abstract: 本发明公开了一种人脸特征点的相对坐标约束的方法，在人脸定位的过程中，计算任意两个人脸特征点i和j的相对位置，使得任意两个预测人脸特征点i和j的相对位置尽可能接近于其对应的两个真实的人脸特征点之间的相对位置。本发明还公开了一种使用上述人脸特征点的相对坐标约束的方法的人脸特征点的定位方法。发明相比现有技术具有以下优点：通过强制约束每一个人脸特征点与其它所有特征点之间的相对坐标位置，在人脸特征点定位模型训练中使用相对坐标约束，可以提高任意姿态下人脸特征点定位精度的相对坐标约束方法，且本发明提出的约束方法只需在网络训练中进行相关操作，对于训练完成的网络进行实际使用时不增加任何计算量。
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公开(公告)号：CN107239801B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710505206.3
申请日：2017-06-28
Abstract: 本发明公开了一种视频属性表示学习方法，包括下述步骤：收集一批数据用于视频文字自动描述算法的训练与测试，数据要求每个视频对应几句对应的文字描述；定义训练集中的文字描述内容中出现的所有的名词、动词、和形容词作为对应视频的属性标注信息，则训练集中的每个视频都对应多个属性标签；将一段视频序列表示为单幅图像，从而将复杂困难的视频序列多分类问题转化为较为简单的单幅图片多标签分类问题。本发明还公开一种基于上述视频属性表示学习方法的视频文字描述自动生成方法。本发明的优点在于：提供一种高效的提取视频的属性特征表示，采用本发明的融合方法，能够得到完整的可反映视频属性语义信息的文字描述自动生成方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107239801A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710505206.3
申请日：2017-06-28
Abstract: 本发明公开了一种视频属性表示学习方法，包括下述步骤：收集一批数据用于视频文字自动描述算法的训练与测试，数据要求每个视频对应几句对应的文字描述；定义训练集中的文字描述内容中出现的所有的名词、动词、和形容词作为对应视频的属性标注信息，则训练集中的每个视频都对应多个属性标签；将一段视频序列表示为单幅图像，从而将复杂困难的视频序列多分类问题转化为较为简单的单幅图片多标签分类问题。本发明还公开一种基于上述视频属性表示学习方法的视频文字描述自动生成方法。本发明的优点在于：提供一种高效的提取视频的属性特征表示，采用本发明的融合方法，能够得到完整的可反映视频属性语义信息的文字描述自动生成方法。
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公开(公告)号：CN106951888A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710322155.0
申请日：2017-05-09
Abstract: 本发明公开了一种人脸特征点的相对坐标约束的方法，在人脸定位的过程中，计算任意两个人脸特征点i和j的相对位置，使得任意两个预测人脸特征点i和j的相对位置尽可能接近于其对应的两个真实的人脸特征点之间的相对位置。本发明还公开了一种使用上述人脸特征点的相对坐标约束的方法的人脸特征点的定位方法。发明相比现有技术具有以下优点：通过强制约束每一个人脸特征点与其它所有特征点之间的相对坐标位置，在人脸特征点定位模型训练中使用相对坐标约束，可以提高任意姿态下人脸特征点定位精度的相对坐标约束方法，且本发明提出的约束方法只需在网络训练中进行相关操作，对于训练完成的网络进行实际使用时不增加任何计算量。
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公开(公告)号：CN104992177A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510325833.X
申请日：2015-06-12
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/66
Abstract: 本发明涉及一种基于深层卷积神经网络的网络色情图像检测方法，包括以下步骤：通过人工标定的方法获取色情图像与正常图像，对这些图像进行预处理与增强获得有效的方形训练图像；将获得的有效图像送入深层卷积神经网络中来训练网络；将网络模型在验证集上进行验证，根据结果调整训练集并继续训练深层卷积神经网络；重复上一步直至在验证集上的检测准确率达到预期目标或者网络损失函数开始收敛；将训练好的网络在测试集上进行测试。本发明的有益效果是：提出一种基于深层卷积神经网络的色情图像检测方法，使其能够通过单一模型快速准确的检测出几乎所有类型的色情图像，实际测试中本发明的检测准确率达到98.6％以上。
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公开(公告)号：CN103714122A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310651718.2
申请日：2013-12-06
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06F17/30256
Abstract: 本发明涉及图像检索的领域，尤其是一种基于局部分块二进制编码特征的图像检索方法，a.输入一幅图像作为查询图像；b.进行格式归一化；c.进行尺度归一化；d.特征提取；e.计算出所有的局部特征值；f.获得全局特征，对局部特征直方图进行离散化以及归一化，获得共有N bins的特征直方图H；g.对特征直方图H进行编码；i.通过比对每一幅图像与查询图像之间的特征编码之间的海明距离，通过自设的阈值即可获得视觉近似图像。本发明的一种基于局部分块二进制编码特征的图像检索方法，此图像检索方法结合了全局特征和局部特征的视觉近似图像检测，通过此检索方法，结果相似的即为视觉近似图像，准确率高，检索方便快捷。
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公开(公告)号：CN115792457A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211556118.3
申请日：2022-12-06
Applicant: 安徽大学 , 安徽国信类脑智能科技有限公司
IPC: G01R31/00 , G01R35/04 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的台区采集故障诊断与分析方法及系统，方法包括：故障诊断设备实时获取工况信息，所述工况信息包括用电设备的实时用电工况信息、智能电表的实时电表工况信息和集中器的实时集中器工况信息，所述故障诊断设备对所述工况信息进行主动诊断；云计算平台通过所述工况信息建立LSTM模型预测故障；用户终端接收所述故障诊断设备的诊断结果和所述LSTM模型预测故障的预测结果。通过本发明公开的基于边缘计算的台区采集故障诊断与分析方法及系统，能够提高解决故障的效率。
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