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公开(公告)号：CN118429274A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410413652.1
申请日：2024-04-08
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化桥梁表观病害检测方法，涉及混凝土建筑安全评估技术领域。本发明通过在YOLOv8神经网络中改进小目标检测层网络，舍弃了原检测网络的大目标检测层，同时在YOLOv8神经网络C2f层中引入LMConv卷积，降低参数量的同时增强病害特征的提取能力，提高精度；分别合并YOLOv8检测头上BBox Loss分支和Cls Loss分支上的两个卷积，并用组卷积替换，并行计算降低计算量；同时引入了Inner‑IoU，利用辅助边界框打破原有损失函数的局限性，加快网络的收敛并提升检测能力。本发明提出的方法与原有的模型相比，参数量与计算量大幅降低，并且提高了检测精度，有利于部署于算力有限的边缘计算设备进行桥梁病害检测。
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公开(公告)号：CN112949682B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110112799.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种特征级统计描述学习的SAR图像分类方法，包括：将目标SAR图像输入SAR图像分类网络；卷积层提取目标SAR图像的具有中层语义的特征基元；特征统计层基于具有中层语义的特征基元提取目标SAR图像的统计基元矢量；非线性及线性变换层基于统计基元矢量生成目标SAR图像的特征级统计描述矢量；Softmax层基于特征级统计描述矢量生成目标SAR图像的分类结果。相比于传统CNN方法，本发明不仅致力于SAR图像的结构特征学习，而且在特征学习过程中特别考虑了SAR图像的特征级统计特性，致力于集成特征学习和统计分析为一体，能够有效解决利用CNN方法进行SAR图像分类时泛化能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN117033596A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311019385.1
申请日：2023-08-14
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及抽取式问答任务技术领域，具体涉及一种基于进阶训练的少样本抽取式问答方法，包括：构建数据格式统一的伪问答对数据和问答对数据；伪问答对数据中将问题末尾存在的实体或名词短语进行掩盖；获取预训练语言模型；通过伪问答对数据对预训练语言模型进行进阶训练，得到进阶训练模型；对进阶训练模型进行微调，得到最终的语言模型；将待预测的问题文本和给定的上下文文本输入最终的语言模型中，预测得到对应的答案。本发明能够有效改善预训练语言模型在预训练阶段和微调阶段存在的任务差异以及输入数据格式差异，从而提高少样本抽取式问答的有效性和实用性，并为少样本抽取式问答任务提供一种新的解决思路。
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公开(公告)号：CN116303971A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310335356.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/177 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及桥梁管理养护领域，具体涉及面向桥梁管养领域的少样本表格问答方法，包括：构建包含问题文本和SQL查询语句的问题‑SQL对作为训练样本，并进行标注；在训练样本的问题文本中注入桥梁管养领域实体关系知识；建立输入为问题文本、输出为SQL查询语句的语义解析模型，并通过带标注的训练样本对语义解析模型进行预训练；对预训练后的语义解析模型进行模型微调，得到最终的语义解析模型；通过最终的语义解析模型基于给定问题文本输出SQL查询语句，以实现问答。本发明能够通过构建伪数据来让模型学习到表格问答Text‑To‑SQL任务的形式与方法，并且能够让模型精准识别桥梁管养领域的语言表述及领域词汇。
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公开(公告)号：CN112949682A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110112799.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种特征级统计描述学习的SAR图像分类方法，包括：将目标SAR图像输入SAR图像分类网络；卷积层提取目标SAR图像的具有中层语义的特征基元；特征统计层基于具有中层语义的特征基元提取目标SAR图像的统计基元矢量；非线性及线性变换层基于统计基元矢量生成目标SAR图像的特征级统计描述矢量；Softmax层基于特征级统计描述矢量生成目标SAR图像的分类结果。相比于传统CNN方法，本发明不仅致力于SAR图像的结构特征学习，而且在特征学习过程中特别考虑了SAR图像的特征级统计特性，致力于集成特征学习和统计分析为一体，能够有效解决利用CNN方法进行SAR图像分类时泛化能力不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115392255A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211035572.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及桥梁文本信息检索技术领域，具体涉及一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解方法。本方法中，即使获取到的样本数据并不多，但每一个样本，既可以通过问题分类模型及答案预测模型构建模拟预测数据，同时也可以通过人工标注的方式得到实际训练数据，每一个样本数据均可以得到充分的使用。与现有技术相比，本方法对收集到的文本数据进行了充分的开发使用，通过模拟训练数据及待标注的文本数据，可以让答案抽取模型在预训练Pre‑Training后，得到预微调Pre‑Tuning和微调Fine‑Tuning两次训练，与使用预训练+微调的现有训练方式相比，在只能收集到相同数据的文本数据时，同样可以大幅度提升答案抽取模型的训练效果。
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公开(公告)号：CN117290520A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311380050.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于桥梁检测知识图谱补全技术领域，尤其涉及一种基于知识蒸馏联合内生规则约束的知识图谱补全方法，包括以下步骤：S1、设计出n种桥梁检测领域常见的知识图谱子图结构；S2、使用S1的知识图谱子图结构对原知识图谱的三元组进行筛选，得到m个三元组子集；S3、对S2筛选出的三元组子集进行清洗处理，得到规则训练集；S4、将规则训练集作为训练数据集的补充，使用规则训练集与训练数据集联合训练知识蒸馏的Teacher网络；S5、将训练数据集中的正确标签联合做为监督，将训练后的Teacher网络的预测结果作为另一种监督，联合对知识蒸馏的Student网络进行训练；S6、使用训练后的Student网络对原知识图谱进行补全。本方法可以较好的实现桥梁管养领域的知识图谱补全。
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公开(公告)号：CN112926448B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110209645.6
申请日：2021-02-24
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种相干斑模式起伏稳健的SAR图像分类方法，包括：获取待分类SAR图像；将待分类SAR图像输入训练后的SAR图像分类网络得到待分类SAR图像的分类结果，所述训练后的SAR图像分类网络对无相干斑噪声SAR图像以及对应的相干斑噪声SAR图像提取的特征描述矢量相似且分类结果相同。本发明通过正则约束对特征提取部分和分类器部分都做了约束，增强了对于相干斑噪声的鲁棒性。并且，与现有技术相比，无需进行数据增强，也无需设计特定的相干斑滤波方法。
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公开(公告)号：CN112926448A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110209645.6
申请日：2021-02-24
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种相干斑模式起伏稳健的SAR图像分类方法，包括：获取待分类SAR图像；将待分类SAR图像输入训练后的SAR图像分类网络得到待分类SAR图像的分类结果，所述训练后的SAR图像分类网络对无相干斑噪声SAR图像以及对应的相干斑噪声SAR图像提取的特征描述矢量相似且分类结果相同。本发明通过正则约束对特征提取部分和分类器部分都做了约束，增强了对于相干斑噪声的鲁棒性。并且，与现有技术相比，无需进行数据增强，也无需设计特定的相干斑滤波方法。
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公开(公告)号：CN116737948A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310578312.X
申请日：2023-05-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，尤其涉及一种面向中文短文本的实体链接方法，包括以下步骤：S1、对知识库进行处理，构建候选实体字典和知识库实体字典；S2、构建候选实体集，用于为待消歧文本中的实体指称过滤掉知识库中的不相关实体；S3、使用预设的候选实体排序的底层模型，对候选实体集中的候选实体依次进行训练；S4、通过预设的阈值判断不可链接的实体指称。本发明可以提高中文短文本实体链接的准确率，推进实体链接任务的实际应用。
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