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公开(公告)号：CN119474374A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411543276.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种融合知识的方面级交通安全事件网络舆情分析方法，包括：根据情感文本中每两个词在句法依存图中的词距离和情感文本的综合注意力矩阵，生成情感文本的句法掩码矩阵；将句法掩码矩阵输入至图卷积网络以对句法掩码矩阵进行图卷积，得到情感文本的语义上下文表示向量；根据情感文本中每两个词间的依存关系、情感得分及方面词得分，确定情感文本的情感增强矩阵；融合语义上下文表示向量和情感增强矩阵得到情感文本的情感极性。本发明提供的方法通过不同的词距离创建句法掩码矩阵能够在句法依存图中充分补充语法和语义信息，将情感分数注入到句法依存图中能够增强对情感信息的理解，从而能够提高对情感文本的情感倾向的识别准确度。
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公开(公告)号：CN119049033A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411051785.5
申请日：2024-08-01
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应格式塔感知的教学示意图视觉定位方法及装置，涉及教育教学资源解析技术领域，解决了传统大规模标注数据驱动技术无法直接适用的问题，该方法包括：获取包含多张教学示意图的样本集；之后提取高层语义特征、文本描述特征和图块的视觉特征，再构建多模态特征数据集；利用所述多模态特征数据集对预先构建的视觉定位模型进行训练，得到训练好的视觉定位模型，之后进行筛选，筛选完成之后部署在电子设备上，以对待定位教学示意图作视觉定位，并展示给用户。本发明实现了在样本规模受限情况下保障教学示意图视觉定位的准确率，为教育教学场景中多模态检索、问答应用提供良好的技术支撑。
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公开(公告)号：CN118350104A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410604531.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多因素耦合作用的路面抗滑性能评估方法及装置，涉及道路交通安全技术领域，解决了现有技术中没有能够兼顾准确和高效的抗滑性能评估方法的问题，该方法包括：获取沥青路面样本集；提取所述样本集中每个样本的二维特征和三维特征，得到所述样本集的多模态特征数据集；构建评估模型，并结合所述多模态特征数据集对所述评估模型进行训练，得到训练好的评估模型；其中，评估模型包括：基学习器、先验分布的概率函数和评分函数；利用所述训练好的评估模型对沥青路面进行抗滑性能评估；该方法实现了以提升路面抗滑性能评估的效率和准确度，为道路行驶安全保障和路面养护决策提供良好的数据基础。
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公开(公告)号：CN118351031A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410604533.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种沥青路面三维纹理点云数据缺失修复方法及装置，涉及道路交通安全技术领域，解决了点云修复精度不足的问题，该方法包括：通过三维激光传感器，获取沥青路面的原始三维纹理点云数据；对原始三维纹理点云数据进行倾斜抑制处理，得到校正后点云数据；将校正后点云数据进行去噪处理，得到去噪点云数据；利用修复模型对去噪点云数据进行修复处理，得到修复点云数据；其中，修复模型包括：判别器、生成器、判别器损失函数和生成器损失函数；实现了通过定义修复模型的损失函数，提高了网络输出对路面纹理的拟合能力，显著提升路面纹理数据的质量与可用性，为后续三维纹理表征与路面抗滑性能精准评估提供良好的数据基础。
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