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[发明专利]一种基于多光谱双目立体视觉的视频异常行为检测方法和系统-CN202310940861.7在审
发明人：陈燕;刘攀博;李祖贺;王凤琴;杨永双;王丽萍 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多光谱双目立体视觉的视频异常行为检测方法和系统，该方法包括基于空间坐标变换关系和图像配准模型，在多光谱平台下对双目视频进行视觉标定，根据标定结果实现图像背景建模，分割前景目标；针对分割后的目标，通过建立目标表观纹理模型、运动显著性模型和深度显著性模型来确定目标在全局和局部时空域中的各个光谱维显著性特征；将所有显著性特征在不同尺度下组成多尺度多模态特征融合模型，通过融合模型检测目标的异常行为。本发明提高了目标异常检测效率和检测准确性。
一种基于光谱双目立体视觉视频异常行为检测方法系统

[发明专利]一种农作物病害的综合识别处理方法-CN202010919119.4有效
发明人：田二林;黄伟;张秋闻;李祖贺;夏永泉 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种农作物病害的综合识别处理方法，包括以下步骤：构建输入样本集和多源对比库、颜色纹理描述集成、输入样本集筛选、融合模型建模、提取颜色纹理特征、颜色纹理综合分析比对和确定具体病虫害及位置；本发明获取目标范围农作物叶片图像样本构成输入样本集，利用外部数据源，并对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，构建多源对比库，且构建输入样本集的可视化模型，构建影像相对应的Path和Row数值矢量化模型，提取颜色纹理特征，和多源对比库进行比对，颜色纹理相重合的时候，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述，从而准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确。
一种农作物病害综合识别处理方法

[发明专利]基于深度学习的机器翻译系统-CN202310781777.5在审
发明人：田二林;李祖贺;李璞;张骁;朱增超 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的机器翻译系统，包括数据准备模块、模型选择单元、特征表示单元、模型训练模块、评估调优模块、部署和应用模块；本发明基于深度学习的机器翻译系统能够自动从大规模数据中学习语言模式和翻译规律。深度学习模型能够通过端到端的方式直接从输入的源语言句子映射到目标语言句子，无需人工设计复杂的特征和规则。这种数据驱动的方法能够更好地捕捉语言的复杂性和上下文信息，提高翻译质量和准确性。
基于深度学习机器翻译系统

[发明专利]一种基于大数据的交通调度系统-CN202310638419.9在审
发明人：田二林;李璞;黄万伟;李祖贺;张平原;张彦华 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及交通调度技术领域，且公开了包括分布式交通信息采集模块、信息融合模块、大数据处理核心平台和智能调度模块，所述分布式交通信息采集模块设置于各个道路的路口处用于采集并分析道路上的车辆信息，分布式交通信息采集模块的输出端与信息融合模块的输入端通过5G的方式无线连接，所述信息融合模块用于收集所采集的车辆信息并进行统一的整合处理，所述新型融合模块的输出端与大数据处理核心平台的输出端电性连接，所述大数据处理核心平台包括数据分析模块、数据存储模块和数据传输模块。该基于大数据的交通调度系统，通过实时收集和分析交通信息，以优化城市交通流量，改善城市居民的出行体验，提高道路使用效率。
一种基于数据交通调度系统

[发明专利]一种基于交替归纳的知识图谱关系预测方法-CN202310705117.9在审
发明人：马江涛;周辰宇;王艳军;李祖贺;张秋闻;庾骏;李璞;李玉华;张勋才;马宇科;李霆;晋文朵;程佳;刘博;李坤霖;孙一帆;卫梦屹;付一龙 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于交替归纳的知识图谱关系预测方法，其步骤如下：初始化知识图谱中每个实体的子图；使用子图序列化模型将子图转化为序列，学习序列化特征得到状态序列；使用偏好强化模型学习子图之间的共同偏好的权重，利用权重表示实体和尾实体的潜在子图；使用交替聚合模型处理潜在子图归纳不同的归纳子图，通过归纳子图之间的得分预测实体之间的关系并输出。本发明通过在知识图谱中学习候选实体周围的子图来预测关系，避免学习嵌入任何特定实体，可以在推理阶段处理新的看不见的实体；通过学习单个子图中层级之间的潜在关联和不同子图之间的共性来预测推测未知实体之间的关系，提高了知识图谱关系预测的效果和效率，提高了知识图谱质量。
一种基于交替归纳知识图谱关系预测方法

[发明专利]一种基于DFMN和DSD的单模态人脸活体检测方法-CN202211129848.5有效
发明人： 李祖贺;崔宇豪;陈燕;杨永双;陈浩然;蒋斌;庾骏;王凤琴;刘伟华;陈辉;卜祥洲;朱寒雪 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于DFMN和DSD的单模态人脸活体检测方法，用于解决传统方法无法精准识别出人脸活体与非活体之间差异的问题；其步骤为：首先，对接收到的人脸可见光图像进行预处理操作，提取可见光图像的特征，并根据可见光图像特征划分正、负样本空间；其次，构建DFMN网络结构，基于正、负样本空间构建DSD联合优化框架对DFMN进行网络模型训练，得到DFMN模型；最后，将待识别的可见光人脸图像输入DFMN模型中，输出人脸活体检测结果。本发明通过深度卷积神经网络DFMN和DSD方法的结合，学习了真假面部中的重要线索，能够有效地消除可将光人脸图像中面部特征的干扰，提升了可见光模态下人脸活体检测的准确率。
一种基于 dfmn dsd 单模态人脸活体检测方法

[发明专利]一种带失真校正的全数字扩频方法及用该方法构建的免滤波数字PWM调制器-CN202310527911.9在审
发明人：于泽琦;刘豪凯;张秋闻;蒋斌;刘伟华;袁俊岭;李祖贺;钱波;许增辉 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H03F1/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种带失真校正的全数字扩频方法及用该方法构建的免滤波数字PWM调制器，属于免滤波数字D类音频功放技术领域；该方法先利用伪随机数生成器产生的随机数对扩频UPWM发生器输出信号的脉冲位置和PRF进行随机化，实现扩频目的；再通过在数字Sigma‑Delta调制器输入端和输出端分别添加插零值模块和抽取模块，并对数字Sigma‑Delta调制器的状态空间表达式进行重构，构造一个包含数字Sigma‑Delta调制器和扩频UPWM发生器的数字闭环模块；利用该闭环模块的高开环增益特性校正该环路内产生的失真；同时基于上述方法设计相应的免滤波数字PWM调制器。本发明不仅可以大幅降低功放输出PWM信号的带外频谱峰值幅度以降低EMI，还能基本消除UPWM失真和扩频引入的失真，从而使功放拥有较高的SNDR。
一种失真校正数字方法构建滤波 pwm 调制器

[发明专利]一种基于预训练的多模态机器翻译方法-CN202310079488.0在审
发明人：田二林;李祖贺;李璞;吴怀广;梁维德;朱增超;张赛 -专利权人：郑州轻大产业技术研究院有限公司;郑州轻工业大学
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练的多模态机器翻译方法，包括：步骤S10：网页预处理，通过网络采集基于视觉特征的网页样本库；步骤S20：收集网页样本库的特征，通过自适应传感粒度的网页分割，形成关键内容特征数据库；步骤S30：对关键内容特征数据库进行数据预处理；步骤S40：根据关键内容特征提取的结果，利用分类器对网页数据信息进行判决，实现对传感数据信息的判断以及传感数据信息类型的判断。本发明通过采用由HTML标签对反映射DOM树内结构信息和网页视觉信息结合，全面地采集关键内容DOM的特征，通过自适应控制网页分割算法的分割粒度，使得分割后的数据信息更有效接近传感信息的真实情况，并利用分类器有效实现传感信息块的判决。
一种基于训练多模态机器翻译方法

[发明专利]一种基于情感关联和情感标签生成的多模态情感分析方法-CN202211051172.2有效
发明人： 李祖贺;郭青冰;陈燕;于泽琦;王延峰;张亚洲;庾骏;陈浩然;刘伟华;陈辉;卜祥洲;朱寒雪 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于情感关联和情感标签生成的多模态情感分析方法，用以解决现有方法在挖掘情感关联信息、捕获情感差异信息方面的不足；所述方法包括如下步骤：步骤1：将原始视频按照语境提取语言学、声学和视觉三个模态的特征向量；步骤2：将特征向量传入情感关联增强器借助纵向注意力、横向注意力和自适应门控单元增强上下文情感关联和跨模态情感关联；步骤3：将多模态标签传入情感标签生成器中利用特征向量与标签之间的映射关系计算单模态标签值，并通过模态表示类中心判定单模态标签情感极性；步骤4：通过多模态预测任务和单模态预测任务的协同训练捕获情感差异信息，并输出最终的情感预测结果。
一种基于情感关联标签生成多模态分析方法

[发明专利]一种上下文感知的知识图谱补全方法-CN202211450170.0在审
发明人：马江涛;乔亚琼;贾泽臣;张超钦;王艳军;李祖贺;庾骏;张勋才;李璞;李玉华;周辰宇;马宇科;李霆;晋文朵;程佳 -专利权人：郑州轻工业大学;华北水利水电大学
申请日： 2022-11-19 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种上下文感知的知识图谱补全方法，步骤为：根据实体对的知识图谱子图，边感知的关系消息传递机制计算不同实体的邻居边的权重，利用邻居关系权重对关系的状态进行加权结合，获取实体对的邻居边表示；上下文感知的路径注意机制学习实体对之间的关系路径得到实体对之间所有关系路径的表示；根据实体对的邻居边表示计算每条关系路径的权重，利用权重对关系路径的表示进行加权求和获得实体对的关系路径表示；计算实体对之间关系的概率分布，利用概率分布构建损失函数进行训练，得到补全模型。本发明可以捕获实体邻居边重要程度的差异，减轻了噪声路径的影响，实验结果表明，在链路预测任务上优于其他基线方法，且具有更好的解释能力。
一种上下文感知知识图谱方法

[发明专利]一种人脸活体检测方法-CN202210928331.6在审
发明人： 李祖贺;崔宇豪;陈燕;杨永双;于泽琦;蒋斌;庾骏;王凤琴;刘伟华;陈辉;卜祥洲;朱寒雪 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：接收包含人脸区域的可见光、深度和红外图像；步骤二：对人脸可见光、深度和红外图像进行预处理操作，提取可见光、深度和红外三种模态特征向量，实现人脸图像增强；步骤三：将所述三种模态人脸图像输入至经训练的多核卷积神经网络中，对所述三种模态的学习结果进行LTF融合，将融合特征输入至分类层实现人脸活体检测得到人脸检测结果，或从所述三种模态向量中任意选取两个进行组合，得到三个组合，将所述三个组合输入至MultiModal Vision Transformer结构中，对所述三个模态的学习结果进行融合，将融合特征输入至分类层实现人脸活体检测，得到人脸检测结果。
一种活体检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的用户情感分析方法-CN201811565931.0有效
发明人： 李祖贺;尚松涛;支俊;马江涛;杨学东;王凤琴;于源 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的用户情感分析方法，包括以下步骤；构建词汇表；使用分类器进行分类选中一部分作为种子词典，并且给出这些种子语料的情感极性得分词典，改进相应的TF‑IDF特征选择过程；分别将新改进得到的TF‑IDF特征词向量与Word2vec特征词向量的结果保存起来；对于每种情感分类的情感种子词语进行加和求平均得到每种情感的中心词向量的极性的概率。本发明提供了一种基于深度学习的用户情感分析方法，结合基本的词频特征选择算法，Word2vec算法将文本的词频信息，情感信息，语义信息有效的结合起来并且将新构建的情感语义词向量与原来的词向量进行了对比试验，有效的证明了情感语义词向量的有效性。
一种基于深度学习用户情感分析方法

[发明专利]一种自动图像语义描述方法-CN201811564965.8有效
发明人： 李祖贺;张涛;钱晓亮;曾黎;金保华;于泽琦;田二林;于源 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动图像语义描述方法，包括以下步骤；利用聚类算法对图像集按照视觉特征进行聚类；将聚类后的图像集划分为若干个类别；使用CNN进行图像预描述处理；将图像标注若干个类别，将第一层的预描述称为图像的类别标注；使用SVM给每个类别的图像构造分类器；利用分类器判断是否给图像添加此类的描述；利用MBRM模型标注算法；通过相关训练集得到图像区域的联合得到图像语义。本发明提供了一种自动图像语义描述方法，可以有效融合图像的底层特征和图像语义描述高层语义信息，精度高，准确度高，具有明确性、形式化、共享性和概念化等特点，可以广泛地应用到包括信息检索、信息提取、语义网络和知识管理在内的众多领域，适用性强。
一种自动图像语义描述方法

[发明专利]一种基于多任务学习的对话讽刺和情感联合分析方法-CN202211368781.0在审
发明人：张亚洲;俞洋;戎璐;陈锐;郑倩;李祖贺 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多任务学习的对话讽刺和情感联合分析方法，其步骤如下：收集多模态对话情感语料集，对文本标签和每段对话的多模态数据进行预处理，对文本、图像和音频分别进行特征提取；采用多头注意力机制将得到的特征进行融合；将融合特征输入交互学习网络，采用基于软参数共享的多任务学习范式学习讽刺任务和情感任务分别获得其底层表示；以讽刺识别为主任务，情感分析为次任务，运用多任务交互方法，在讽刺检测任务中融入情感分析知识，得到讽刺分类和情感分类的结果。本发明能够有效地捕捉不同模态的全局信息；利用多任务学习框架能够同时学习不同任务之间的关联和差异，并通过多任务间的交互，提高讽刺和情感任务分类的准确率。
一种基于任务学习对话讽刺情感联合分析方法

[发明专利]一种基于图注意力和条件随机场的知识图谱噪声修复方法-CN202210165543.3在审
发明人：马江涛;周辰宇;王艳军;李祖贺;李璞;李端阳;贾泽臣;李霆 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于图注意力和条件随机场的知识图谱噪声修复方法，用于解决现有知识图谱噪声修复方法的复杂度大，准确率不高的技术问题。本发明的步骤为：根据待修复的噪声三元组寻找其各个元素的邻居节点组成邻域，根据邻域构建噪声三元组的局部图；图注意力模型利用注意力衰退机制从局部图中学习噪声三元组的邻域特征，得到所有实体和关系的特征矩阵；条件随机场通过学习局部图中各个节点的特征矩阵以及节点的类型，从局部图中选择合适的节点替换噪声三元组；输出修复后的三元组。本发明提出的图注意力‑条件随机场模型比传统方法拥有更高的效率和更好的效果，可以进一步提高知识图谱质量，从而提高用户体验。
一种基于注意力条件随机知识图谱噪声修复方法

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