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[发明专利]一种基于话题聚类和转移预测的图像段落释意方法-CN202310704495.5在审
发明人：陈健生;唐挺;马惠敏;余宏伟;秦怡宁;丁鑫龙;吴洁辉 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于话题聚类和转移预测的图像段落释意方法，包括：将句子话题定义为句子嵌入空间中的簇，使用预设的聚类算法对训练数据中的句子进行聚类，根据聚类结果得到每个句子的离散的话题标签；对所有训练数据的话题标签进行统计归纳，构建话题转移概率矩阵；基于话题标签对预设的层次化图像段落释意模型进行监督训练；其中，所述图像段落释意模型通过利用所述话题转移概率矩阵中包含的话题衔接信息来生成语义连贯的段落描述；利用训练好的图像段落释意模型处理待释意图像，得到图像段落释意。本发明的技术方案提升了图像段落释意模型的释意性能，并提高了话题预测的可解释性。
一种基于话题转移预测图像段落方法

[发明专利]一种基于因果强化学习的图节点遍历问题求解方法-CN202311001415.6在审
发明人：胡天宇;王康晟;马惠敏;刘书言 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果强化学习的图节点遍历问题求解方法，属于数据处理领域，包括以下步骤：S1、将图节点遍历问题抽象为因果强化学习的目标空间；S2、定义图节点遍历问题的优化目标、状态空间、动作空间、策略、奖励函数和奖励期望；S3、智能体从已完成建模的因果强化学习环境中学习图节点遍历问题求解方法。本发明采用上述基于因果强化学习的图节点遍历问题求解方法，在结合因果推断与强化学习，以实现对复杂图节点遍历问题的高效解决的基础上，不仅能提高模型的可解释性，理解模型的决策过程，还能够显著提高模型在处理大规模和复杂图节点遍历问题上的性能，节省计算资源，提高计算效率。
一种基于因果强化学习节点遍历问题求解方法

[发明专利]基于仿真红外成像导航模型的对抗仿真导航方法及系统-CN202310624323.7在审
发明人： 马惠敏;公维熙;傅豪杰;吴宇晨;胡天宇 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于仿真红外成像导航模型的对抗仿真导航方法及系统，涉及计算机仿真技术领域，包括：仿真控制模块获取外部平台信息，根据外部平台信息更新场景信息；仿真控制模块将场景信息传递给红外可视仿真模块，通过红外可视仿真模块对红外与环境进行仿真成像，获得红外观测图像；通过红外可视仿真模块将红外观测图像传递至导航模型，通过导航模型对红外观测图像进行检测跟踪和运动决策计算，获得运动决策结果；将运动决策结果传回仿真控制模块，进行位置姿态更新，完成一帧仿真功能，等待下一帧时的数据输入，进行仿真继续。本发明提出了一个简单通用的红外仿真导航模型框架，将仿真实现流程进行抽象归纳，统一了常见仿真红外导航模型的视线流程与结构。
基于仿真红外成像导航模型对抗方法系统

[发明专利]基于伪标签大小的无监督领域自适应目标检测方法及系统-CN202310552336.8在审
发明人： 马惠敏;陈世杰;王荣全;储华珍 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于伪标签大小的无监督领域自适应目标检测方法及系统，该方法包括：S1，获取带标注的源域点云数据和无标注的目标域点云数据；利用源域点云数据进行训练，得到三维目标检测模型；S2，利用检测模型对目标域点云数据进行预测，得到伪标签；S3，计算伪标签中的尺寸统计大小；S4，利用伪标签中的尺寸统计大小对源域点云数据进行放缩增强操作；再利用增强后的源域点云数据再次训练模型；S5，迭代执行S2～S4，直至模型收敛；S6，利用最终检测模型对待测点云数据进行检测。本发明无需任何目标域的统计信息，可有效解决跨领域尺寸不匹配问题，并具有更好的性能和更广泛的适用性。
基于标签大小监督领域自适应目标检测方法系统

[外观设计]手提袋（狼爪抓痕提手）-CN202330224987.5有效
发明人： 马惠敏;郭成城 -专利权人： 马惠敏;郭成城
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： 09-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：手提袋（狼爪抓痕提手）。2.本外观设计产品的用途：用于手提袋。3.本外观设计产品的设计要点：在于主视图产品的提手形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：使用状态参考图2。
手提袋抓痕提手

[发明专利]一种用于多智能体决策的多向课程强化学习方法及装置-CN202310749552.1在审
发明人： 马惠敏;张可鹏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及多智能体控制技术领域，特别是指一种用于多智能体决策的多向课程强化学习方法及装置。一种用于多智能体决策的多向课程强化学习方法包括：使用训练任务，对多智能体进行训练，获得多智能体性能表现；根据训练任务，通过多向交叉算子以及多向变异算子，获得阶段任务；根据多智能体性能表现，使用原型评估方法对阶段任务进行评估，获得多智能体适应度；根据多智能体适应度以及阶段任务，获得新训练任务；根据多智体性能表现以及预设阈值进行比对，当多智体性能表现大于或等于预设成功率阈值时，对多智能体进行强化学习训练。本发明是一种用于多智能体决策的高效、稳定的多向课程强化学习训练方法。
一种用于智能决策多向课程强化学习方法装置

[发明专利]基于真实数据集的三维驾驶场景生成与构建方法及装置-CN202310473105.8有效
发明人： 马惠敏;伍谋语;邹博超 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于真实数据集的三维驾驶场景生成与构建方法及装置，涉及自动驾驶仿真技术领域。包括：获取待生成三维驾驶场景的城市场景数据；将城市场景数据输入到构建好的三维驾驶场景生成与构建模型；其中，三维驾驶场景生成与构建模型包括对象提取模块、模型重建模块、位姿解析模块、街景路网生成模块以及静态建筑重建模块；根据城市场景数据以及三维驾驶场景生成与构建模型，完成三维驾驶场景的前景物体生成和背景场景重建。本发明能够解决从二维到三维场景自动化生成需求，同时在提高场景模型扩展性、生成实时性、构建轻量性上做出开创性工作。
基于真实数据三维驾驶场景生成构建方法装置

[发明专利]一种虚拟场景数据标注生成方法及系统-CN202310294094.7有效
发明人： 马惠敏;公维熙;梅若恒;于淏辰;胡天宇 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供一种虚拟场景数据标注生成方法及系统，涉及仿真场景构建技术领域。包括：通过半自动布局物体的方式，对素材进行导入；对导入的素材进行图像数据的捕获；对导入的素材的目标物体遮挡率进行计算以及自动标注；对处理后的素材进行三维模型导出，完成基于虚幻引擎的虚拟场景数据标注生成。本发明的输出标注信息涵盖图像、标签、掩码、场景目标信息、场景图（语义化场景描述）信息、甚至可以提供场景中特定物体的三维顶点模型以及整个场景合而为一的大场景网络模型，满足较为传统且更大众的二维图像的同时，同时也可以支持更新的研究方向更广阔的需求。
一种虚拟场景数据标注生成方法系统

[发明专利]一种基于辐射场和生成对抗网络的数据生成方法及装置-CN202310111709.8有效
发明人： 马惠敏;于淏辰;公维熙;胡天宇 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06N3/0475 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，特别是指一种基于辐射场和生成对抗网络的数据生成方法及装置，一种基于辐射场和生成对抗网络的数据生成方法包括：对车辆事故场景进行数据采集，获得训练数据集；基于生成对抗网络和辐射场网络建立模型，获得数据生成训练模型；根据训练数据集、数据生成训练模型和随机五种噪声进行训练，获得数据生成模型；输入随机五种噪声，通过数据生成模型，获得自动驾驶测试图片。本发明提供了一种具备三维一致性的可控高质量数据的生成方法。
一种基于辐射生成对抗网络数据方法装置

[发明专利]一种适用于多图形接口的跨平台的仿真系统-CN202310240069.0有效
发明人： 马惠敏;姜忠原;梅若恒 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及计算机仿真技术领域，特别是指一种适用于多图形接口的跨平台的仿真系统，所述仿真系统包括系统核心模块、系统逻辑模块和系统渲染模块；所述系统核心模块，用于为所述系统逻辑模块和所述系统渲染模块提供系统功能，所述系统功能至少包括数学计算、提供基础数据结构、内存管理、线程调度及任务分发；所述系统逻辑模块，用于自动导入数据并加载，执行所述仿真系统的行为逻辑，并生成场景资源信息；所述系统渲染模块，用于基于所述场景资源信息进行渲染。采用本发明，可以建立一个引擎层从而为复杂仿真应用开发提供更为强大的工具支持。
一种适用于图形接口平台仿真系统

[发明专利]一种基于非接触生理信号的情绪识别方法及装置-CN202310158469.7有效
发明人：邹博超;马惠敏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非接触生理信号的情绪识别方法及装置，涉及智能识别技术领域。包括：获取待识别的非接触式的情绪感知数据；将情绪感知数据输入到构建好的非接触生理信号检测与应激情绪感知模型；根据情绪感知数据以及非接触生理信号检测与应激情绪感知模型，实现基于非接触生理信号的情绪识别。本发明设计面向非接触情绪感知验证的认知压力与应激紧张情绪诱发实验，通过分析非接触情感特征与应激情绪之间的关联机制，建立非接触生理信号检测与应激情绪识别模型，实现基于非接触生理信号的情绪感知，与传统生理信号情绪感知方法相比具有非接触的优点；与基于表情语音的情绪感知方法相比，具有生理信号难以自主控制，有望揭示真实情绪的优点。
一种基于接触生理信号情绪识别方法装置

[发明专利]一种基于特征调制的自适应小样本图像分类方法及装置-CN202310104730.5有效
发明人： 马惠敏;赵勍;胡天宇 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像分类技术领域，特别是指一种基于特征调制的自适应小样本图像分类方法及装置，一种基于特征调制的自适应小样本图像分类方法及装置包括：采集基础图像数据，获得小样本数据集；根据公开数据集和所述小样本数据集进行划分操作，获得训练集；根据所述小样本数据集和所述训练集，建立特征提取神经网络；根据所述训练集，建立特征调制网络；根据所述特征提取神经网络和所述特征调制网络，对待查询图像进行分类操作，获得图片分类结果。本发明基于小样本任务的全部支撑集数据有效地提升了小样本图像分类方法的准确程度。
一种基于特征调制自适应样本图像分类方法装置

[发明专利]针对对抗通用补丁攻击的鲁棒视觉Transformer视觉感知方法及装置-CN202310190344.2有效
发明人：陈健生;余宏伟;马惠敏;丁鑫龙;唐挺;秦怡宁 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对对抗通用补丁攻击的鲁棒视觉Transformer视觉感知方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。包括：获取待分类的图像数据；将图像数据输入到构建好的视觉Transformer感知模型；其中，视觉Transformer感知模型包括限制令牌注意层；根据图像数据以及视觉Transformer感知模型，得到待分类的图像数据的分类结果。本发明所提出的视觉感知模型，通过对异常注意力的限制，结合高性能的视觉Transformer模型，构造了更鲁棒更高性能的视觉感知模型，在对抗精度方面明显优于以往的补丁防御方法，对干净样本的精度影响较小。
针对对抗通用补丁攻击视觉 transformer 感知方法装置

[发明专利]基于机器心智模型和自注意力的风力发电分位数预测方法-CN202310014898.7有效
发明人：胡天宇;马惠敏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于机器心智模型和自注意力的风力发电分位数预测方法，包括以下步骤：借鉴人类认知决策机理，构建机器心智模型作为ToMWPF的基本架构，再将风力发电季节规律和短期日内发电趋势，编码入ToMWPF中作为本预测方法的输入信息‑采用自注意力层来取代原始机器心智模型中的循环神经网络，有效地在季节发电规律和日内发电趋势之间建立统计联系，减轻原有机器心智模型的长程遗忘‑将积分形式的连续秩概率得分转化为求和形式，并将其作为损失函数训练ToMWPF，使ToMWPF以最高的效率逼近最优的分位数预测结果。本发明采用上述方法，可实现准确的风力发电分位数预测，有利于能源系统的运行，提高低碳未来的社会福利。
基于机器心智模型注意力风力发电位数预测方法

[发明专利]一种基于高效时空建模的非接触生理信号检测方法及系统-CN202211451949.4有效
发明人：邹博超;马惠敏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高效时空建模的非接触生理信号检测方法及系统，涉及智能数据处理技术领域。包括获取原视频流，对原视频流进行预处理，获得预处理后的图像序列；获取图像序列，将图像序列输入基于三维中心差分卷积算子的深度神经网络中，结合卷积层的注意掩膜机制，提取时空信息；基于时空信息以及ε‑insensitive Huber loss损失函数，构建多任务损失函数对深度神经网络进行优化；采用二阶巴特沃斯滤波器过滤优化后的深度神经网络，同时输出心率与呼吸率。基于三维中心差卷积注意力网络的精确非接触生理信号测量方法，利用的三维中心差分卷积算子可以通过聚集时间差异信息来提取脉搏波信息，进行了跨数据库评估和消融研究，证明了所提出方法的有效性和鲁棒性。
一种基于高效时空建模接触生理信号检测方法系统

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