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[发明专利]基于对比注意力机制的中文摘要生成方法-CN202310330003.0在审
发明人： 温佩芝;郭留朋;黄文明;肖雁南;温雅媛 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了基于对比注意力机制的中文摘要生成方法，包括了训练生成模型和使用生成模型两个阶段。第一个阶段包括数据的预处理，生成模型的构建，训练生成模型，获得生成模型。第二个阶段包括接收用户的数据，调用摘要生成模型生成摘要。第一阶段采用对比注意力机制训练模型，提高了模型的泛化能力和可解释性，提升了生成摘要的质量，可以用于生成多样化的摘要。第二阶段，接收用户的数据，再调用训练好的生成模型，生成可读性高的摘要。本发明可以提高摘要生成的性能，使得生成的摘要更加符合人类语言习惯，更具有可用性和实用性。
基于对比注意力机制中文摘要生成方法

[发明专利]一种基于知识提取的轻量型摘要生成方法-CN202310330015.3在审
发明人：黄文明;刘诗月;邓珍荣;肖雁南;温雅媛;温佩芝;蓝如师 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识提取的轻量型摘要生成方法，包括文本模型的生成和文本模型的调用两个阶段。第一阶段包括文本数据的清洗与预处理；文本模型的创建；文本模型的训练与调优；文本模型的生成与获取。第二阶段包括：用户输入待生成摘要的长文本；提取用户输入长文本的特征；调用文本模型；生成用户输入的长文本的摘要。第一阶段采用机器学习的算法搭建文本模型，将提取的特征输入模型，对模型进行训练，自动优化训练参数，使模型更加准确。第二阶段，对用户输入的待生成摘要的长文本进行特征提取，调用第一阶段生成的模型，生成对应的文本摘要。本发明应用型强，应用范围广，尤其在新闻处理、文案处理等方面将会有很大的应用。
一种基于知识提取轻量型摘要生成方法

[发明专利]一种结合热力图通道及改进U-Net的图像分割方法-CN201910507527.6有效
发明人：童明阳;温佩芝;孙梦龙 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合热力图通道及改进U‑Net的图像分割方法，步骤为：1）获取一副原始图像；2）对原始图像进行预处理，获得热力图；3）构建多尺度卷积模块，对U‑Net网络结构进行改进；4）将步骤2）预处理完成的热力图输入改进后的U‑Net网络结构中进行图像分割，得到分割后的图像。该方法将多尺度卷积模块和热力图通道加入到U‑Net网络结构中，该方法相较于传统的U‑Net模型，增加了多尺度卷积模块、热力图通道，不仅能够得到完整的特征信息还能有效的提高目标边缘处的精度，使边缘更加平滑。
一种结合力图通道改进 net 图像分割方法

[发明专利]多层非均匀材质反光物体的实时渲染方法-CN201611266856.9有效
发明人： 温佩芝;沈嘉炜;邵其林;张文新 -专利权人：桂林大容文化科技有限公司
申请日： 2016-12-31 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于BRDF模型改进的多层非均匀材质反光物体的实时渲染方法，该方法包括如下步骤：S10：采用预烘焙(Prepare Baking)厚度贴图的方法描述陶瓷釉面的非均匀性；S20：得出顶点光照强度计算公式及改进的BRDF光照模型中的光照分布函数；S30：采用高动态图像HDR(High Dynamic Range)进行明暗调节来模拟陶瓷表面光线的柔和过渡。通过本方法渲染出来的模型，既符合多层非均匀材质表面光照的物理特性，同时能逼真的恢复出反映多层非均匀材质物体的真实观感；且在模型片面数量较大的情况下，仍能保证实时的渲染速率，满足实时交互的需求。
多层均匀材质反光物体实时渲染方法

[发明专利]改进的全卷积神经网络的陶瓷材质件序列图像分割方法-CN201710141353.7有效
发明人： 温佩芝;苗渊渊;邵其林;张文新;黄文明;邓珍荣 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-03-09 - 公布日： 2019-12-17 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种改进的全卷积神经网络的陶瓷材质件序列图像分割方法，包括步骤：S10：对采集的原始图像进行手工标注，将目标和背景用不同的类别区分，得到训练标签，采用索引模式来表示训练样本的标签图；S20：构建改进的基于全卷积神经网络的网络模型，进行训练；S30：依据梯度下降算法计算损失函数和反向传播计算损失函数，对网络进行训练学习，学习速率在验证准确率停止增加时减小为原来的十分之一。全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进结构，在保持CNN良好的分类性能的基础上，更好的保持了像素矩阵之间的空间位置关系，更有利于全局的特征提取，能全面学习物体的视觉特征，抗干扰性好，可自动将目标物体从背景中分割开，实现智能分割。
改进卷积神经网络陶瓷材质序列图像分割方法

[发明专利]基于K-means聚类和蚁群算法的多级异构无线传感器网络分簇路由方法-CN201510404338.8有效
发明人： 温佩芝;许晨蛟;邵其林;张文新 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2015-07-10 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明公开了提出的一种基于K‑means聚类和蚁群算法（ant colony optimization,ACO）的分簇路由协议（K‑means clustering and ACO optimal routing，即KCAOR协议）。在多级异构无线传感器网络环境下，首先由最优簇首个数公式确定监测区域内的最佳簇域数量，然后采用K‑means聚类方法将网络中的节点自然聚集成相应的簇域；提出簇域均匀优化策略，实现网络能耗的均匀分布，再根据簇内节点的剩余能量值选举簇首；采用蚁群算法确定簇首与基站之间的多跳最优路由，均衡簇首之间的能量消耗；在数据传输的末轮，通过增加节点状态包，基站能够实时掌握网络的运行情况，实现协议的优化。本发明能够有效均衡网络的能量消耗，延长生存时间，提高无线传感器网络的性能。
基于 means 算法多级无线传感器网络路由方法

[发明专利]一种自动识别真实缺陷孔洞的度量方法-CN201811188378.3在审
发明人：雷永庆;温佩芝 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动识别真实缺陷孔洞的度量方法，1）孔洞上下文的异常检测：对孔洞上下文进行不规则测量，通过孔洞周围区域的差异量化进行聚类环境的分析，得到每个类的形状索引进而求得类间的平均形状索引，即求得上下文的异常值；2）孔洞轮廓的异常检测：计算曲线轮廓的曲率和扭力两个几何特征的变化，得到轮廓差异值；3）根据步骤1）和步骤2）得到的上下文异常值和轮廓异常值，结合得到孔洞的熵值；4）将步骤3）得到的熵值与预先设定的阈值比较，若熵值大于预先设定的阈值，则为孔洞缺陷，否则为非孔洞缺陷；该方法使该模型上的真实缺陷孔洞与非缺陷孔洞分开，解决基于体方法与基于曲面定向方法中省时省力的智能需求。
孔洞真实缺陷孔洞缺陷形状索引异常检测自动识别度量曲率差异量化几何特征轮廓差异曲线轮廓缺陷孔洞周围区域阈值比较不规则聚类扭力省时与非省力测量智能分析

[发明专利]一种基于特征线的三维网格模型缺陷孔洞修复方法-CN201811108704.5在审
发明人：雷永庆;温佩芝 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征线的三维网格模型缺陷孔洞修复方法，步骤为：1）特征线的检测：对三维网格模型曲面上能够表示显著几何特征的特征线进行数学定义上的相应主方向曲率拟合极值的描述；2）特征线的匹配：对步骤1）检测出来的特征线，通过匹配概率衡量标准选取最优匹配对；3）三角剖分及细化调整：经过匹配与桥接后的特征线，把原孔洞部分化为了若干个的多边形子洞，基曲面构造完成；再对多边形子洞进行Delaunay三角剖分与边记分函数的计算，为多边形子洞的每条边赋予一个影响因子，实现网格的各向异性的细化，完成孔洞破损区的修复；修复后的孔洞破损区域能与周边三角网格密度保持一致，且能自然衔接。
特征线孔洞三维网格模型修复缺陷孔洞细化匹配曲率几何特征记分函数匹配概率破损区域曲面构造三角网格数学定义影响因子最优匹配检测网格拟合桥接条边破损衡量衔接赋予

[发明专利]一种基于多视角图像特征匹配的高光去除方法-CN201710667387.X在审
发明人： 温佩芝;周迎 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-08-07 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视角图像特征匹配的高光去除方法，其特征是，包括如下步骤1）空间转换和亮度调整；2）辅助图视角转换；3）基准图的高光去除。这种方法在保证图像峰值信噪比和结构相似性提高的同时能最大限度地恢复高光区域的纹理细节信息，高光去除后的视觉效果较好，符合实际应用的需要。
一种基于视角图像特征匹配去除方法

[发明专利]一种图像显著区域的提取方法-CN201710633392.9在审
发明人： 温佩芝;冯丽园;邵其林;张文新 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像显著区域的提取方法，其特征是，包括如下步骤1）图像预处理；2）距离计算；3）显著值计算；4）显著值加权优化；5）显著区域的分割，完成输入图像的显著区域提取。这种方法能克服图像显著区域检测不准确导致显著区域分割提取精度和速度不佳的问题，针对自然场景的图像，这种方法能够准确地提取显著区域，得到的结果接近人工标注的真值图，符合人眼注意机制。
一种图像显著区域提取方法

[发明专利]整合目标检测和图像分割为一体的智能分割方法-CN201710598586.X在审
发明人： 温佩芝;苗渊渊;邵其林;张文新 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-07-21 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种整合目标检测和图像分割为一体的智能分割方法，该方法利用神经网络提取的高维度特征将目标提取出来，由于基于深度学习的目标检测网络Faster‑RCNN具有高效性，能快速准确的将目标区域识别出来，因此可以利用该特性先将目标感兴趣区域提取出来，然后再有针对性的对该区域进行目标分割。本发明方法能够自动检测并提取感兴趣区域，能够减少GPU计算资源的占用，快速准确的将目标分割出来；在图像数量规模巨大的情况下，该方法具有高效的实施性，能够减少人工交互的过程。
整合目标检测图像分割一体智能方法

[发明专利]基于实体展馆的交互式三维全景多媒体虚拟展览方法-CN201611248230.5在审
发明人：涂成生;温佩芝;涂厚泽 -专利权人：东莞新吉凯氏测量技术有限公司
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实体展馆的交互式三维全景多媒体虚拟展览方法，涉及虚拟展览实现方法技术领域。所述方法包括如下步骤实体展馆场景扫描；通过扫描实体展馆场景获得数据构建三维全景展馆信息模型；构建可用展陈区域数据库；构建展陈基本素材库；构建展陈内容数据库；构建三维全景多媒体展览信息模型；在三维全景多媒体展览信息模型的基础上，建立三维全景多媒体交互漫游模型；在三维全景多媒体交互漫游模型中添加观众管理模块。所述方法可以低成本、快速地完成虚拟展馆展陈内容的更换，观众角色可以变换，观众足迹可被记录，可以提升看展览的乐趣、体验效果好，还可以帮助虚拟展览主办方改善规划和管理。
基于实体展馆交互式三维全景多媒体虚拟展览方法

[发明专利]一种基于图像的特色建筑立面图测绘方法-CN201310201900.8有效
发明人：吴晓军;温佩芝;黄家城 -专利权人：吴晓军;温佩芝;黄家城
申请日： 2013-05-27 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像的特色建筑立面图测绘方法,首先采用基于图像的方法获得代表特色建筑风格的典型构件CAD图，建立特征构件数据库，然后以摄影测量方法获得的墙面关键尺寸作为约束，将建筑物上的典型构件CAD变形生成符合被测建筑尺寸大小的特征构件，生成特色建筑的测绘CAD图，对于在墙面有大面积重复结构特征的区域，采用纹理合成和纹理裁剪的方法快速填充相应的区域，对于重复结构特征，只测量一个结构单元，其余重复单元采用复制的方法快速生成。本发明既能精确测量建筑立面尺寸，又能准确描绘其特色构件的局部细节特征，具有成本低、方便、灵活、高效的优点，可广泛应用于各类特色建筑的立面图测绘。
一种基于图像特色建筑立面图测绘方法

[发明专利]一种石刻文字的数字化拓片方法-CN201210592337.7有效
发明人： 温佩芝;吴晓军;黄家城 -专利权人： 温佩芝;吴晓军;黄家城
申请日： 2012-12-31 - 公布日： 2013-05-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种石刻文字的数字化拓片方法，在至少三个不同的角度对石刻文字进行拍照；利用摄影测量技术测量出照片中的文字三维尺寸；在照片中选择文字平面与像平面最接近的一幅进行失真校正，对校正后的图像进行文字分割；利用实物拓片背景样本或岩石图像样本进行拓片的背景建模；将分割后的字体与拓片背景融合；采用墨汁与宣纸的扩散渗透过程模拟拓片效果，完成数字拓片的制作。本发明实现了从全手工拓片制作到完全数字化制作的过程，克服传统拓片制作过程的工艺复杂、效率低和成本高的缺点，对于快速进行大量石刻、碑帖的拓片化处理具有非常重要的意义。
一种石刻文字数字化拓片方法

[发明专利]一种自动的非封闭隐式曲面重建方法-CN201210270917.4有效
发明人： 温佩芝;宁如花 -专利权人：桂林电子科技大学;温佩芝
申请日： 2012-08-01 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： G06T17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动的非封闭隐式曲面重建方法，其特征在于其步骤包括：1）采用隐式曲面三维重建方法将输入的非封闭点云数据模型生成三角网格曲面模型；2）初始化三角网格曲面三角点；3）选取比对的样本三角点；4）计算样本三角点与输入原始点的平均最大距离，将其设为分割阈值；5）利用分割阈值对重建生成的三角网格曲面进行自动分割，删除非实体上不合理的三角面片，得到边缘光顺正确的非封闭曲面。本发明采用Poisson曲面重建方法完成。该方案弥补了现有隐式曲面重建技术无法对非封闭曲面进行自动准确重建的缺陷，该方法重建得到的非封闭曲面边缘光顺准确、效率高且鲁棒性强，有效解决了非封闭曲面重建的技术难题。
一种自动封闭曲面重建方法

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