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[发明专利]一种融合ASPP和深度残差的遥感图像建筑物提取方法-CN202310838873.9在审
发明人：徐洋;陈兰欣;王珩;张思聪;谢晓尧 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种融合ASPP和深度残差的遥感图像建筑物提取方法，包括：（1）获取公开的遥感图像数据集；（2）对高分辨率遥感图像进行数据增强；（3）将高分辨率遥感图像按统一规格裁剪为小尺寸图像；（4）对已有的最终数据集，按照8：1：1比例划分训练集、验证集和测试集；（5）构建网络模型，通过融合改进的ASPP和改进的Deep ResUNet网络模型构建出最终的网络模型ADRUNet；（6）利用网络模型对数据集进行训练；（7）使用训练的权重对测试集的图像进行建筑物提取。本发明以改进的Deep ResUNet为骨干网络，融合改进后的ASPP模块作为连接编码器和解码器的桥梁，实现对遥感图像建筑物提取中孔洞的抑制，减少细节丢失，降低网络总体参数量。
一种融合 aspp 深度遥感图像建筑物提取方法

[发明专利]一种基于自然语言处理的内容审核系统-CN202310291600.7在审
发明人：孙锡波;谢晓尧;郑欣 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自然语言处理的内容审核系统，涉及文本审核领域，包括：知识库；文本导入单元；识别单元；数据预处理单元；审核单元，所述审核单元包括分类审核对比模块、复核模块和判断模块；该基于自然语言处理的内容审核系统，通过分类审核对比模块对文本进行审核并输出审核结果，复核模块对审核结果进行复核，确定审核结果是否准确，判断模块根据分类审核对比模块和复核模块的审核结果判断分类审核对比模块对文本进行审核的准确率，复核模块和判断模块将分类审核对比模块对文本进行审核的存在的问题和准确率传输给机器学习单元，使机器学习单元根据问题继续针对性的学习，从而提高分类审核对比模块后续对文本进行审核的准确率。
一种基于自然语言处理内容审核系统

[发明专利]基于深度学习的三维点云处理方法、装置、设备和介质-CN202310086508.7在审
发明人：陈奔;谢晓尧;刘嵩 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请提供了基于深度学习的三维点云处理方法、装置、设备和介质，其中该方法包括：对给定物体进行点云采样获取三维点云；将所述三维点云依次通过特征嵌入层和串联的边卷积双重注意力层，分别从各层提取获得对应于不同特征维度的点云特征矩阵，从各层提取的点云特征矩阵特征维度逐层增大；将所述对应于不同特征维度的点云特征矩阵进行矩阵拼接，获得融合特征矩阵；将所述融合特征矩阵分别通过并联的全局最大池化层和全局平均池化层，再次进行矩阵拼接获得全局特征矩阵。本申请提出的方法能够充分探索点云数据的上下文表示，获取更多特征信息以丰富上下文，从而增强对点云特征信息提取的能力。
基于深度学习三维处理方法装置设备介质

[发明专利]基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化的方法-CN202310003422.3在审
发明人：吕健;谢晓尧;于徐红 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化的方法，包括以下步骤：步骤S1、基于gperftools做性能分析；步骤S2、分析数据依赖性；步骤S3、基于CUDA的GPU并行。本发明基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化，在并行之前对折叠先进行优化，消除其中的数据循环依赖并且重构目标函数，重写CUDA核函数在GPU上实现折叠并取得良好的效果。
基于 cuda 并行计算架构折叠进行 gpu 方法

[发明专利]分布式存储系统及其计算方法-CN202310064470.3在审
发明人： 谢晓尧;于徐红;刘懿德 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04L67/1097 文献下载
摘要：本发明公开了分布式存储系统及其计算方法，包括，包括计算系统、Alluxio和HDFS的主从结构，以及将各系统主节点部署到同一台节点上，其余节点均作为从节点。本发明所提出的存储系统架构和计算流程确实能够通过减少网络传输时延和预加载数据文件的方法加快脉冲星搜索中计算任务的整体执行速度，尤其对在原计算流程中加载速度占比较大的计算步骤效果更为明显。
分布式存储系统及其计算方法

[发明专利]一种基于二次数据折叠成图的射电脉冲星识别辅助方法-CN201811520050.7有效
发明人： 谢晓尧;李菂;刘志杰;王培;张辉 -专利权人：贵州师范大学;中国科学院国家天文台
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二次数据折叠成图的射电脉冲星识别辅助方法。包括以下步骤：S101：从脉冲星候选体数据源中获取候选体信息和相关参数，得到待处理的数据集；S102：对待处理数据集中的每一个候选体，进行二次数据折叠，并分别成图，得到2个图像；S103：合并由二次数据折叠所成图得到的2个图像，生成辅助识别图；S104：更新标记数据源中候选体的参数。本发明一方面可辅助科研人员提高对射电脉冲星候选体识别的效率和准确度；另一方面可有效去除零色散（干扰信号）候选体，极大的缩减了需要人工筛查确认的候选体集，该方法可用于我国重大科学装置FAST工程19波束脉冲星巡天项目、未来SKA脉冲星搜索项目以及其他国际脉冲星巡天项目。
一种基于二次数据折叠射电脉冲识别辅助方法

[发明专利]点云对应关系构建的方法与装置-CN202211532634.2在审
发明人：唐溯菡;谢晓尧;刘嵩 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种点云对应关系的构建方法，所述方法包括：通过局部和全局特征值融合提取所述原点云和目标点云中的特征点为原点集和目标点集，在原点集特征点和目标点集特征点之间构建稀疏对应关系，通过稀疏对应关系进行的刚性配准筛选稀疏对应关系得到原点集和目标点集之间具有对应关系的特征点对，对具有对应关系的特征点对进行所在点云上的近邻点局部匹配，获得原点云和目标点云之间所有点的对应关系，所有点的对应关系形成点云对应关系。本申请解决了传统方法只能构建形变程度不大的点云之间的对应关系，并且计算效率低的问题。
对应关系构建方法装置

[发明专利]一种基于Ray并行框架的单脉冲搜索方法-CN202211602907.6在审
发明人：傅志明;于徐红;谢晓尧 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Ray并行框架的单脉冲搜索方法，包括以下步骤：步骤S1、对脉冲星时间序列数据文件进行读取；步骤S2、创建DM列表、candlist列表以及num_v_DMstr列表；步骤S3、创建局部调度器并根据CPU进程状态分配单脉冲搜索任务；步骤S4、在各个CPU上生成Worker进程进行单脉冲搜索任务；步骤S5、将各个CPU上搜索得到的脉冲星候选体信息记录保存。本发明并行策略仅基于CPU，无需依赖CUDA和GPU，无需修改代码，即可实现在CPU环境下高性能单脉冲搜索。
一种基于 ray 并行框架脉冲搜索方法

[发明专利]一种基于三通道马尔可夫图的恶意文档检测方法-CN202210668188.1有效
发明人：徐洋;黄昆;张思聪;李小剑;杨春雨;谢晓尧 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三通道马尔可夫图的恶意文档检测方法，包括以下步骤：(1)统计文档的字节值出现次数；(2)计算字节值的转移概率；(3)计算三种字节值之间的转移矩阵；(4)将三个转移矩阵转化为三个单通道马尔可夫图；(5)将三个单通道马尔可夫图合成一个三通道马尔可夫彩色图；(6)使用结合迁移学习的EfficientNet‑B0模型对三通道马尔可夫彩色图进行训练和测试，最后进行预测分类。本发明通过马尔可夫模型将恶意文档转化为三通道的彩色图，能可视化出恶意文档和良性文档的视觉差异性，以便于深度学习模型分类，且三通道彩色图包含更多的特征信息，具有良好的检测准确率和效率，适用于大规模的恶意文档检测。
一种基于通道马尔可夫图恶意文档检测方法

[发明专利]目标检测的方法、装置和电子设备-CN202211306300.3在审
发明人：郭宝鑫;谢晓尧;刘嵩 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请提供了目标检测的方法、装置和电子设备，其中该方法包括：基于空间注意力机制对目标图像进行预处理，获得所述目标图像的可识别图像；通过若干个依次串联的特征提取层对所述可识别图像进行逐层特征提取，分别获得逐层提取出的特征图像；将所述逐层提取出的特征图像通过上采样进行特征融合，获得多个具有不同空间尺寸的特征融合图像；根据所述多个具有不同空间尺寸的特征融合图像，获得不同尺寸目标对象的预测结果。本申请能够提高目标检测精度。
目标检测方法装置电子设备

[发明专利]旋转估计模型训练及应用方法、装置-CN202211365031.8在审
发明人：郭子选;谢晓尧;谢青;刘嵩 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T3/60 文献下载
摘要：本申请申请提供了一种旋转估计模型训练的方法和装置，首先在由若干单独神经网络串联形成的串联神经网络组成的初始旋转估计模型中，对参照点云进行旋转，得到点云样本与其对应的旋转量；其次根据对点云样本进行旋转估计得到的旋转估计值，与旋转量进行对比，得到开端神经网络的训练误差值，然后根据误差值对开端神经网络进行优化，直至收敛；将开端神经网络的参数共享至串联神经网络，依次对样本点云进行旋转估计；根据所有单独神经网络的误差值之和，对尾端神经网络进行优化，直至误差值收敛得到旋转估计模型。本发明应用到佛像数模的姿态矫正上，解决了考古整料整理时只能人为旋转佛像数模调整姿态的问题。
旋转估计模型训练应用方法装置

[发明专利]面向物体碎片实现模拟拼接的方法、装置和设备-CN202211229754.5在审
发明人：邱辉;谢晓尧;刘嵩 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请提供了面向物体碎片实现模拟拼接的方法、装置和设备，其中该方法包括：获取给定物体碎片对应的三维点云，所述物体碎片是物体破碎所得；对所述物体碎片的三维点云进行平面区域增长分割，获得对应于所述物体碎片的若干小平面区域；根据所述小平面区域的特征描述，匹配获得初始相似的小平面区域对；对所述初始相似的小平面区域消除误匹配区域对，获得正确相似的小平面区域对；根据所述正确相似的小平面区域对之间的位置变换关系拼接对应于所述小平面区域对的三维点云，获得完整物体的三维点云。本申请提出的方法能提高物体碎片模拟拼接的精度，同时减少物体碎片拼接相互渗透的现象。
面向物体碎片实现模拟拼接方法装置设备

[发明专利]三维重建方法、系统、机器设备和计算机可读存储介质-CN202111388907.6在审
发明人：杨硕;谢晓尧;刘嵩 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种三维重建方法、系统、机器设备和存储介质。所述方法包括：对给定图片在深度网络通过网络各层所进行的特征抽取中，通过所集成合并层进行的前馈网络信息向反馈网络映射执行卷积层的特征抽取，获得二维特征；对二维特征执行稀疏成本控制，并变换二维特征为三维特征，得到三维特征所对应的成本量信息；通过成本量信息的映射提取上下文信息，生成初始深度图；进行初始深度图的传播和优化输出高精度深度图；对高精度深度图生成三维点云，由三维点云构建生成给定图片的三维模型，在此三维重建的实现中，降低了内存消耗，并在稀疏成本控制和成本量信息的映射下，减少计算量而保证了三维重建效果，且能够满足三维重建对速度的要求。
三维重建方法系统机器设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种大规模数据处理计算加速系统-CN201810355569.8在审
发明人：刘志杰;李菂;谢晓尧;王培;于徐红 -专利权人：贵州师范大学;中国科学院国家天文台
申请日： 2018-04-19 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种大规模数据处理计算加速系统，包括共享数据源存储节点、任务控制节点、并行计算节点、数据库节点、非结构化结果数据存储节点及WEB节点，上述各节点之间通过高速网络连接，所述并行计算机节点的数量为n个。本发明以大规模射电脉冲星巡天数据文件处理任务为例，对数据进行合理统筹规划，通过综合利用计算资源、GPU和CPU技术、内存计算技术、数据库技术、网络通信技术及WEB技术，并优化数据传输，以及利用内存计算技术来减少内存与磁盘的交换读写次数，使得各计算节点负载均衡，将计算结果分别持久化至所述数据库节点和非结构化结果存储节点，有效解决类似大规模脉冲星数据处理技术中因计算资源稀缺、计算方式不并行导致的问题。
大规模数据处理数据库节点存储节点非结构化计算资源加速系统内存计算数据处理技术数据文件处理网络通信技术并行计算机射电脉冲星数据库技术并行计算负载均衡高速网络共享数据计算方式计算节点结果存储结果数据任务控制优化数据有效解决持久化磁盘读写内存并行传输交换规划

[发明专利]一种试卷后台处理的智能云计算平台的设计方法-CN201110127918.9无效
发明人： 谢晓尧;张安钰;喻国军 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2011-05-18 - 公布日： 2012-11-21 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种试卷后台处理的智能云计算系统的设计方法，将系统分解为汇聚层、整卷处理层、切割层、备份切割层、主观题服务层、客观题评判层、客观题查错层和核心层，核心层由数据库和调度服务器组成，其余各层为服务器群组，调度服务器统一分配各层的服务器任务，将系统分为不同的层，每层完成不同的功能，提高了系统的安全性、可靠性、保密性以及可推广性，在实现前期试卷图像处理的智能化、自动化的同时，满足无纸化阅卷过程中对数据安全和保密的高标准需求，降低对服务器性能及数据管理员的专业素质要求。
一种试卷后台处理智能计算平台设计方法

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