“顾军华”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果95个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于门控小波的图片去模糊方法-CN202310293003.8在审
发明人： 顾军华;李岩;陈晨;牛炳鑫 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于门控小波的图片去模糊方法，该方法采用生成对抗网络基本构架，设计有门控小波处理模块，并对图片的空域和频域分别进行处理，得到边缘清晰清晰可读性强的图片，获得了较好的去模糊效果。相对于使用模糊核估计方法的去模糊模型而言，本发明由于端到端的层级结构，具有较大的感受野，可以去除不均匀的运动模糊，解决了模糊核估计方法只能对整体运动方向进行建模的问题。使用GAN网络更容易保存图像中的纹理细节、创建更接近真实的图像，使得人在感官上对于生成出来的图片有更高的接受度。由于网络基于CNN进行设计，因此模型尺寸小，易于部署到嵌入式终端，推理速度也更快。
一种基于门控图片模糊方法

[发明专利]基于近似线段合并的视觉SLAM图像直线段提取方法-CN202310589969.6在审
发明人： 顾军华;孙方圆;郑晓园;张亚娟;李滔 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明为基于近似线段合并的视觉SLAM图像直线段提取方法，首先利用CannyLines算法对图像进行边缘检测，得到所有像素链；然后，利用RANSAC算法对各个像素链进行直线拟合，提取图像中的线段；最后，判断所有线段中的近似线段，并进行近似合并；对于合并后的新线段，若新线段与合并前的长线段的角度差值是否在合理范围内，若是，则保留合并后的新线段；否则，不保留合并后的新线段，对合并前的两条相似线段进行复位，继续遍历剩余线段。该方法利用近似线段合并策略将断裂的短小线段合并为较长的线段，将近似线段合并为一条线段，减少短小和冗余线段，提高视觉SLAM过程中特征匹配的精度，减少特征匹配的耗时。
基于近似线段合并视觉 slam 图像提取方法

[发明专利]车流量预测模型训练、车流量预测方法、装置及设备-CN202310547059.1在审
发明人： 顾军华;陈晨;雷伟;焦彦利;韩明敏;蒋岚;王亚州;侯晓青;张泽云;解振龙;吴思;牛炳鑫 -专利权人：河北工业大学;河北省交通规划设计研究院有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种车流量预测模型训练、车流量预测方法、装置及设备。该车流量预测模型训练方法包括：确定车流量预测模型中时空模块对应的模块输入数据；其中，所述时空模块的数量为至少两个；所述模块输入数据包括第一模块输入数据和第二模块输入数据；将所述模块输入数据输入至所述时空模块中，得到时空模块中间数据；根据各所述时空模块中间数据确定车流量预测结果，以根据所述车流量预测结果训练所述车流量预测模型。本发明实施例的技术方案能够准确的对车流量进行预测，从而及时分散路网中的车辆，提高路网的安全性。
车流量预测模型训练方法装置设备

[发明专利]基于图数据不显著注入攻击的借贷平台安全性评估方法-CN202310193357.5在审
发明人：杨亮;孙中辉;王嘉意;牛炳鑫;贾永娜;张亚娟;顾军华 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本发明为一种基于图数据不显著注入攻击的借贷平台安全性评估方法，首先获取借贷数据并转换为图数据，提取图数据的拓扑信息和节点属性信息；接着、基于图卷积神经网络构建代理模型，利用代理模型预测用户的信用等级；然后、从图数据中随机选取多个节点作为目标节点，结合拓扑结构和节点属性两个角度计算目标节点的综合分类概率，得到目标节点的分类；将多个虚假用户分别作为有害节点注入图数据，得到扰动图数据，并对扰动图数据进行优化；最后，将优化后的扰动图数据分别输入到借贷平台系统模型中，预测目标用户的信用等级；若预测结果与图数据受到扰动前的结果相同，则表明该借贷平台系统模型的安全性高，反之，表明借贷平台系统模型的安全性低。有害节点的属性与周围节点类似，更具隐蔽性，也就更能模仿真正的攻击行为，以提高系统模型安全性的评估性能。
基于数据显著注入攻击借贷平台安全性评估方法

[发明专利]基于云边融合环境的异常探测方法-CN202111218186.4有效
发明人：魏凌霄;汤金娥;顾军华;张亚娟;秦泰山;卢昕明 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明为一种基于云边融合环境的异常探测方法，包括步骤一、筛选出m个对事件起决定作用的主属性；步骤二、将探测区域划分为多个子区域，通过邻居子区域合并构建空间索引树；利用空间索引树查询事件的主属性信息，并将主属性信息发送至边缘节点进行异常判断；步骤三、单个边缘节点的异常探测；步骤四、利用社会意识关系进行异常边缘节点的邻居边缘节点的异常探测；步骤五、当边缘层将异常子区域的主属性信息都上传到云层后，云做出决策。该方法利用社会意识关系存在的交互判断异常边缘节点的邻居边缘节点是否发生异常，有助于引导异常节点发现可能异常的邻居边缘节点，拓展了异常探测的范围，进一步提高了异常探测的准确性。
基于融合环境异常探测方法

[发明专利]基于GAN的去除图像运动模糊的方法、设备及介质-CN202310456127.3在审
发明人：何勇海;顾军华;李岩;雷伟;焦彦利;付增辉;张龙;赵清杰;许晓雷;吕璇;邱宇;牛炳鑫 -专利权人：河北省交通规划设计研究院有限公司;河北工业大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于GAN的去除图像运动模糊的方法、设备及介质。其中，方法包括：获取由多幅模糊图像和对应的清晰图像组成的训练集，其中，所述多幅模糊图像包括不均匀运动模糊图像；基于所述训练集对GAN模型的生成器和判别器进行训练，使模糊图像经过所述生成器和判别器后得到的特征，与对应的清晰图像经过所述判别器后得到特征趋于一致；从训练完毕的GAN模型中提取训练完毕的生成器，利用所述训练完毕的生成器对需要去模糊的图像进行去模糊。本实施例去除图像中的不均匀运动模糊。
基于 gan 去除图像运动模糊方法设备介质

[发明专利]一种基于深度学习的地震数据纹理特征重建方法-CN202110641642.X有效
发明人： 顾军华;李一凡;贾永娜;沈晓宁;王国伟;吴杰 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的地震数据纹理特征重建方法。本发明采用纹理提取网络，用浅层卷积网络进行训练，该纹理提取网络随着训练的过程不断更新自己的参数，使得纹理提取网络能够提取到最合适的纹理特征信息。采用归一化内积的方法分别计算上采样低分辨率图像特征图Q中的一个特征块和下上采样参考图像特征图K的一个特征块的两两特征块之间的相似度ri，j，通过分块计算相似度来进行迁移学习，用注意力机制进行纹理迁移。在损失函数部分加入了对抗损失和感知损失。本发明能够自动更新参数，不需要其他的先验信息，并且可以学习复杂的纹理特征结构，有效地避免空间假频问题，能够快速重建出清晰的高分辨率地震数据。
一种基于深度学习地震数据纹理特征重建方法

[发明专利]一种情感分析方法、装置、存储介质及终端设备-CN201910049494.5有效
发明人： 顾军华;许馨匀;武君艳;谢志坚;陈博;佘士耀;张亚娟;张素琪 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种情感分析、装置、存储介质及终端设备。情感分析方法包括：获取待进行情感分析的目标数据；对目标数据进行分词处理，获取与目标数据对应的初始词向量集合；根据初始词向量集合确定目标数据中待分析目标对应的目标向量；将初始词向量集合及目标向量输入至预先训练的情感分析模型中，根据情感分析模型的输出结果，确定待分析目标的情感极性；其中，情感分析模型基于多层卷积神经网络训练生成。通过采用上述技术方案，能够基于多层卷积神经网络训练而成的情感分析模型，平行地接收和处理待进行情感分析的目标数据，并充分挖掘目标数据中关于特定目标的情感信息，可以准确、高效地分析出相关数据中特定目标的情感极性。
一种情感分析方法装置存储介质终端设备

[发明专利]基于A*算法与改进最小化snap的无人飞行器路径规划方法-CN202310152583.9在审
发明人： 顾军华;左宗霖;郑晓园;刘洪普;张亚娟 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明为基于A*算法与改进最小化snap的无人飞行器路径规划方法，首先通过A*算法进行路径点搜索，得到初始轨迹；然后，利用最小化snap对A*算法得到的初始轨迹进行优化，得到一次优化轨迹；最后，逐一判断除起始点、目标点以外的所有路径点是否为候选冗余路径点，再判断每个候选冗余路径点是否为冗余路径点，若是冗余路径点则应删除，以此对一次优化轨迹进行冗余路径点修剪，对删除冗余路径点的轨迹重新添加约束条件，通过二次规划求解目标函数，完成整个路径规划。A*算法与最小化snap结合得到的轨迹尽管是连续、光滑的，但是轨迹较长，本发明通过修剪冗余路径点使轨迹更短，同时能够有效避障。
基于算法改进最小化 snap 无人飞行器路径规划方法

[发明专利]基于属性重构与注意力机制的信用卡用户行为预测方法-CN202310190601.2在审
发明人：杨亮;刘嘉瑶;张秋亮;牛炳鑫;贾永娜;张亚娟;顾军华 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本发明为一种基于属性重构与注意力机制的信用卡用户行为预测方法，首先获取银行系统某一时期信用卡用户的历史数据，将历史数据转换为图数据；图数据的节点代表信用卡用户，边表示用户间的联系；获取图拓扑信息和节点属性矩阵；然后，基于图卷积神经网络构建节点属性重构模型，节点属性重构模型包括编码器和解码器，编码器将图拓扑信息和节点属性信息编码为潜在分布矩阵，解码器将潜在分布矩阵解码为重构的节点属性矩阵；最后，构建信用卡用户行为预测模型，将图拓扑信息和重构的节点属性矩阵输入到模型中，得到各个节点的预测标签；将训练后的信用卡用户行为预测模型用于新用户的行为预测。通过节点属性重构可以补全缺失的属性信息，同时缓解了节点敏感属性对预测结果公平性的影响。
基于属性注意力机制信用卡用户行为预测方法

[发明专利]一种基于自适应二维图卷积的起讫点交通流量预测方法-CN202310205025.4在审
发明人： 顾军华;张方明;金建铭;李泽鑫;张鑫;郭睿哲;许瑞波 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G08G1/065 文献下载
摘要：本发明为一种基于自适应二维图卷积的起讫点交通流量预测方法，一是在捕获空间依赖性方面提出自适应二维图卷积，其具体做法为：在起点和终点两个维度建立节点嵌入矩阵；使用起点和终点两个维度的节点嵌入矩阵，构建起点和终点两个维度的自适应邻接矩阵；从两个角度对起讫点交通流量数据进行自适应二维图卷积。二是将自适应二维图卷积和时间卷积网络进行多层堆叠，并使用残差连接，防止过拟合现象，在此基础上构建时空卷积块，同时捕获空间依赖性和时间依赖性。使用时间卷积网络捕获不同时间片数据之间的时间依赖关系，能够充分捕获起讫点交通流量数据的时空依赖关系，从而提高了预测精度。
一种基于自适应二维图卷起讫交通流量预测方法

[发明专利]一种社区发现方法、装置、存储介质及终端设备-CN201910049502.6有效
发明人： 顾军华;武君艳;许馨匀;谢志坚;陈博;佘士耀;张亚娟;张素琪 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种社区发现方法、装置、存储介质及终端设备。所述社区发现方法包括：基于预设规则确定待分析网络中预设数量的目标网络节点，并基于所述目标网络节点构建约束点集合；根据所述约束点集合构建约束矩阵；根据所述约束矩阵对所述待分析网络进行社区结构划分。通过本发明实施例提供的技术方案，能够充分利用待分析网络中的约束信息，但又不会过分依赖先验知识，准确、高效地对待分析网络进行社区结构的划分，有利于进一步指导待分析网络的社区结构的挖掘。
一种社区发现方法装置存储介质终端设备

[发明专利]基于多尺度残差收缩网络的多普勒雷达心跳检测方法-CN202310171958.6在审
发明人： 顾军华;邢佳豪;张亚娟;孟祥辉 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： A61B5/363 文献下载
摘要：本发明为基于多尺度残差收缩网络的多普勒雷达心跳检测方法，考虑时域上的连续波雷达信号在不同时间尺度上表现不同，提出多尺度时域特征提取模块，并将其置于残差收缩网络结构中，构成多尺度残差收缩模块，残差收缩网络使用软阈值作为非线性转换层，可以有效地排除干扰心跳检测的相关噪声；对不同尺度下的雷达信号进行希尔伯特‑黄变换，得到的结果反映的是信号的时频特征，进一步对变换后的信号进行特征提取，有利于将心跳相关特征从复杂的混合信号中分离出来；对多尺度残差收缩模块输出以及希尔伯特‑黄滤波模块的输出进行特征融合，有效地减少了原始雷达信号中的噪声干扰。该方法能重构出高质量的雷达信号，提高心跳检测准确率。
基于尺度收缩网络多普勒雷达心跳检测方法

[发明专利]一种基于多视图时空图卷积网络的交通流预测方法-CN202310132783.8在审
发明人： 顾军华;冀震雷;张亚娟;蒋家海;金建铭;郭睿哲 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明为一种基于多视图时空图卷积网络的交通流预测方法，所述预测方法以路网上的交通数据、静态图邻接矩阵和趋势相似图邻接矩阵作为输入，通过交替进行时间特征和空间特征提取，然后使用输出模块进行特征融合，实现了交通流的精准预测。本发明从不同角度对道路中的空间依赖关系进行提取，实现从全局角度和局部角度进行空间依赖关系的捕获，提出多视图时空图卷积网络，实现交通流预测。通过从不同的角度对道路观测点中的依赖关系进行建模，然后利用多视图图卷积模块提取空间特征，以增加模块捕获空间依赖的能力，提高模型的预测性能。
一种基于视图时空图卷网络通流预测方法

[发明专利]基于注意力的异构信息网络用户异常行为检测方法及系统-CN202211479957.X在审
发明人：杨亮;武洁纯;王嘉意;李振娜;贾永娜;张亚娟;牛炳鑫;顾军华 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明为一种基于注意力的异构信息网络用户异常行为检测方法及系统，首先将异构信息网络某段时间的历史交互数据转换为图数据，图数据的每个节点代表异型信息网络的一个组成对象，图数据的边反映了异构信息网络的组成对象间的联系；然后，基于图神经网络构建用户异常行为检测模型的目标函数，模型通过注意力聚合节点的邻居信息，推导得到节点属性表征的层间传播公式；最后，对各个节点属性表征进行梯度更新，直至所有节点属性表征收敛，得到各个节点属性表征；将各个节点属性表征通过多层感知机压缩为由各个节点的预测标签纵向堆叠而成的一维列向量，即用户异常行为检测结果。该方法利用注意力机制在消息传播过程中自动捕获网络中的所有元路径信息，提高了用户异常行为检测的准确率。
基于注意力信息网络用户异常行为检测方法系统

1
2
3
4
5
6
7
下一页»
尾页
共 95 条