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[发明专利]一种网络语境的文本识别方法、装置及存储介质-CN202010396183.9有效
发明人：陈思萌;何星;赵建强;陈诚;邓叶勋;郑伟斌;刘晓芳;张辉极;杜新胜 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提出了一种网络语境的文本识别方法、装置及存储介质，该方法包括：基于文本长窗口构建风格语义模型，基于文本短窗口构建偏旁级语义模型；使用网络语境的语料库基于风格语义模型向量模型和偏旁级语义模型训练得到网络语境的中文词向量模型；使用所述网络语境的中文词向量模型对输入的网络语境的文本进行识别并输出识别结果。本发明在分词时使用两个不同窗口，长窗口用于提取网络化风格的语义信息，文本短窗口用于提取不同细粒度的语义特征，在训练阶段将二者结合，获得更加准确的词向量表达，以提高网络语境的文本识别率，本发明优化了目标函数
一种网络语境文本识别方法装置存储介质

[发明专利]一种事件语义分割方法及事件语义分割网络-CN202211327810.9在审
发明人：唐漾;杜文莉;钱锋 -专利权人：华东理工大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供了一种事件语义分割方法及事件语义分割网络，涉及计算机视觉技术。本发明的实施例提供的事件语义分割方法包括采用第一数据集训练教师网络；采用第二数据集并利用教师网络的输出监督训练第一学生网络和第二学生网络，第二数据集具有多对灰度图‑事件数据，第一学生网络的输入为事件数据，第二学生网络的输入为事件数据转换得到的伪图像数据；融合第一学生网络以及第二学生网络的输出，生成语义分割结果。第一学生网络的输入与第二学生网络的输入不同，因此会以不同的方式学习知识，第一学生网络和第二学生网络的知识是多样性和互补的，采用第一学生网络和第二学生网络的融合获得的语义分割结果的有效性更高。
一种事件语义分割方法网络

[发明专利]构建词语网络及抽取关键词的方法和装置-CN201510433937.2在审
发明人：周青 -专利权人：深圳证券信息有限公司
申请日： 2015-07-22 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种构建词语网络及抽取关键词的方法和装置。构建词语网络的方法包括：对文本进行预处理，得到词语集合；分别计算词语集合中任意两个词语之间的语义相似度；根据词语集合及语义相似度，构建带权重的语义相似度网络。本发明能够在词语网络中体现词语之间的语义关联程度，提高了关键词抽取的准确性和效率。
构建词语网络抽取关键词方法装置

[发明专利]用于提供被动授权的方法和装置-CN201180026421.6有效
发明人： N·格里戈里耶夫;S·福尔丁;H·托尔凯尔松 -专利权人：诺基亚公司
申请日： 2011-05-11 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：提供了一种用于提供有关访问语义网络资源的被动授权的方法。资源所有者实体的访问应用检测在至少一语义网络资源和请求访问所述语义网络资源的一请求实体之间操作的授权代理实体。所述访问应用确定以至少部分地导致引起将有关是否接受所述请求实体的查询传输到所述语义网络资源的所有者实体的操作。
用于提供被动授权方法装置

[发明专利]基于语义的音频驱动数字人生成方法及系统-CN202011382282.8在审
发明人：王涛;徐常亮 -专利权人：新华智云科技有限公司
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G10L21/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于语义的音频驱动数字人生成方法及系统，其中生成方法包括以下步骤：获取目标音频和第一人脸图像序列；对所述目标音频进行特征提取，获得相应的音频特征；将所述音频特征输入至预训练的语义转换网络，由所述语义转换网络将所述音频特征进行语义转换，获得相应的语义运动序列，所述语义运动序列包括若干个嘴部语义图；基于第一人脸图像序列获取所述嘴部语义图相同数量的待渲染人脸图像，待渲染人脸图像的嘴部区域被遮挡，基于所述嘴部语义图和所述待渲染人脸图像进行人脸合成，生成合成人脸序列。本发明通过语义转换网络实现音频与面部语义的转换，且利用面部语义达到对口型的精确表达。
基于语义音频驱动数字人生成方系统

[发明专利]一种基于LiDAR和图像融合的街道场景语义分割方法-CN202210436081.4在审
发明人：陶文兵;赵蔺;刘李漫 -专利权人：武汉图科智能科技有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LiDAR（激光雷达）和图像融合的街道场景语义分割方法，包括：输入LiDAR点云和图像并进行预处理；将点云投影到图像中后，对图像进行上下文信息的融合得到融合信息；使用点云语义分割网络提取融合信息中的粗粒度特征；使用图像语义分割网络提取图像高维语义特征，计算偏移量得到对齐后的图像语义特征；将图像语义特征和粗粒度特征融合后得到融合语义特征，使用点云语义分割网络提取融合语义特征的细粒度的语义特征，得到语义分割结果；采用一种简单且有效的前融合策略来融合图像上下文信息和LiDAR点云信息这两种不同模态的信息，以此来生成语义类别特征；有效的增强所提取点云的特征的判别力，提升模型对场景分割的准确率。
一种基于 lidar 图像融合街道场景语义分割方法

[发明专利]基于语义信息保留的广义零样本图像识别方法及模型-CN202110754903.9在审
发明人：倪健;谢海永;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于语义信息保留的广义零样本图像识别方法，包括：在广义零样本学习的统一框架中构建对偶对抗多视角语义一致网络，学习构建原始生成对抗网络和对偶生成对抗网络；训练所述对偶对抗多视角语义一致网络；利用训练好的所述对偶对抗多视角语义一致网络对来源于任意域的视觉图像进行识别，得到识别结果。本发明将广义零样本图像分类任务借助生成模型转化为监督学习问题，采用对偶对抗的架构，该架构以双向对齐方式有效地保留了语义一致性，并减轻了语义丢失的问题。
基于语义信息保留广义样本图像识别方法模型

[发明专利]一种基于单目深度估计网络和GPS的室外视觉SLAM方法-CN202310704271.4在审
发明人：金仁才;李俊祥;钱元弟;李丹;胡义;孔炯;管玲;程安春;陆钰 -专利权人：中国十七冶集团有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目深度估计网络和GPS的室外视觉SLAM方法，属于视觉SLAM定位与建图技术领域。本发明在ORB‑SLAM3的基础上增加语义分割网络和GPS融合模块，首先使用语义分割网络检测先验动态物体并剔除，然后初步估计位姿，随后将位姿与GPS数据进行松耦合非线性优化，同时新增了语义建图线程，结合单目深度估计网络的深度信息和语义分割网络的语义信息，通过OctoMap构建语义八叉树地图。
一种基于深度估计网络 gps 室外视觉 slam 方法

[发明专利]基于视觉信息和语义属性的电子元器件零样本识别模型及方法-CN202210876236.6在审
发明人：顾寄南;方新领;黄娟;李静;张伟;王梦妮;张可 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于视觉信息和语义属性的电子元器件零样本识别模型及方法，识别模型包括视觉分类网络模型、Skip‑gram模型和CBOW模型，根据电子元器件的视觉特征，设计出可见类以及不可见类电子元器件的语义属性表，使可见类和不可见类之间的语义属性共享。通过将视觉信息和标签的语义属性相结合，利用从文本数据中学习到的标签的语义属性，将语义属性作为监督信号，结合已见类图像训练视觉分类网络，进而实现零样本学习。训练时，通过Skip‑gram模型将可见类转化为语义属性类，使视觉分类网络的训练过程变为共享的语义属性类与输入图像之间的训练。在预测过程中，视觉分类网络预测出共享的语义属性类，CBOW模型将语义属性类转换为类别标签，实现对可见类和不可见类的预测，完成电子元器件零样本识别。
基于视觉信息语义属性电子元器件样本识别模型方法

[发明专利]一种基于图神经网络构建语义知识库的方法及系统-CN202210046579.X有效
发明人：邹华;姚军;王楠;丁原;徐志国;宋永生;李军;郭晓华;周红 -专利权人：江苏联著实业股份有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络构建语义知识库的方法及系统，所述方法包括：获得第一大规模语料信息；基于NLP技术的事物提取器从所述第一大规模语料信息中进行文本事物识别和提取，获得第一文本事物集合；构建事物层次网络；根据所述事物层次网络对所述第一文本事物集合中的每个事物进行语义元分析，构建第一语义元集合；利用图神经网络对所述第一语义元集合进行组网，获得第一语义知识网；通过对所述第一语义知识网进行强化学习，获得第二语义知识网；将所述第二语义知识网作为语义知识库的形式进行输出。解决了现有技术中存在从大规模语料库中构建多层次语义知识库的不够完善，且自动化水平较弱的技术问题。
一种基于神经网络构建语义知识库方法系统

[发明专利]一种卫星遥感图像的语义分割方法-CN202010030255.8在审
发明人：李鑫;许峰;刘凡;王龙宝;吕鑫 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星遥感图像的语义分割方法，包括步骤：(1)获取原始卫星遥感图像并进行图像预处理；(2)将数据划分为样本集和训练集，并制作遥感图像类标图；(3)构建卫星遥感图像语义分割网络模型；(4)训练语义分割网络模型，得到最优网络模型；(5)输入待测样本集，得到语义分割结果。本发明构造了一种面向大尺度卫星遥感图像的语义分割网络模型，不但有效提高像素级分类精度，而且该网络模型能够实现端到端的训练和预测，解决已有方法前置和后置处理步骤繁杂的问题。此外，该网络模型通过引入深度可分离卷积压缩网络参数，提高迭代效率和收敛速率。
一种卫星遥感图像语义分割方法

[发明专利]基于GAN网络的无监督域自适应遥感道路语义分割方法-CN202111135771.8在审
发明人：杨莹;张佳鹏;陈泽华;赵哲峰;杨佳林;郭学俊;郭晓澎;曹桂芳 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GAN网络的无监督域自适应遥感道路语义分割方法，通过对RGB三通道的遥感图像进行标注，生成标签图像，将图像划分为测试集和训练集，对训练集图像进行预处理；之后构建基于深度学习方法的遥感图像语义分割网络和域判别网络，输入训练集图像交替训练遥感图像语义分割网络和域判别网络，待到网络收敛时保存模型参数；最后将测试集图像输入图像语义分割网络得到标签。与现有技术相比较，本发明通过添加基于特征空间和输出空间的域自适应的方式实现无监督遥感图像的语义分割。优点是最终分割效果好且鲁棒性强。
基于 gan 网络监督自适应遥感道路语义分割方法

[发明专利]融合注意力机制的轻量化桥梁表面裂纹分割方法及设备-CN202211039587.8在审
发明人：钱松荣;张健;谭灿;郑鑫 -专利权人：贵州大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合注意力机制的轻量化桥梁表面裂纹分割方法及设备，包括：构建初始语义分割网络模型，将注意力模块融入至所述初始语义分割网络模型中，得到改进后的语义分割网络模型；获取桥梁裂纹图像数据集，基于所述桥梁裂纹图像数据集对所述语义分割网络模型进行训练，得到训练好的裂纹分割网络；利用所述裂纹分割网络实时识别桥梁裂纹。利用训练好的网络进行桥梁裂纹的实时检测；该方法采用基于注意力模块的改进型PSPNet语义分割网络进行裂纹分割，分割精度高、速度快、计算成本低，对硬件设备要求较低，可以部署在计算力相对较低的硬件设备中实时运行
融合注意力机制量化桥梁表面裂纹分割方法设备

[发明专利]一种分布式系统中的网络服务搜索方法-CN201010510564.1无效
发明人：王小刚 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2010-10-18 - 公布日： 2011-02-09 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：一种分布式系统中的网络服务搜索方法，该方法包括如下步骤：a对所述分布式系统中的网络服务进行语义描述；b从用户获取搜索请求，并且对所述搜索请求进行语义描述，其中所述搜索请求与用户所需之网络服务相对应；c根据所述搜索请求的语义描述对所述注册服务进行决策分类本发明基于语义Web对网络服务和搜索请求进行语义描述，并且对它们进行决策分类，以自动在网络服务中搜索出与搜索请求最匹配的网络服务，从而能自动查找和发现网络服务，满足用户访问网络服务的需要。
一种分布式系统中的网络服务搜索方法

[发明专利]一种提高视频文本描述准确性的编码器网络模型设计方法-CN202010706821.2在审
发明人：朱虹;熊鸽;潘晓容;杨恺庆;刘晶晶;杜森;王栋 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高视频文本描述准确性的编码器网络模型设计方法，步骤包括：步骤1、构建视频的视觉特征提取编码器，步骤2、构建视频的语义特征提取编码器，步骤3、获取语义特征，步骤4、训练S‑LSTM网络模型本发明的方法，在编码网络模型中，利用视频的特征提取更精确的语义信息，并且放大各语义单词之间的差异性，进而得到更准确的语义特征；该语义特征输入至解码网络后，对视频进行文本描述；与目前检索到的主流论文发表的算法指标相比
一种提高视频文本描述准确性编码器网络模型设计方法