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[发明专利]基于快速傅里叶变换和选择性注意力机制的图像补全方法-CN202310661898.6在审
发明人：胡靖;吴颖超;陶宇可;张红湖;杨飞扬;刘李骏坤;邓中臣;吴锡 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的图像补全方法，所述图像补全方法提出一种内置傅里叶变换操作的高效补全网络，在实现长距离依赖的同时保证模型的高效率运行，同时补全网络内嵌有聚合型选择性卷积核网络的快速傅里叶变换模块，其中，快速傅里叶变换模块负责补全网络获得全局感受野，聚合型选择性卷积核网络按照各尺度的贡献适应性调整比重，更精确地为模型提供局部性信息补充，最终实现全局融合度更高、局部细节更丰富的图像补全。与现有常有的补全方法进行实验对比，本发明方法生成图像的还原度和清晰度更好，尤其在遮挡率较大的情况下，生成图像局部的语义连贯以及全局的整体契合。
基于快速傅里叶变换选择性注意力机制图像方法

[发明专利]基于广义后缀树的中文搜索引擎模糊自动补全方法-CN201110003711.0有效
发明人：吴朝晖;冯叶磊;姜晓红 -专利权人：浙江大学
申请日： 2011-01-10 - 公布日： 2011-05-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于广义后缀树的中文搜索引擎模糊自动补全方法，包括步骤一：建立词的广义后缀树索引，利用现有的建立后缀树的方法，对中文词库中的所有词建立广义后缀树索引；步骤二：计算字的相似度；步骤三：计算相似度接近的词的权重值；步骤四：模糊自动补全。本发明依据中文语境中以字为单位的特点，利用广义后缀树能够高效的保存词库中所有词的后缀，根据相似度权重，在计算机上实现了中文搜索引擎的模糊自动补全，从而增强了计算机中文自动补全的功能和适用性。本方法中的模糊自动补全，不仅可以支持传统的中文前缀补全，而且能够支持中文的任意中缀补全。
基于广义后缀中文搜索引擎模糊自动方法

[发明专利]时间序列数据的补全方法、装置及电子设备-CN201811192133.8有效
发明人：傅思颖;游延筠;夏天松;柳林;唐红 -专利权人：深圳绿米联创科技有限公司
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列数据的补全方法、装置及电子设备，该方法包括：将采集的数据按照设定格式构建数据集，所述数据集至少包含一个系列的数据；将每个系列需补全的时间点插入所述数据集中；将插入时间点的数据集按照系列进行重新分区，将同一个系列的数据放入同一个分区内；对分区内的数据进行排序得到数据列表；分别对分区内的数据进行遍历，补全数据。本方法在分布式的计算框架下，对缺失的时间序列数据进行向前补全或者是向后补全，在进行数据补全的时候只需要少量的变量经过一次遍历就可以完成数据补全。
时间序列数据方法装置电子设备

[发明专利]一种基于抽象语法树增广图模型的代码补全方法-CN202110515134.7有效
发明人：黎铭;汤闻誉 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于抽象语法树增广图模型的代码补全方法，包括以下步骤：等待新的代码补全需求，获取待补全位置附近的源代码片段；解析待补全的源代码，将其表示为抽象语法树；遍历抽象语法树上各节点之间的顺序、语法和语义关系，通过带不同标记的有向边连接这些节点，将其表示为图的形式；将以图形式表示的代码进一步编码为矩阵形式；检查是否存在利用图信息的代码补全模型，若不存在，则训练代码补全模型；将编码后的图信息输入代码补全模型，
一种基于抽象语法增广模型代码方法

[发明专利]一种非等间距离散深度补全的方法-CN202110712259.9有效
发明人：张磊;张成;戴维;徐童;王敬宇;张龙;戚琦;张乐剑;王晶 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：一种非等间距离散深度补全的方法，包括下列操作步骤：(1)将深度区间按照非等间距的方式离散为k个分割区间；(2)将一幅单通道的雷达深度图离散为k个通道的深度概率图；(3)基于残差网络构建并训练第一深度补全网络，使用单通道雷达深度图和RGB格式可见光图像作为第一深度补全网络的输入；完成深度补全后的单通道的深度图作为输出；(4)基于残差网络构建并训练第二深度补全网络，使用k个通道的深度概率图和RGB格式可见光图像作为第二深度补全网络的输入；完成深度补全后的k个通道的深度图作为输出。
一种间距离散深度方法

[发明专利]一种基于Kmeans和T-LSTM的负荷数据补全方法-CN202010128406.3有效
发明人：冯珺;陈蕾;童力;黄红兵;黄海潮;陈彤;黄俊;余慧华;韩翊;陈建铭 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;浙江华云信息科技有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kmeans和T‑LSTM的负荷数据补全方法，涉及一种数据补全方法。目前数据补全方法，数据偏差大，往往达不到预期效果。本发明包括以下步骤：构建数据模型；K种负荷区间的数据分别训练得到对应的K种数据模型；定时取待补全数据的当天负荷数据；计算当天负荷数据的平均值；根据平均值获取对应的数据模型；将待补全负荷数据输入对应的数据模型中，计算得到补全的完整负荷数据。通过本方法实现准确补全数据，其具有误差小、收敛速度快的优点。
一种基于 kmeans lstm 负荷数据方法

[发明专利]一种基于平面约束的室内场景模型补全方法-CN202110683663.8在审
发明人：路荣丰;颜成钢;朱尊杰;徐枫;裘健鋆;孙垚棋;张继勇;张勇东 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平面约束的室内场景模型补全方法。通过平面检测结果，将室内环境分割为不同的平面区域和物体区域，然后利用物体区域中各mesh顶点的邻接关系将空间上彼此分离的物体分割开，然后分别在不同的平面区域和不同的物体模型上进行孔洞检测，分别完成孔洞补全任务，然后将逐个补全的结果放在同一个三维空间中，最终完成室内全场景的三维模型孔洞补全任务。本发明消除了不同物体上孔洞之间的干扰，极大的提高了物体模型的补全精度，提高了补全效果，在对场景中的平面模型进行补全时，能够在平面方程的约束下，实现更加鲁棒的平面补全效果。
一种基于平面约束室内场景模型方法

[发明专利]点云补全方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110671103.0在审
发明人：刘玉身;温欣;曹炎培 -专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开关于一种点云补全方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取待补全点云信息和预设路径偏移信息；将待补全点云信息和预设路径偏移信息输入点云补全网络进行补全处理，得到目标点云信息，点云补全网络包括至少两个按序连接的点云路径偏移网络；第一个点云路径偏移网络的输入为待补全点云信息和预设路径偏移信息；第一个点云路径偏移网络的输出包括第一偏移后点云信息和第一路径偏移信息；非第一个点云路径偏移网络的输入为上一个点云路径偏移网络的输出，目标点云信息为最后一个点云路径偏移网络输出的偏移后点云信息利用本公开实施例可以提升对点云形状的表征精准性和点云补全质量。
点云补全方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于连续视频流的室外场景深度补全方法-CN202211070899.5在审
发明人：卢国明;罗光春;秦科;段贵多;刘德映;李冠举 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明提供一种基于连续视频流的室外场景深度补全方法，包括：对传感器输入的数据进行预处理形成RGB‑D数据；深度补全模块的图像分支接收RGB数据，通过图像分支的编解码器提取图像特征，图像分支解码器的输出与深度分支的相同尺寸的编码器的输入对应级联；深度补全模块的深度分支接收D数据以及数据流中前一帧的导向图，通过深度分支的编解码器输出初始补全深度图、当前帧的导向图以及亲和度矩阵；深度图优化模块接收深度分支的编解码器输出的初始补全深度图以及亲和度矩阵，输出优化后的补全深度图用于室外场景深度补全。本发明有效利用连续视频流中的上下文信息，提升了深度补全预测的准确性。
一种基于连续视频室外场景深度方法

[发明专利]基于几何特征精炼与对抗生成网络的双管道点云补全方法-CN202310116225.2在审
发明人：祝继华;史鹏程 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：一种基于几何特征精炼与对抗生成网络的双管道点云补全方法，1、对缺失点云和完整点云分别提取特征；2、根据编码器获得的补丁特征，获取完整点云分布和缺失点云分布，让缺失点云分布拟合完整点云分布；3、对点云分布采样后，经过几何特征精炼网络，重建路径得到重构点云，补全路径得到粗补全点云；4、重建路径上，将重构点云作为真实数据输入，引入噪声点通过StyleGan得到生成点云；5、补全路径上，将获得的粗补全点云通过卷积编码器，结合补丁特征和上采样信息，融合得到隐空间编码，通过解码器解码得到精补全点云；6、计算生成点云和精补全点云的余弦距离，赋予不同的权重值，融合得到最后的输出。本发明能够高效、准确的补全缺失的点云信息。
基于几何特征精炼对抗生成网络双管道点云补全方法

[发明专利]一种基于注意力全景感知引导的深度补全方法及装置-CN202310190530.6在审
发明人：刘皓挺;陈帅;蓝金辉;陈成凯;王潇涵 -专利权人：北京科技大学顺德创新学院
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于注意力全景感知引导的深度补全方法及装置，涉及信息融合技术领域。图像数据处理为待处理图像的全景分割图像数据；构建3U‑DenseNet网络，将RGB图像数据、全景分割图像数据以及稀疏深度图像数据输入至3U‑DenseNet网络，经过多模态注意力融合模块MMTSAFB输出初步深度补全结果；构建结合卷积空间传播网络CSPN++，将初步深度补全结果输入至CSPN++中，获得深度补全结果，完成基于注意力全景感知引导的深度补全。本发明实现了端到端的深度补全，基于注意力的全景感知引导的深度补全方法精度高，补全效果好，通过融合全景分割图像，在物体边界处的深度变化更细腻。
一种基于注意力全景感知引导深度方法装置

[发明专利]一种基于抽象语法树代码表征的代码补全方法-CN202310778652.7在审
发明人：支宝;王楚越;徐钦儿;程实;文万志 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F8/72 文献下载
摘要：本发明提供一种基于抽象语法树代码表征的代码补全方法，包括：S1、收集Github上开源的代码补全数据集DeepCom，选取Java源代码部分并剔除其对应注释，构建代码语料库；S2、将Java源代码转换为其对应的AST抽象语法树，使用切分遍历算法遍历Java代码的AST，获取切分遍历后的序列；S3、利用预训练GPT‑2模型对代码补全任务进行微调操作，并使用BPE算法对输入的文本序列进行分词；S4、在微调过程中使用FGM算法进行对抗训练，为模型在训练过程中添加扰动，增强模型鲁棒性；S5、在推理解码阶段，模型输入代补全代码，逐个词元生成补全代码序列，直到代码补全完整或出现停止符。本发明可以更好地利用源代码丰富的语法结构和语义信息进行完整代码补全，有效提高代码补全的准确性。
一种基于抽象语法代码表征方法

[发明专利]一种基于深度矩阵分解补全的数据处理方法及存储介质-CN202111454575.7有效
发明人：马晓轩;李志文;刘超;张翰韬 -专利权人：北京建筑大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度矩阵分解补全的数据处理方法及存储介质，包括：S1构建深度矩阵分解补全模型，所述模型的核心结构是恢复模块；S2在进行观测矩阵的奇异值分解前，对观测矩阵的缺失位置进行预填充；S3基于Frobenius范数构建所述恢复模块的损失函数；S4采用VOC数据集对深度矩阵分解补全模型进行训练。与传统算法相比，本发明基于深度学习与非线性的深度矩阵分解补全网络能够在更短的时间内获得更好的处理性能，端到端的深度矩阵分解补全网络是基于矩阵的全局信息对整个数据文件进行修复，不管是时间上还是修复效果上都能有明显的提升与线性和非线性矩阵补全方法进行比较。深度矩阵分解补全网络能够使用更短的时间提供更高的矩阵补全精度。
一种基于深度矩阵分解数据处理方法存储介质

[发明专利]以自适应噪声估计进行矩阵补全的信号源定位方法和系统-CN202110924247.2有效
发明人：陈俊挺;孙浩;陈怿 -专利权人：香港中文大学（深圳）
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G01S5/06 文献下载
摘要：一种以自适应噪声估计进行矩阵补全的信号源定位方法和系统，其中的方法包括：获取观测区域中的传感器输出的传感器数据；对观测区域进行栅格化；构造栅格化矩阵；对栅格化矩阵进行矩阵补全，在矩阵补全的过程中，采用局部多项式拟合估计出栅格的中心点处来自信号源的信号强度，根据栅格的中心点处来自信号源的信号强度估计出用于矩阵补全的噪声；对补全后的栅格化矩阵进行向量分解得到指纹向量，利用指纹向量计算得到信号源的位置坐标。由于采用局部多项式拟合的方法来估计矩阵补全过程中的噪声，从而计算出一个更合理的噪声用于矩阵补全，减小了矩阵补全的误差，提高了信号源定位的精确度。
自适应噪声估计进行矩阵信号源定位方法系统

[发明专利]缺失语义补全方法及装置-CN201910428203.3有效
发明人：曾毓珑;魏建生;王雅圣;邓利群;崔安颀 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了人工智能领域自然语言处理领域中的一种缺失语义补全方法，包括：获取提问语句及历史对话语句；获取提问语句中的待消解项的位置信息，根据历史对话语句和待消解项的位置信息对提问语句的待消解项进行消解，以得到消解后的提问语句；确定提问语句中是否有成分被省略，若提问语句中有成分被省略，则根据历史对话语句将省略的成分补全，以得到省略补全的提问语句；对消解后的提问语句和省略补全的提问语句进行融合，以得到融合后的提问语句；从消解后的提问语句、省略补全的提问语句和融合后的提问语句中确定目标补全提问语句。本发明的方法适用于各种缺失语义补全的应用场景，有利于提高补全提问语句中缺失语义的准确性及效率。
缺失语义方法装置