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[发明专利]一种低训练数据成本的视频片段快速检索模型的训练方法-CN202310815710.9在审
发明人：蒋寻;徐行;谢治宇;沈复民;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明公开一种低训练数据成本的视频片段快速检索模型的训练方法，通过采用点监督信号对模型进行训练，有效解决了传统全监督视频片段检索方法训练数据成本开销大的问题，同时基于视频文本隐式概念对齐机制，避免了模型在部署后的跨模态交互，极大的减轻了模型在应用场景中进行视频片段检索的时间开销，显著降低了计算成本，进一步提出了点监督信号引导的对比学习机制，有效提高了模型对语义相关视频内容的辨别能力，提高了模型处理速度和推理速度的同时，还提高了检索模型的检索精度。
一种训练数据成本视频片段快速检索模型方法

[发明专利]基于跨尺度视差先验的双目图像超分辨率重建方法和系统-CN202310476634.3在审
发明人：邵杰;何坤;赵磊;申恒涛 -专利权人：宜宾格莱特科技有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨尺度视差先验的双目图像超分辨率重建方法和系统，包括：S1：获取低分辨率的左右双目图像对应的原始左特征映射和原始右特征映射；S2：利用双目注意模块分别对所述原始左特征映射和所述原始右特征映射进行跨视图交互，得到交互后的左特征映射和交互后的右特征映射；S3：将所述交互后的左特征映射和所述交互后的右特征映射输入至跨尺度视差注意模块中，融合得到聚合特征映射；S4：将所述聚合特征映射输入至级联动态上采样重建网络中，得到重建后的超分辨率双目图像。本发明能够充分利用视差信息，在更短的运行时间下获得更真实、更高质量的超分辨率图像。
基于尺度视差先验双目图像分辨率重建方法系统

[发明专利]接触网定位器线夹螺母缺陷的检测方法及装置-CN202311113672.9在审
发明人：伊梦丹;欧阳瑞麒;奚兴;沈复民;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
申请日： 2023-08-31 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了接触网定位器线夹螺母缺陷的检测方法及装置，方法包括步骤：基于目标检测模型，从接触网图像中获取包括接触网定位器线夹螺母组件的第一图像；基于语义分割模型，对所述第一图像进行分割，获取包含各组件区域的多通道分割图像；利用所述中心校正区对所述多通道分割图像进行旋转矫正，获得第二图像；扫描获取第二图像中单行或单列各组件的顺序，解析后获得接触网定位器线夹螺母缺陷结果。本发明有效提升了定位器线夹上螺母组件的定位准确性，采用了目标检测与语义分割技术的有机结合，提高了检测的准确率和鲁棒性；具有较低的提报率从而降低了人工审核成本，同时还具备较高的识别准确率和可靠性。
接触定位器螺母缺陷检测方法装置

[发明专利]一种基于布局感知提示的文档视觉语言推理方法-CN202310817907.6在审
发明人：姚俊豪;徐行;王磊;沈复民;申恒涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06N5/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于布局感知提示的文档视觉语言推理方法，该方法利用大型语言模型进行视觉信息丰富的文档推理，将文档图像的文本信息与视觉信息集成的提示，通过提示学习引入布局信息，引导大型语言模型能够理解问题中的文本与视觉内容之间的关系，并使用该信息改善上下文学习生成答案，让单模态大语言模型也能处理多模态文档视觉问答任务，帮助大型语言模型在少样本学习上达到理想的效果，并在3种不同的文档视觉问答数据集测试方法的泛化性。
一种基于布局感知提示文档视觉语言推理方法

[发明专利]一种无监督领域自适应语义分割方法及系统-CN202310878348.X在审
发明人：徐行;谢君;周宜暄;沈复民;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种无监督领域自适应语义分割方法及系统，包括获取标注完全的源域数据和无标签的目标域数据；构建Teacher网络模型和Student网络模型；基于两个模型对所述源域数据和所述目标域数据进行训练，得到语义损失、源域交叉熵损失和目标域交叉熵损失，并计算最终目标函数；基于所述最终目标函数迭代更新所述Student网络模型的模型参数，得到第一模型参数；使用所述第一模型参数采取指数移动平均值策略更新所述Teacher网络模型的模型参数，最终获取的Student模型为语义分割模型，解决了现有的无监督领域自适应分类方法没有考虑Teacher和Student网络模型在预测分类分布上的语义一致性的问题。
一种监督领域自适应语义分割方法系统

[发明专利]一种多孔锡材料及其制备方法和应用-CN202310785960.2在审
发明人：冯金奎;申恒涛 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B22F1/145 文献下载
摘要：本发明属于能量存储与转化领域，具体涉及一种多孔锡材料及其制备方法和应用。多孔锡材料的制备方法包括以下步骤：将芳香烃溶解于醚类溶剂中，再加入锂金属，搅拌后获得预锂化溶液；将锡粉加入到预锂化溶液中，浸泡后获得锂锡合金；锂锡合金在溶剂中刻蚀，过滤、干燥获得所述多孔锡材料。本发明通过化学预金锂化方法得到了锂锡合金，之后通过在酒精溶液中简单的浸泡即可得到多孔锡材料，工序少，成本低，在常温常压下即可制备，无需高温高压及特殊环境，工艺简单。本发明与酸刻蚀法，真空剥离法，模板法等相比，所制备的多孔锡材料不仅保持了优良的电化学性能，并且所需的制备条件更加简单，绿色环保。
一种多孔材料及其制备方法应用

[发明专利]铁路轨道异物覆盖的检测方法及系统-CN202310747254.9有效
发明人：方艳;苟正锋;李芦峰;靳仲达;金宏东;沈复民;欧阳瑞麒;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司;中国铁塔股份有限公司四川省分公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了铁路轨道异物覆盖的检测方法及系统，方法包括：对铁路轨道目标区域正常情况下的背景图像建模，构建背景样本库；将监控图像与背景样本库中的历史背景样本进行比对，提取异物目标；利用训练好的神经网络对监控图像进行检测，识别并提取监控图像中的第一非异物目标；比对异物目标和第一非异物目标，若相似度满足预设条件，则判定异物目标为非异物目标；否则，继续流程；对异物目标进行静态追踪，若异物目标在监控视频流中的停留时长低于预设值，则判定异物目标为非异物目标；否则，进行上报告警。本发明可有效地识别移动小目标，提高了目标检测的准确性，打破了单一目标检测方法的局限性，提高了目标识别的准确率，降低了误报率。
铁路轨道异物覆盖检测方法系统

[发明专利]一种预警铁路边坡异常的系统和方法-CN202310668981.6有效
发明人：李佳慧;苟正锋;靳仲达;李芦峰;金宏东;欧阳瑞麒;沈复民;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司;中国铁塔股份有限公司四川省分公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种预警铁路边坡异常的系统和方法，方法包括：获取目标区域的监控视频流，逐帧进行移动侦测，筛选出第一异常目标；利用训练好的神经网络模型，对第一信息列表中包含第一异常目标的图像进行进一步识别，筛选出第二异常目标；根据第一信息列表中包含第一异常目标的图像帧，判断其对应的第二图像中包含第二异常目标的图像帧是否大于八帧，若是，则判定该帧图像存在边坡异常目标，并进行第一次上报。本发明通过多次且不同方法的异常目标识别，避免了对高清图像和算力的依赖，同时保证了良好的识别准确度，大大提高了铁路边坡异常预警的工作效率，减少人工巡检的频率，从而降低工作人员在复杂环境中进行巡检的安全风险。
一种预警铁路异常系统方法

[发明专利]一种综采工作面液压系统用的防污染系统及方法-CN202310932441.4在审
发明人：杜青炎;陈永让;翟海涛;郭旭亮;李红;牛军军;安超军;胡鑫;茹永刚;滕海明;涂凯功;宋作坤;李衍伸;焦庆忠;王小林;杜昌繁;王欢;张洛义;候朝峰;侯跃峰;史龙龙;张贵平;李俊伟;陈朋飞;赵亚楠;李文瑞;申恒涛;牛磊;周鹏;郭鹏;张宗建;吉建明;苗攀登;吕乐乐;上官朝阳;孙乐乐;董治军;李辉根;赵青柏;何志飞;孙晓旭;樊飞;白少锋;张旭;向浩;董冬;刘东;卫寒冰;杨连坡 -专利权人：义煤集团宜阳义络煤业有限责任公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： F15B15/14 文献下载
摘要：一种综采工作面液压系统用的防污染系统，包括多个设置在液压缸上的防污染装置，防污染装置包括套设在液压缸的柱塞上的接触环，接触环的两个端面上各开设有一个环状的导流通道，并且导流通道连通有多个贯通接触环内壁的导流槽，朝向液压缸的缸体的一个导流通道还连通有至少一个吸引管，背向液压缸的缸体的一个导流通道还连通有至少一个喷射管。本发明提供一种综采工作面液压系统用的防污染系统及方法，既能够防止液压缸系统的乳化液流出到环境中造成污染，也能够避免综采工作面上的粉尘等杂质随柱塞侵染乳化液，保证液压系统能够稳定运行。
一种工作面液压系统污染方法

[发明专利]一种基于深度学习的落料柜堵料检测及处理的方法及系统-CN202310898192.1在审
发明人：方艳;苟正锋;李芦峰;靳仲达;金宏东;沈复民;欧阳瑞麒;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： B65G65/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的落料柜堵料检测及处理的方法及系统，对图片进行目标检测，根据置信度对图片进行过滤，若存在堵料目标的图片帧数占比大于或等于阈值Q，则判断存在堵料情况。针对检测到存在堵料目标的图片，若检测到轻度堵料的图像帧数占比大于或者等于阈值A，则判断为轻度堵料，启动压缩空气装置，通过空气气压推动堵塞烟丝；若检测到重度堵料的图像帧数占比大于阈值B，则判断为重度堵料，传输告警至安全生产平台，发送堵塞位置，并关停生产机器。本发明提高了堵料检测精度，有效降低了单独目标检测存在漏报、误报的情况。本发明根据堵料程度采取不同的疏通方案，最大程度的保障生产的连续性，有效提高了生产效率。
一种基于深度学习落料柜堵料检测处理方法系统

[发明专利]一种基于多传感器融合的道路车辆感知方法-CN202310496674.4在审
发明人：王国庆;王智文;王玉庆;杨阳;申恒涛 -专利权人：电子科技大学;徐州勇强自动化设备有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01C21/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多传感器融合的道路车辆感知方法，属于无人驾驶技术领域。本发明在采用双流网络的道路车辆感知模型中引入注意力机制和Transformer结构聚合不同模态特征，使两个模态特征互相增强，并使网络学习全局依赖关系，在特征提取阶段集成全局上下文信息。本发明利用Transformer的自注意力机制，模型可以自然地同时进行模态内和模态间融合，并鲁棒地捕获图像域和激光雷达域之间的潜在相互作用，从而显著提高车辆检测性能，改进了以往融合方法的局限性。本发明利用RoI的再次融合，基于再次融合结果的精细化修正检测结果，实现道路上车辆的精确感知。
一种基于传感器融合道路车辆感知方法

[发明专利]一种基于深度学习的计量管状态的检测方法及系统-CN202310777229.5在审
发明人：李佳慧;欧阳瑞麒;奚兴;谢治宇;沈复民;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的计量管状态的检测方法及系统，通过获取计量管内视频画面；采用训练好的目标检测模型对视频画面进行检测，得到计量管的疑似检测状态；若计量管的疑似检测状态为异常状态，则对计量管的异常状态进行筛选，确定计量管的异常状态是否为真；若计量管的异常状态为真，则建立计量管运行状态与状态等级的关联关系；根据关联关系确定计量管当前检测状态的状态等级，并将状态等级进行上报。实现了实时监测计量管运行状态，并按照计量管异常状态等级分类反馈计量管异常等级，有助于监管人员及时了解计量管异常信息并及时做出处理，同时，有效的提高了对计量管状态的检测精度。
一种基于深度学习计量状态检测方法系统

[发明专利]一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统-CN202310437725.6在审
发明人：陈飞宇;邵杰;朱树元;申恒涛 -专利权人：四川省人工智能研究院（宜宾）
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统，包括：S1：获取说话人和上下文感知的单模态表示；S2：根据说话人和上下文感知的单模态表示，提取各模态和会话上下文之间的多元和高阶信息，得到多变量表征数据；S3：提取各模态和会话上下文之间不同频率成分的不同重要性，得到多频率表征数据；S4：对多变量表征数据和多频率表征数据进行数据融合，得到输入对话的情感表征；S5：根据情感表征，得到输入对话的预测标签，并将预测标签作为多模态对话情感识别结果输出。本发明能够提高对话情感识别的准确性和效率。
一种基于神经网络多模态对话情感识别方法系统

[发明专利]一种基于信息选择的领域适应模型的构建方法-CN202310457312.4在审
发明人：徐行;王凯;杨阳;申恒涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于信息选择的领域适应模型的构建方法，该方法通过基于各类别关联程度进行的语义信息选择和基于实例分类预测的信息量进行的实例级信息选择解决了现有方法中源模型错误预测以及易混淆实例对目标模型训练的干扰问题，具体通过信息选择进行高效准确的知识蒸馏以在源模型参数不可见情形下完成目标模型的训练任务，包括基于各类别关联程度进行的语义信息选择和基于实例分类预测的信息量进行的实例级信息选择，同时以分类预测的确信指标筛选出容易混淆的实例以进行实例级信息选择用于解决这一类实例造成的性能下降问题。
一种基于信息选择领域适应模型构建方法

[发明专利]一种基于拓扑结构流形空间的树状三维模型重建方法-CN202111674836.6有效
发明人：谢宁;刘星佑;申恒涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及面绘制的三维模型重建技术，其公开了一种基于拓扑结构流形空间的树状三维模型重建方法，只需少量输入树状样本即可生成大量树形模型，解决传统树状三维模型构建方法的时间代价昂贵的问题。该方法包括以下步骤：a、输入两个三维树形模型并分别进行骨架提取；b、基于三维树形模型的骨架数据，对两个三维树形模型的分支点和树枝进行匹配，并通过插值算法使得两个三维树形模型的树枝一一对应；c、基于经步骤b处理后获得的两个树形模型，计算其在预定义流形空间中的测地线，并通过插值采样从测地线上采样出预设个数的树形模型的骨架数据；d、将步骤c中获得的树形模型的骨架数据还原为三维树形模型。
一种基于拓扑结构流形空间树状三维模型重建方法

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