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[发明专利]一种基于激光雷达的果树林精准剪枝定位方法-CN202310935797.3在审
发明人：肖红;周金龙;朱畅;姜文超;黄子豪 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01S17/894 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，涉及一种基于激光雷达的果树林精准剪枝定位方法，包括如下步骤：S1.获取待剪枝的果树林三维点云数据，并对获取的果树林三维点云数据经过点云地面滤波算法去除其中的地面数据；S2.使用动态单木提取算法在去除地面数据后的果树林三维点云数据中获取每棵果树的单木三维点云数据；S3.利用定量结构模型得到所述单木三维点云数据的重构模型；S4.对所述重构模型进行处理和分析，提取应剪枝条信息。本发明能够为剪枝提供精准的位置和形态信息，降低剪枝成本和操作难度，减少剪枝误差和漏剪现象，提高果树的产量和品质。
一种基于激光雷达果树精准剪枝定位方法

[发明专利]一种基于信息增强的提示学习事件抽取方法及装置-CN202310858248.0在审
发明人：肖红;廖鸿辉;姜文超;黄子豪 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明提供一种基于信息增强的提示学习事件抽取方法及装置，方法包括以下步骤：将待抽取事件的语料转换为若干个字嵌入向量，将所述若干个字嵌入向量输入至Lattice LSTM模型，得到若干个字词信息编码；通过词汇链构造历史事件信息，并根据预设的训练数据集统计高频触发词；将所述若干个字词信息编码、所述历史事件信息、所述高频触发词以及预设目标模板输入至预训练语言模型；通过所述预训练语言模型处理，得到事件触发词以及若干个论元，并根据得到的所述事件触发词确定事件类型；根据所述预设目标模板，将得到的所述事件触发词、所述事件类型以及若干个论元组合为抽取完成的事件语句。本发明能够提高事件类型识别的准确率，实现低资源下的事件抽取。
一种基于信息增强提示学习事件抽取方法装置

[发明专利]一种基于扩张卷积的主题感知抽取式文本摘要生成方法及系统-CN202310845489.1在审
发明人：肖红;李泽霖;姜文超;黄子豪 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，提出一种基于扩张卷积的主题感知抽取式文本摘要生成方法，包括以下步骤：S1：获取文档D中的文本数据进行预处理，得到文本编码x；S2：把所述文本编码x输入扩张卷积主题抽取模型中，获得主题分布θt以及候选句集C；S3：将所述候选句集C输入BERT模型，对所述候选句集C中的句子进行编码，获得包含语义特征的句子级向量；S4：将所述句子级向量输入到融合有所述主题分布θt的文档级解码器，获得包含隐藏状态的候选句子si；S5：对所述候选句子si进行评分，根据分值对句子进行降序排序，选择前S个句子用于生成摘要。
一种基于扩张卷积主题感知抽取文本摘要生成方法系统

[发明专利]一种多模态情感识别方法及系统-CN202310632363.6在审
发明人：肖红;张嘉柠;姜文超;黄子豪 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态情感识别方法与系统，涉及情感识别技术领域，S10：获取语音信号的MFCC、语谱图、语音波形以及语音文本；S20：获取MFCC、语谱图、语音波形及语音文本对应的高级特征向量；S30：将MFCC、语谱图、语音波形以及语音文本对应的高级特征向量进行融合；S40：对MFCC、语谱图以及融合后对应的高级特征向量进行情感识别。通过本发明提供的多模态情感识别方法与系统，可对多级声学特征进行融合，增强语音模态中多种声学特征的信息交互和联系，同时使用跨卷积注意力机制，可更全面地捕捉两个模态之间的情感信息，解决了语音模态声学信息单一和语音‑文本模态信息交互不充分，使得信息不能充分被充分利用，造成情感识别准确率下降的问题。
一种多模态情感识别方法系统

[发明专利]一种基于沙漏结构和自注意力机制的语音提取方法及系统-CN202310811269.7在审
发明人：肖红;谭伯乐;马宗鑫;姜文超;张嘉柠;黄子豪 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于沙漏结构的自注意力机制的语音提取方法及系统，方法包括以下步骤：S1，编码器对输入的辅助音频信号以及混合音频信号进行编码，得到辅助音频高维嵌入以及混合音频高维嵌入；S2，声纹提取器对辅助音频高维嵌入进行提取处理，得到声纹特征；S3，说话人提取器对声纹特征以及混合音频高维嵌入进行聚合处理，得到聚合特征；聚合特征经过进一步处理，得到语音掩膜特征；S4，解码器从语音掩膜特征中估计一个掩膜；将掩膜与混合音频高维嵌入进行点乘计算，得到目标说话人音频嵌入；将目标说话人音频嵌入重构为时域信号，得到目标说话人的音频。本发明通过以上改进，提升了智能语音客服语音识别系统的响应速度。
一种基于沙漏结构注意力机制语音提取方法系统

[发明专利]基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法与系统-CN202310703436.6在审
发明人：肖红;王俊驰;姜文超;黎萍;黄子豪 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提出一种基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法，涉及工业机器人故障诊断领域，解决了当前故障诊断技术的极大局限性问题和诊断的少样本的问题及准确率不够高的问题，本发明基于特征的迁移学习方法，首先使用迁移学习的方法学习源域工艺的模型参数、特征表示、任务结构等知识来帮助目标域工艺的学习任务，其中运用领域自适应的方法对不同工艺下提取到的特征进行变换和对齐，通过训练使得源域工艺和目标域工艺分布相近，随着模型的训练使得源域工艺的分类能力不断提高以及两个领域的距离不断接近，从而使模型也能诊断出机器人目标工艺下的故障。
基于迁移学习工业机器人工艺故障诊断方法系统

[发明专利]应用于林木领域的跨领域中文命名实体识别方法和系统-CN202310129112.6在审
发明人：肖红;范裕全;黄子豪;姜文超 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于林木领域的跨领域中文命名实体识别方法和系统，涉及自然语言处理的技术领域，包括构建键值对形式的中文农业领域词典和中文林木领域词典；查找潜在词集合，与农业领域原始句子和林木领域原始句子拼接为农业领域拼接句子和林木领域拼接句子；对拼接句子进行向量化处理和位置编码，获得农业领域拼接向量和林木领域拼接向量，输入上下文特征提取模型，获得农业领域和林木领域上下文特征向量；再输入实体边界识别模型，获得农业领域‑林木领域实体边界信息特征向量；最后利用多任务跨领域命名实体识别模型中，获得农业领域命名实体标签序列和林木领域命名实体标签序列。本发明能够有效提高林木领域的中文命名实体识别效果。
应用于林木领域中文命名实体识别方法系统

[发明专利]一种基于时域的第三者插话语音过滤方法-CN202310286203.0在审
发明人：肖红;黄冠儒;黄子豪;马宗鑫;姜文超 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时域的第三者插话语音过滤方法，该方法包括：用户将语音录入第三者插话语音过滤系统；第三者插话语音过滤系统提取用户声音的声纹特征向量并储存在第三者插话语音过滤系统数据库中；第三者插话语音过滤系统接收用户语音和不属于用户的语音结合的混合语音；第三者插话语音过滤系统根据用户声纹特征过滤混合语音中不属于用户的语音得到纯净的用户语音。本发明过滤效果上比SpEx+模型更好，能够满足智能语音客服系统过滤性能及推理要求。
一种基于时域第三者插话语音过滤方法

[发明专利]一种基于JDC-CRNN的鸟声检测方法与系统-CN202310084987.9在审
发明人：肖红;詹志伟;黄子豪;姜文超 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于JDC‑CRNN的鸟声检测方法与系统，涉及鸟声检测的技术领域，包括：获取带有鸟声标注信息的音频数据，对音频数据进行预处理；将预处理后的音频数据转化为梅尔频谱图，并划分为训练集和验证集；利用训练集对构建的基于JDC‑CRNN的鸟声检测模型进行预设轮次的训练，设置损失函数，调整鸟声检测检测模型的网络参数，获得训练后的鸟声检测模型；设置早停机制，利用验证集对训练后的鸟声检测模型进行测试，获得优化后的鸟声检测模型，对待检测的音频数据的梅尔频谱图进行鸟声检测，获得鸟声检测结果。本申请的鸟声检测模型基于CRNN网络，实现对鸟声的精准检测，同时降低了计算时间复杂度，提高了检测速度。
一种基于 jdc crnn 鸟声检测方法系统

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