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[发明专利]一种基于双粒度三模态度量学习的行人重识别方法及系统-CN202310720600.4在审
发明人： 罗梓淇;吴飞;黄庆花;岳晓凡;周睿璇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双粒度三模态度量学习的行人重识别方法及系统包括：获取跨模态行人图像数据集，并划分为训练集和测试集；对训练集的彩色行人图片进行颜色空间转换生成灰度图像，并将训练集的三个模态的图像进行特征提取；对提取的特征进行处理得到细粒度特征和粗粒度特征，根据粗、细粒度特征构造三元组，并设计三元损失函数对粗、细粒度特征进行学习；设计多模态分类器和正样本优化器，并结合三元损失函数训练网络模型，待网络模型收敛后，对测试集的行人图片进行检索；本发明提供的方法可以增加同类不同模态特征的紧凑性，缩小模态间差异，提高行人图像的检索准确率。
一种基于粒度态度学习行人识别方法系统

[发明专利]一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统及方法-CN202211272055.9在审
发明人：丁勇;罗梓淇;罗庆;张东林;蒋祥婷 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统及方法，包括建筑碳排放动态调控系统和建筑碳排放动态管理系统；所述建筑碳排放动态调控系统包括建筑监测模块、能源资源预测模块、碳排放定额计算模块、当前碳排放计算模块、碳排放调控模块；所述建筑碳排放动态管理系统包括建筑运营期碳排放计算模块、建筑固有碳计算模块、建筑低碳性能评价模块；本发明可根据当天或一段时间建筑运营信息与能源资源消耗数据得到即时动态的建筑能源资源模型，进而得到动态的碳排放定额和影响要素，针对性的调控影响碳排放的主要对象，直到建筑运营碳排放达到允许条件下最优，可减少建筑运营期的碳排放。
一种基于机器学习建筑排放动态寻优管控系统方法