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学者姓名：李建强
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摘要 ：
本发明公开了一种基于空间时域卷积网络的PM10浓度精细化预测方法，本发明考虑了空气监测站点间的时空异质性，分析了对PM10的输送演化有重要影响的因素，利用因果卷积网络提取空间、时域依赖特征对PM10进行预测。本发明提出了可接入多源影响因素的时序预测框架，考虑空间站点间的时空异质性特征、空气污染物间的相互影响和气象因素对PM10的演化驱动作用，对PM10进行预测。本发明的建模方法克服了传统时序预测建模方法的弊端，并将多种模型优化方法应用于提升本发明的预测性能，为后续PM10浓度预测研究提供有效的指导框架。
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| GB/T 7714 | 刘希亮 , 张羽民 , 赵俊杰 et al. 一种基于空间时域卷积网络的PM10浓度精细化预测方法 : CN202310163385.2[P]. | 2023-02-24 . |
| MLA | 刘希亮 et al. "一种基于空间时域卷积网络的PM10浓度精细化预测方法" : CN202310163385.2. | 2023-02-24 . |
| APA | 刘希亮 , 张羽民 , 赵俊杰 , 高雨瑶 , 李建强 , 石宇良 . 一种基于空间时域卷积网络的PM10浓度精细化预测方法 : CN202310163385.2. | 2023-02-24 . |
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摘要 ：
一种基于PWC原则的深度学习光流估计方法涉及计算机处理技术领域。本发明利用全序列图像前后切片之间的变化特性，先生成光流图；给定两个输入图像，特征金字塔提取模块使用共享参数的卷积神经网络分别提取他们的特征表示金字塔。随后将生成的特征表示进行变形操作，接着直接计算两个特征所有像素之间的相关性。然后将特征的相关性结果、第一张图像的特征和上采样得到的粗糙光流拼接在一起作为输入，输出为当前层的光流。再将光流估计结果和光流估计网络中倒数第二层的特征输入修正网络后，上采样值原始尺寸即可得到最终光流。本发明获取高精度的估计效果，实现模型尺寸与计算精度之间的平衡。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 谭卓斐 , 赵琳娜 . 一种基于PWC原则的深度学习光流估计方法 : CN202310145447.7[P]. | 2023-02-21 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种基于PWC原则的深度学习光流估计方法" : CN202310145447.7. | 2023-02-21 . |
| APA | 李建强 , 谭卓斐 , 赵琳娜 . 一种基于PWC原则的深度学习光流估计方法 : CN202310145447.7. | 2023-02-21 . |
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摘要 ：
一种基于位置‑边界信息引导的图像对象分割方法属于计算机视觉领域。本发明通过结合两个模块的信息获得花粉分割图像：目标定位模块通过图像级标签训练的分类网络获得定位图，提供准确的位置信息；边界引导模块利用花粉轮廓先验知识匹配目标花粉获得显著图，得到细粒度的边界信息。本方法可以充分利用两者之间的互补关系，获得准确的目标花粉边界，并丢弃非目标对象(如杂质)像素，显著提高花粉图像分割质量。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 高正凯 , 贾卓霖 et al. 一种基于位置-边界信息引导的图像对象分割方法 : CN202310304844.4[P]. | 2023-03-27 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种基于位置-边界信息引导的图像对象分割方法" : CN202310304844.4. | 2023-03-27 . |
| APA | 李建强 , 高正凯 , 贾卓霖 , 王一霖 , 李欣阳 , 马天宝 et al. 一种基于位置-边界信息引导的图像对象分割方法 : CN202310304844.4. | 2023-03-27 . |
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摘要 ：
本发明公开了基于PSO‑GA‑LSTM模型的空气质量预测方法，首先将序列数据进行预处理，然后利用粒子群算法优化LSTM模型超参数，从而确定LSTM模型的网络结构；利用遗传算法优化LSTM模型初始的权值阈值，确定LSTM模型的权值阈值。最后将利用最佳超参数和最佳权值阈值，建立LSTM模型，对空气质量时间序列数据进行训练并预测。本发明克服了传统的预测方法预测过程中精度不高的问题，且利用粒子群和遗传算法对LSTM参数进行优化，避免模型陷入局部最优解的问题，提高了预测收敛速度。最终实现了对空气质量时间序列的预测，更精确预测空气质量变化的趋势。
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| GB/T 7714 | 王强 , 刘博 , 朱念 et al. 基于PSO-GA-LSTM模型的空气质量预测方法 : CN202310317140.0[P]. | 2023-03-25 . |
| MLA | 王强 et al. "基于PSO-GA-LSTM模型的空气质量预测方法" : CN202310317140.0. | 2023-03-25 . |
| APA | 王强 , 刘博 , 朱念 , 李建强 , 丁磊 . 基于PSO-GA-LSTM模型的空气质量预测方法 : CN202310317140.0. | 2023-03-25 . |
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摘要 ：
一种基于多特征提取的医学实体关系方法属于深度学习技术领域。首先，使用数据集对RoBERTa模型进行微调来精化字符嵌入，提取文本重要特征。然后利用CNN模型补充模型训练过程中的局部语义特征。与此同时，利用BiGRU模型挖掘文本的全局语义特征，并通过注意力机制关注模型学习过程中的重要特征。最终将局部语义特征与全局语义特征融合，输送给CRF模型。最后利用CRF模型对语义特征提取层的输出序列进行处理, 结合CRF模型中的状态转移矩阵，完成标签序列的预测。本发明准确的抽取电子病历中的实体关系。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 李大伟 . 一种基于多特征提取的医学实体关系方法 : CN202310840221.9[P]. | 2023-07-11 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种基于多特征提取的医学实体关系方法" : CN202310840221.9. | 2023-07-11 . |
| APA | 李建强 , 李大伟 . 一种基于多特征提取的医学实体关系方法 : CN202310840221.9. | 2023-07-11 . |
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摘要 ：
一种基于噪声指数指导的多尺度半监督目标分割方法，属于计算机视觉领域，针对现有的单一传统分割方法鲁棒性不强、特征捕获能力有限，以及深度学习方法U‑Net对上下文信息关注不足、全监督方法像素级标注复杂的问题。本发明涉及两个层面的信息融合：由于单一的传统分割方法特征捕获能力有限，因此可以融合多种传统方法得到更加准确的伪标签；由于深度学习网络U‑Net对上下文信息关注不足，可以在每个阶段的跳跃连接融合不同尺度的下采样特征图，这样融合的特征图将会携带多尺度背景信息，并保存细粒度目标位置信息，进而使网络关注更重要区域。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 朱楚杰 , 赵琳娜 et al. 一种基于噪声指数指导的多尺度半监督目标分割方法 : CN202310821345.2[P]. | 2023-07-06 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种基于噪声指数指导的多尺度半监督目标分割方法" : CN202310821345.2. | 2023-07-06 . |
| APA | 李建强 , 朱楚杰 , 赵琳娜 , 刘小玲 , 刘朝磊 , 宋霖涛 et al. 一种基于噪声指数指导的多尺度半监督目标分割方法 : CN202310821345.2. | 2023-07-06 . |
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摘要 ：
本发明提供了一种基于图像处理判断储粮变化的方法。本发明利用不同时间段的局部粮食凹陷信息来对比凹陷轮廓范围，从而在一定程度上避免了储粮变化导致的误判。这种方法能够实现定期自动检测储粮情况的目的。本发明包括粮食装载线检测模块，局部粮面检测模块。首先粮食装载线检测模块将采集到的粮仓图像进行图像预处理，再采用霍夫变换提取粮食装载线，以此线为基准进行图像切割。然后局部粮面检测模是对切割后的图像进行边缘检测，提取出粮面凹陷的轮廓。最后，储粮变化检测模块利用提取提取出的凹陷轮廓与之前的轮廓进行对比，判断粮仓的装粮量是否发生变化。本发明可以提高对储粮变化情况判断的准确性。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 宋秉谕 . 一种基于图像处理判断储粮变化的方法 : CN202310557793.6[P]. | 2023-05-18 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种基于图像处理判断储粮变化的方法" : CN202310557793.6. | 2023-05-18 . |
| APA | 李建强 , 宋秉谕 . 一种基于图像处理判断储粮变化的方法 : CN202310557793.6. | 2023-05-18 . |
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摘要 ：
本发明提供了一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法。本发明将两个摄像头的特征点信息结合，可修正原有的商品置信度。本发明在原有的YOLO网络基础上，通过分别检测两个摄像头采集的图像，并增加一个新的置信度改进模块，设计了打分策略，根据特征匹配的结果调整最终商品的置信度。置信度改进模块包括特征点匹配模块和置信度计算模块。特征点匹配模块根据YOLO检测出商品的有效帧以及其包含的检测框坐标信息和商品置信度信息，提取特征点，并将两个视角的商品图像进行特征点匹配，输出匹配结果；置信度计算模块结合YOLO网络和特征点匹配模块输出的信息，根据设定的打分策略，对商品置信度进行加权融合，决定最终的商品置信度。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 宋秉谕 , 陈柳乐 et al. 一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法 : CN202310557792.1[P]. | 2023-05-18 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法" : CN202310557792.1. | 2023-05-18 . |
| APA | 李建强 , 宋秉谕 , 陈柳乐 , 高正凯 . 一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法 : CN202310557792.1. | 2023-05-18 . |
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摘要 ：
本申请提供一种摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及图像识别领域，该方法包括：获取目标摄像头采集的目标图像，并计算所述目标图像的光照强度；基于所述目标图像的光照强度与预设光照强度的比较结果，使用目标模型对所述目标图像进行分析，并生成分析结果；其中，所述预设光照强度为对摄像头是否被遮挡判断错误的图像的光照强度平均值；所述分析结果用于指示所述目标摄像头是否被遮挡。本申请提供的摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，用于根据摄像头实时采集的图像帧，在任何光照条件下都能够及时地判断出摄像头是否被遮挡，提高了遮挡检测的准确性。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 邸远航 , 赵琳娜 et al. 摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 : CN202211426153.3[P]. | 2022-11-14 . |
| MLA | 李建强 et al. "摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及可读存储介质" : CN202211426153.3. | 2022-11-14 . |
| APA | 李建强 , 邸远航 , 赵琳娜 , 程文秀 . 摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 : CN202211426153.3. | 2022-11-14 . |
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摘要 ：
一种基于双路摄像头的商品识别方法涉及到基于深度学习的商品识别方法。本发明中对两个角度的画面进行融合检测，提高了商品的识别精度。使用混合的数据对特征提取主干网络进行训练，得到的特征提取主干网络可以同时提取两个角度的画面的特征，降低了使用传统目标检测算法时特征提取主干网络的训练成本。
引用：
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| GB/T 7714 | 李建强 , 陈柳乐 , 王瑾 et al. 一种基于双路摄像头的商品识别方法 : CN202211137947.8[P]. | 2022-09-19 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种基于双路摄像头的商品识别方法" : CN202211137947.8. | 2022-09-19 . |
| APA | 李建强 , 陈柳乐 , 王瑾 , 高正凯 , 宋秉谕 , 李韫昱 . 一种基于双路摄像头的商品识别方法 : CN202211137947.8. | 2022-09-19 . |
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