按照《西北大学促进科技成果转化实施办法》（西大科〔2019〕5号）相关规定，拟对我校计算机学院冯筠教授作为成果负责人的11项专利权实施转化，现将相关信息公示如下：

一、专利名称

1.训练数据为缺失标注的病理图像检测模型建立、检测方法；

2.一种基于多特征融合的端到端图像去雾方法；

3.一种基于边缘驱动图神经网络的人类表征预测方法及装置；

4.一种融合地理上下文的深度多尺度交通模式识别模型；

5.一种结合显著特征的图像检索器、数据库及检索方法；

6.一种基于多维时间粒度时空频繁区域挖掘的方法；

7.一种基于反缩放卷积层的信号生成方法及装置；

8.一种基于缩放卷积层的信号时频特征提取方法及装置；

9.一种基于多关键词对匹配的文本相似度计算系统、方法、及存储介质；

10.一种基于Wi-Fi信号和迁移学习的活动分类模型构建方法及系统；

11.一种基于特征层次的多目标系统发育树构建方法。

二、内容摘要

1.该发明公开了训练数据为缺失标注的病理图像的检测模型建立、检测方法，解决了缺失标注而导致建议框的标签发生错误分配的问题。该发明采用这种协同监督的训练方法，提升了模型的精度和检测准确率。

2.该发明公开了一种基于多特征融合的端到端图像去雾方法。在合成数据集和真实数据集的实验结果表明，该发明的方法提高了模型在真实场景的去雾能力和迁移能力，并且参数量小，可实现快速去雾。

3.该发明提供一种基于边缘驱动图神经网络的人类表征预测方法及装置。该发明保留了脑连接网络的拓扑学特性，还能够精准捕获大脑连接网络信息流传播的方向，对人类表征进行分类或回归预测。

4.该发明公开了一种融合地理上下文的深度多尺度交通模式识别模型UrbTrans。该发明提高了轨迹交通模式识别的准确性，并且在对短距离、短时间的轨迹识别上有进一步优势。

5.该发明公开了一种结合显著特征的图像检索器、数据库及检索方法及检索方法。该发明中将显著性检测网络编码器提取的显著性特征与全局特征融合，作为最终图像的描述特征，并将此描述特征作为化石图像检索的最终特征，加强了对化石图像中主体部分的特征描述，减小了岩石等噪音对检索的影响，解决了现有技术中化石图像检索精度不高的技术问题。

6.该发明公开了一种基于多维时间粒度时空频繁区域挖掘的方法。该发明解决了在基于位置的广告投放的场景下，单一时间粒度下时空频繁区域移动对象活动规律语义信息挖掘不充分的问题，提高了广告投放效率。

7.该发明公开了一种基于反缩放卷积层的信号生成方法及装置。该发明能充分考虑目标信号本身时频特性、能充分综合类频谱特征图中不同类时频分量能量、无需信号对齐、可处理变长信号、兼容现有深度学习框架。

8.该发明公开了一种基于缩放卷积层的信号时频特征提取方法及装置。该发明有效地解决了在使用深度神经网络对信号进行处理时需要人工提取特征、对时频信息进行建模等复杂的特征工程问题，从而提供了一种无需对信号进行手动特征提取、可同时建模时频信息、适用于信号处理、兼容现有深度学习框架的缩放卷积层。

9.该发明提出了一种基于多关键词对匹配的文本相似度计算系统、方法、及存储介质。该发明通过WP‑Attention和双任务架构避免了噪声和冗余数据对模型性能的影响，模型结构简单、易于扩展、鲁棒性强，在实践中易于推广使用。

10.该发明公开了一种基于Wi‑Fi信号和迁移学习的活动分类模型构建方法及系统。该发明针对现有的活动分类方法在环境改变之后模型应用失效的问题，提出了一种新的跨域活动分类框架，能够基于少量的带标签样本实现目标域中的活动分类任务，提升了现有跨域活动分类效果。

11.该发明公开了一种基于特征层次的多目标系统发育树构建方法。相较于传统系统发育分析方法，该发明能够很好地解决缺失数据、不可适用数据造成的树结构不确定性问题，并通过多种建树原则，为生物学家研究物种进化提供依据。

三、成果受让方

陕西纳吉特数据科技有限公司。

四、转化方式

以专利权转让方式进行成果转化。

五、定价方式及拟交易价格

成果负责人与成果受让方自主协议定价，拟转让总价格为壹佰万零叁仟元整人民币。

六、利害关系

成果受让方与成果发明人是非利害关系人。

七、奖励分配

按团队约定进行，具体见附件。

八、异议处理

按照《西北大学促进科技成果转化实施办法》第十二条处理。

九、公示期

公示15天（2026年1月16日—2026年1月30日）。

若对上述转化存有异议，请在公示期内向高技术转移创新研究院科技成果转化办公室以书面形式反映，我们将严格保密，逾期不予受理。

联 系 人：孙 婧

地 址：长安校区7431成果转化办公室

联系电话：88302617

附件：拟转让成果信息及团队奖励分配方案

科学技术处（高技术转移创新研究院）

2026年1月16日