浙江财经大学

本发明属于图像处理技术领域，涉及面向低光照图像增强的空间‑频域‑尺度协同引导扩散方法，首先对输入低光照图像进行结构边缘提取和小波分解，构建双阶段小波结构先验引导模块；然后通过联合编码扩散时间步、空间坐标和图像尺度信息生成全局尺度位置嵌入，并将结构条件与位置嵌入共同注入条件扩散网络；在反向扩散过程中，引入残差频域相位混合器对幅度谱和相位谱进行联合建模，实现空间域与频域特征协同增强；最后通过多层特征解码重建得到增强后的正常曝光图像；本发明能够有效解决现有低光照图像增强方法中结构恢复不足、空间不连续以及纹理细节丢失等问题，实现噪声抑制、结构保持和纹理恢复的协同优化，具有良好的工程应用价值和推广前景。

本发明公开了一种基于生成式反事实推理与多粒度冲突量化的多模态讽刺检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：多模态语义锚点解析与分层视觉特征提取；步骤2：双路径反事实语义推演与对比基线构建；步骤3：宏观事实对齐与句级语义冲突度量；步骤4：微观局部映射与词级修辞矛盾量化；步骤5：多粒度冲突特征动态融合与自适应判定。本发明能够准确理解图文交互的深层语境并精准识别多模态数据中隐式讽刺语义的存在，改善传统的判别式讽刺检测方法在处理复杂图文矛盾和情境依赖性讽刺时的局限性，通过反事实对比空间构建与多粒度冲突量化的方法大幅提升对多模态讽刺表达的检测精度和可靠性。

本发明公开了基于数据驱动的高速公路事故救援需求预测与配置优化方法及系统，方法如下：S1，构建高速公路事故数据集；S2，构建结构化事故预测特征集；S3，建立基于负二项广义线性模型的救援资源需求预测模型；将设定周期内的特征变量输入预测模型进行映射计算，输出对应时段内各路段、各方向的事故数量确定性预测值，作为基准需求场景；S4，构建涵盖偏低、平稳与偏高型风险情景的残差结构；再依据各情景的统计比例，进行有放回重抽样以生成设定数量的残差扰动场景；最后，将残差扰动场景对应叠加至步骤S3输出的基准需求场景中，构建未来事故救援需求场景集；S5，构建配置优化模型，输入救援资源需求，得到高速公路救援资源的配置优化结果。