专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]关系确定方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110506417.5有效
  • 牛宇航;沈广策;熊健 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-05-10 - 2023-09-29 - G06F16/35
  • 本公开提供了关系确定方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能领域,具体为深度学习技术。具体实现方案为:对第一业务类别和第二业务类别分别进行属性识别,得到第一业务类别的属性识别结果和第二业务类别的属性识别结果;基于第一业务类别的属性识别结果和第二业务类别的属性识别结果,确定针对第一业务类别与第二业务类别之间的上下位关系的第一判定结果;在第一判定结果符合预设条件的情况下,利用关系预测模型,得到针对上下位关系的第二判定结果。利用本公开实施例,可以确定业务类别的上下位关系的准确率。
  • 关系确定方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于视觉基元挖掘的小样本图像分类方法-CN202310265072.8在审
  • 石光明;杨建朋;牛宇航;谢雪梅 - 西安电子科技大学
  • 2023-03-17 - 2023-05-26 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于视觉基元挖掘的小样本图像分类方法,主要解决现有小样本分类方法图像分类精度低,不具有很好的泛化性和对细粒度图像分类不具有适应性的问题。其实现方案是:添加自监督的拼图任务作为特征提取器的正则项;利用特征提取器生成物体部分和结构信息相对应的视觉模式;通过自适应通道分组算法将各组视觉模式进行聚合生成初始的视觉基元;构建基元关系图并进行图卷积推理,获取基元间的相关性,同时为每个视觉基元设置特定任务的权重;对基元级度量进行加权计算得到图像相似度实现图像分类。本发明具有对小样本图像分类精度更高,泛化性和适应性更好的优点,可用于图像处理。
  • 基于视觉挖掘样本图像分类方法
  • [发明专利]一种图像检索系统和方法-CN202011451941.9有效
  • 牛宇航;高东怀;宁玉文;薛楠 - 西北大学
  • 2020-12-10 - 2023-04-07 - G06F16/53
  • 本发明涉及一种图像检索系统和方法。其中,图像检索系统包含三个模块,分别为语义分割模块、哈希编码模块和哈希检索模块。在语义分割模块中将注意力机制结合到语义分割网络U‑Net上,以此实现对图像的重要特征信息的提取,有效避免了对图像局部重要特征提取不完全对结果造成的影响,提高图像特征提取效果。哈希编码模块采用基于卷积神经网络的哈希算法进行哈希编码,以此对标签的相似度进行学习并自我修正,进而能够更好的体现图像特征信息的编码。哈希检索模块依据汉明距离检索到与候选图像最相似的图像,以实现图像数据的自动检索,对图像的语义信息和相似度比对也有更好的表现,且能够在有效减少特征信息利用不完全的问题的同时,提高检索精度。
  • 一种图像检索系统方法
  • [发明专利]基于双图像的大容量像素值排序可逆信息隐藏方法-CN202110382739.3有效
  • 申淑媛;牛宇航;林焕桀;吕浩杰 - 华南师范大学
  • 2021-04-09 - 2022-05-10 - H04N1/32
  • 本发明涉及一种基于双图像的大容量像素值排序可逆信息隐藏方法。本发明所述的一种基于双图像的大容量像素值排序可逆信息隐藏方法对图像进行分块并对每块像素从小到大排序后,计算最大和最小像素的预测误差,根据预测误差和秘密信息的第一位数值确定本次嵌入秘密信息的位数m,然后根据m的值和秘密信息对应的十进制获得对应的序列号α,根据α的值在两张载密图像上对最大和最小像素进行相应的修改去嵌入秘密信息,最后在第一张载密图像嵌入附加信息用来保证提取和原始图像的恢复。本发明所述的一种基于双图像的大容量像素值排序可逆信息隐藏方法具有嵌入容量大、载密图像视觉质量高、算法简单、应用范围广的优点。
  • 基于图像容量像素排序可逆信息隐藏方法
  • [发明专利]一种神经网络水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210016799.8在审
  • 申淑媛;林焕桀;牛宇航;吕浩杰 - 华南师范大学
  • 2022-01-07 - 2022-04-15 - G06T1/00
  • 本发明涉及一种神经网络水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的一种神经网络水印嵌入方法包括:获取密钥K,所述密钥K对应唯一的时间戳T;在原始训练集中随机选择n张图片,其中n大于1,其中,所述原始训练集中包括了多张图片以及每张图片对应的标签;通过密钥K产生的混沌序列对图片进行置乱加密,得到n张触发集的图片,将该n张图片以及其对应的标签放入触发集;将所述原始训练集和所述触发集一同放入待嵌入水印的神经网络进行训练,得到嵌入水印的神经网络。本发明所述的一种神经网络水印嵌入方法,在保持图像特征不变的前提下产生触发集,并赋予其原始标签,使得在不影响原始分类任务的决策边界的前提下,保护模型所有权。
  • 一种神经网络水印嵌入方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法-CN202111293312.2在审
  • 申淑媛;吕浩杰;牛宇航;林焕桀 - 华南师范大学
  • 2021-11-03 - 2022-01-28 - G06F21/16
  • 本发明涉及数字水印嵌入领域,特别涉及一种基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法、装置、设备以及存储介质,包括:获取水印图像数据集;提取水印图像数据集中若干个水印图像作为原始触发集,对原始触发集进行奇异值分解处理,获取触发集样本;提取原始触发集中的水印图像对应的分类标签数据,将分类标签数据与触发集样本进行逐个对应,获取触发集;将水印图像数据集以及触发集输入至待嵌入水印的神经网络模型中,对神经网络模型进行若干次训练,获取目标神经网络模型;响应于用户的模型版权验证指令,将触发集输入至目标神经网络模型中,获取分类结果,根据触发集中的水印图像、相对应的分类标签数据以及分类结果,获取目标神经网络模型输出的验证结果。
  • 基于水印嵌入神经网络模型版权验证方法

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