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[发明专利]基于同性化重构的各向异性介质的电磁特性计算方法-CN201510970024.4在审
发明人：李瑾;李应乐;刘敏钰 -专利权人：陕西学前师范学院
申请日： 2015-12-22 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：基于同性化重构的各向异性介质的电磁特性计算方法，步骤如下：将各向异性介质中的介电常数描述为一个对称矩阵：将对称矩阵进行对角化，计算对角矩阵位于对角线上的元素的值得到特征值，建立特征矢量方程组并求解得到特征矢量；利用特征值引入尺度因子建立多尺度坐标系，多尺度坐标系中的坐标等于特征坐标系中的坐标与尺度因子的比值；在多尺度坐标系中计算等效各向同性介质的电磁特性；利用多尺度坐标系与特征坐标系的转换关系将计算得到的多尺度坐标系中的电磁特性结果转换回特征坐标系中本发明可简化各向异性介质中相关电磁问题的计算。
基于同性化重构各向异性介质电磁特性计算方法

[发明专利]水下鱼类目标检测方法及装置-CN202110406987.7在审
发明人：陈英义;张倩;李道亮;秦瀚翔;于辉辉;孙博洋;刘慧慧;李少波;魏晓华;杨玲 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种水下鱼类目标检测方法及装置，该方法包括：将待检测图像输入目标检测模型中的特征提取模型中，从所述特征提取模型的各层输出的特征图中获取所述待检测图像的多个不同尺度的特征图；将多个不同尺度的特征图输入所述目标检测模型，输出所述待检测图像的目标检测结果；其中，所述待检测图像包括多个不同尺度的鱼类目标的图像。本发明一方面实现通过提取多个不同尺度的特征图，以完整表征待检测图像中各尺度的鱼类目标的特征，有效缓解尺寸较小的鱼类目标在目标检测过程丢失，尺度较大的鱼类目标因为特征不全而难以进行目标检测的现象；另一方面，联合多个不同尺度的特征图对待检测图像进行目标检测，使得目标检测结果更加准确。
水下鱼类目标检测方法装置

[发明专利]一种融合多尺度超像素的脑CT图像分类方法-CN202110058684.0在审
发明人：冀俊忠;张梦隆;张晓丹 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-01-16 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种融合多尺度超像素的脑CT图像分类方法，属于医学图像研究领域。所述方法具有以下特点：1)利用多尺度超像素与脑CT图像融合，去除了图像冗余信息，降低了病灶和周围脑组织像素的灰度相似性。2)设计了一种基于区域和边界的多尺度超像素编码器，有效的提取多尺度超像素中包含的病灶低层次信息。3)设计了一种融合多尺度超像素特征融合模型，综合利用了残差神经网络提取的高层次特征和多尺度超像素的低层次特征，实现对脑CT的分类。4)相比传统深度学习算法，本发明所述方法可以有效利用多尺度超像素中包含的病灶信息，从而更准确地对脑CT图像中存在的疾病进行分类，且该方法合理可靠，可为脑CT图像的分类提供有力的帮助。
一种融合尺度像素 ct 图像分类方法

[发明专利]一种基于多尺度损伤的表面强化构件寿命预测方法及系统-CN202210882000.3在审
发明人：张显程;李凯尚;程吕一;曾飞;李维;王润梓;雷学林;涂善东;石俊秒 -专利权人：华东理工大学;中国航发湖南动力机械研究所
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度损伤的表面强化构件寿命预测方法及系统，属于表面强化构件技术领域，首先模拟含孔结构冷挤压强化过程获得残余应力分布场，然后在宏观尺度上探究残余应力对材料疲劳行为的影响规律；再次通过将晶粒尺寸效应考虑到初始滑移阻力中对晶体塑性模型进行修正，在微观尺度上考虑塑性变形层的影响，并通过双尺度建模方法将宏‑微观尺度的有限元模型进行耦合；最后根据疲劳指示因子预测表面强化构件的疲劳寿命。本发明同时考虑残余应力和塑性变形层，在宏观尺度上将残余应力场引入到表面强化构件的有限元模型中，在微观尺度上将晶粒的尺寸效应考虑到晶体塑性模型中，实现了表面强化构件在疲劳载荷下的精确寿命预测。
一种基于尺度损伤表面强化构件寿命预测方法系统

[发明专利]一种单目视觉定位方法、系统及其应用-CN202310008891.4在审
发明人：冯冠元;周美琪;蒋振刚;程斐豪;师为礼;苗语 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：提供了一种单目视觉定位方法、系统及其应用，根据查询图像与匹配数据库图像的视觉特征匹配点，建立起查询图像与匹配数据库图像之间的对极几何约束关系，然后通过视觉特征匹配点以及匹配点的空间位置，计算对极几何约束关系中的尺度系数，最后根据尺度系数以及对极几何约束关系，计算查询相机的绝对位置；本发明实施例利用匹配特征点的空间位置，求解出对极几何约束关系中的尺度系数，查询图像时只需匹配一幅数据库图像，便可以实现定位功能。此外，在求解尺度系数的过程中，通过迭代重加权的方法对尺度系数的估计值不断修正，逐渐得到尺度系数的最小域解，提高了尺度系数的求解精度。
一种目视定位方法系统及其应用

[发明专利]基于后验概率信息熵的遥感图像最优分割尺度确定方法-CN201611253668.2在审
发明人：曹鑫;许飞;陈学泓;崔喜红;陈晋 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于后验概率信息熵的遥感图像最优分割尺度确定方法。所述方法包括遥感影像的多尺度分割、基于信息熵变化指标自动选择单个物体的最优分割尺度。该方法基于SVM分类器得到每个像元的后验概率矢量，然后计算不同尺度下每个分割体的平均后验概率矢量，再计算不同分割尺度下每个分割体的信息熵，得到每个像元在不同分割尺度下所属分割体的熵值曲线，根据熵值曲线计算熵值与分割尺度的一阶差分并找到熵值变化最大的尺度，最终以该尺度作为当前像元的最优分割尺度。该方法有效克服了面向对象分割中的“过分割”与“低分割”问题，同时实现了对象最优尺度的自动选择，是一种有效的地面目标自动分割方法。
基于概率信息遥感图像最优分割尺度确定方法

[发明专利]基于模拟退火和多尺度脊波分析的纵横波相关方法-CN201810140245.2在审
发明人：韩宏伟;程远锋;王兴谋;罗霞;曲志鹏;曹丽萍;雷蕾;伊慧 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模拟退火和多尺度脊波分析的纵横波相关方法，包括：步骤1，确定纵横波原始剖面；步骤2，对纵波剖面进行多尺度脊波分析；步骤3，对横波剖面进行多尺度脊波分析；步骤4，对多尺度脊波分析后的大尺度纵波剖面和横波剖面进行模拟退火相关；步骤5，对多尺度脊波分析后的中尺度纵波剖面和横波剖面进行模拟退火相关匹配；步骤6，对多尺度脊波分析后的小尺度纵波剖面和横波剖面进行模拟退火相关。该基于模拟退火和多尺度脊波分析的纵横波相关方法借助了多尺度脊波分析的优点和模拟退火算法对全局最优解的搜索能力，提高了纵横波自动相关的精度，提高了对噪音影响的抵抗能力。
多尺度模拟退火分析横波纵波模拟退火算法全局最优解抵抗能力噪音影响大尺度小尺度中尺度匹配搜索

[发明专利]一种基于双尺度回归的多分辨率分析全色锐化方法-CN202111119280.4在审
发明人：王鹏;姚红雨 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明通过利用双尺度回归添加到多分辨率分析(multiresolution analysis，MRA)模型中的高通调制(high‑pass modulation，HPM)注入方法，同时考虑精细尺度和粗糙尺度信息，提出了一种基于双尺度回归的多分辨率分析全色锐化方法。传感器的匹配调制传递函数(generalized Laplacian pyramid matches the modulation transfer function，MTF‑GLP)上，设计一个基于尺度回归的(2)利用HPM注入方案对该MRA模型进行了改进，使其原有HPM的注入系数添加上尺度回归的信息。(3)将双尺度信息包括精细尺度和粗糙尺度信息添加到尺度回归中，最后生成一个迭代的收敛的双尺度回归模型，得到最终的全色锐化结果。
一种基于尺度回归分辨率分析全色锐化方法

[发明专利]基于边缘信息和多尺度交叉融合网络的帧插入方法及系统-CN202310912141.X在审
发明人：杨晓晖;王绍文;王清;徐涛;冯志全 -专利权人：济南大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种基于边缘信息和多尺度交叉融合网络的帧插入方法及系统，包括：获取连续的两帧图像，对图像进行裁剪和尺度变换，得到裁剪后的原尺度图像以及尺度变换后的图像；对原尺度图像进行特征提取，利用基于边缘信息的特征增强模块对提取的特征进行增强得到增强后的特征；对增强后的特征进行尺度变换后，分别对不同尺度的增强后的特征进行像素级参数提取，接着使用自适应流协作根据提取的像素级参数对不同尺度的图像进行帧扭曲操作，得到三个尺度的扭曲帧；将三个尺度的扭曲帧输入多尺度交叉融合网络中以合成插值帧。
基于边缘信息尺度交叉融合网络插入方法系统

[发明专利]利用不同分辨率CT图像构建多尺度三维数字岩心的方法-CN201611227996.5有效
发明人：姜黎明;李兵;冀昆;方朝强 -专利权人：中国石油天然气集团公司;中国石油集团测井有限公司
申请日： 2016-12-27 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用不同分辨率CT图像构建多尺度三维数字岩心的方法，包括：1)利用CT扫描对岩心进行不同分辨率扫描，获取高低两种分辨率的三维数字岩心；2)基于三维数字岩心利用最大球算法提取岩心的三维孔隙空间网络，分别得到粗尺度和细尺度的孔隙网络模型；3)将利用最大球算法提取的粗尺度孔隙网络模型直接移植过来作为新模型中的粗尺度模型；结合细尺度网络的几何拓扑结构信息随机重建等效细尺度孔隙网络；4)通过孔隙网络跨尺度耦合实现粗尺度孔隙网络和等效细尺度孔隙网络的叠加利用本发明构建的数字岩心更符合实际岩心的特征，实现了不同分辨率CT图像的融合构建多尺度三维数字岩心。
利用不同分辨率 ct 图像构建尺度三维数字岩心方法

[发明专利]目标对象检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN201710487247.4有效
发明人：刘宇;闫俊杰 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种目标对象检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，所述方法包括：对待检测的图像进行目标尺度预测和目标特征识别，得到所述图像中各目标对象的尺度特征图，所述尺度特征图用于预测各预设尺度下存在目标对象的置信度；根据所述尺度特征图分别对各目标对象进行转换，得到各目标对象的有效尺度特征图，所述有效尺度特征图为各预设尺度下存在目标对象的置信度符合预设条件的尺度特征图；对所述有效尺度特征图进行目标位置检测，确定所述各目标对象的位置本发明实施例无需对待检测的图像进行多次金字塔形式的缩放，节省了目标对象检测的时间，而且，对于有效范围之外的目标对象的尺度不予处理，提高了目标对象检测的精度。
目标对象检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种地质层位约束的小尺度地质体速度建模方法及系统-CN201811094506.8有效
发明人：倪瑶;蔡杰雄 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种地质层位约束的小尺度地质体速度建模方法及系统，包括：步骤1：追踪小尺度异常体的目标层，确定目标层的目标层位；步骤2：计算目标层位与期望层位的局部深度差；步骤3：根据局部深度差，构造小尺度异常体层析目标函数；步骤4：基于小尺度异常体层析目标函数，进行多尺度反演，获得小尺度异常体速度更新量。本发明通过将小尺度速度异常体的目标层位与期望层位的局部深度差引入层析反演中，有效提高了小尺度异常体速度建模的空间分辨率，从而提高了建模精度，同时多尺度反演技术实现了从低波数到高波数逐级逼近小尺度速度异常体，提高了小尺度异常体速度建模的稳定性与合理性。
一种地质层位约束尺度质体速度建模方法系统

[发明专利]非尺度混叠及边缘保留的图像多尺度分解方法及调色方法-CN202110527552.8有效
发明人：徐冠雷;徐晓刚;王军;王勋;韩建伟;宋超 -专利权人：之江实验室;浙江工商大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了非尺度混叠及边缘保留的图像多尺度分解方法及调色方法，在图像中，通过定义新型局部均值包络像素点，采取三次插值算法，获取自适应局部均值曲面，从而迭代操作获得多尺度图像分解，可以实现同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解，以得到含有不同尺度信息的高精度的精准的图像解析，对解析的各分量采用设定的线性或非线性算子操作，进一步可以实现灰度图像和彩色图像的多尺度调色处理。本发明的效果和益处是，提供了一种有效的同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解算法，可以同时实现无振铃现象和非尺度混合的图像分解以及在此基础上的多尺度调色应用。
尺度边缘保留图像分解方法调色

[发明专利]一种针对抵近飞行过程的目标跟踪方法-CN201911142176.X有效
发明人：许倩倩;强晶晶;闫鹏武;张雪;张浩钧;汪亮;孙高 -专利权人：上海无线电设备研究所
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种针对抵近飞行过程的目标跟踪方法，包含：S1、根据初始目标位置与尺度及跟踪器预装参数进行跟踪其初始化；S2、求解全局运动参数，对上一帧目标中心位置进行全局运动补偿，作为搜索窗口的中心位置；S3、提取位置样本和尺度样本；压缩位置样本和尺度样本；分别计算位置滤波频域响应图和尺度滤波频域响应图；计算位置滤波空域响应图和尺度滤波空域响应图，进行位置估计和尺度估计；自适应更新尺度增量因子；S4、提取位置样本和尺度样本；更新位置模型目标模板和尺度模型目标模板；构建位置特征投影矩阵和尺度特征投影矩阵；更新位置模型和尺度模型。本发明能确保特征点在背景上均匀分布，提高抵近飞行过程中目标跟踪的成功率。
一种针对抵近飞行过程目标跟踪方法

[发明专利]一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法-CN201910266113.9有效
发明人：郑泽勋;罗晓维;雷建军;王梦园;牛力杰;韩梦芯 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：构建由截断型VGG和多尺度特征图两部分构成的目标检测基础网络；构建由反卷积模块与预测模块构成的多尺度特征图融合模块，所述多尺度特征图融合模块用于提取目标检测基础网络中的多尺度特征图的上下文信息，并生成多尺度特征图；根据多尺度特征图的感受野大小预定义多长宽比与多尺度的缺省框，利用缺省框完成对目标的定位与分类；训练目标检测基础网络；在目标检测基础网络上接入多尺度特征图融合模块，训练时固定目标检测基础网络的参数，仅调整多尺度特征图融合模块的参数；最后一个阶段同时微调目标检测基础网络与多尺度特征图融合模块的参数，使其达到耦合效果。
一种基于尺度特征融合遥感图像目标检测方法