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[发明专利]图像检索方法、装置、设备及存储介质-CN201911235697.X有效
发明人：郑卓睿;丁丹迪;李彦融;姚达 -专利权人：腾讯云计算（北京）有限责任公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：方法包括：获取至少一个待检索的目标图像和每个目标图像对应的目标特征；在样本特征库中，确定至少一个中心特征和每个中心特征对应的样本特征集；对于任一目标图像对应的目标特征，基于目标特征与各个中心特征的相似度，确定目标特征对应的至少一个目标中心特征；将各个目标中心特征对应的样本特征集的并集作为任一目标图像对应的第一候选样本特征集；基于各个目标图像对应的第一候选样本特征集，获取各个目标图像的检索结果。此种图像检索的过程，无需计算目标特征与全部样本特征的相似度，数据访问量和计算量较小，能够提高图像检索的速度，图像检索的效果较好。
图像检索方法装置设备存储介质

[发明专利]一种针对漏洞检测模型的组合对抗攻击方法-CN202210729780.8在审
发明人：蒋远;苏小红;刘洋;陶文鑫;郑伟宁;魏宏巍;王甜甜 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对漏洞检测模型的组合对抗攻击方法，首先使用本发明中提出的4种代码扰动方法对程序骨架中可修改的语句进行扰动，生成大量语义相似的候选样本。其次，利用生成的候选样本初始化遗传算法的种群规模和成员，然后，根据不同的扰动方法设计变异算子，并对种群成员进行选择、交叉和变异操作生成新的种群；最后，判断每次迭代生成的新种群中是否存在适应度大于一定阈值的成员，如果存在，则表示成功获得对抗样本。根据本发明提出的多种代码扰动方法，可实现对各种语法要素执行语义保持的程序等价变换，从而提高生成的对抗样本质量。
一种针对漏洞检测模型组合对抗攻击方法

[发明专利]一种基于低维方向梯度直方图的行人检测方法-CN201710147658.9有效
发明人：傅红普;邹北骥;刘晴 -专利权人：中南大学;湖南第一师范学院
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低维方向梯度直方图的行人检测方法，包括以下步骤：步骤1：提取训练样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征；步骤2：利用训练样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征和线性核函数构造支持向量机SVM分类器；步骤3：计算每个候选样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征；步骤4：利用步骤2构造的SVM分类器对每个候选样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征进行识别以得到行人检测结果。
一种基于方向梯度直方图行人检测方法

[发明专利]投放信息样式确定方法及装置-CN201510484668.2有效
发明人：杨逍;赵宇;国智;朱晓宇 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2015-08-07 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：其中，所述方法包括：获取当前投放信息在至少两种候选样式中各候选样式下的特征集，其中所述特征集包括展现样式特征；分别根据各候选样式下的特征集，采用预先根据机器学习算法创建的投放信息样式转化率模型，预估所述当前投放信息在各候选样式下的转化率；根据预估结果从所述至少两种候选样式中确定所述当前投放信息的投放样式。
投放信息样式确定方法装置

[发明专利]一种基于矩形非对称逆布局模型的视频单目标跟踪方法-CN202010235520.6有效
发明人：郑运平;鲁梦如 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩形非对称逆布局模型的视频单目标跟踪方法，包括步骤：1)第一帧的初始化，使用矩形非对称逆布局模型RNAM和扩展的Gouraud阴影法对目标图像划分同类块，以建立目标分割模板；2)正负样本集的生成；3)依据目标分割模板提取正负样本集的Haar‑like特征并更新朴素贝叶斯分类器的参数；4)依据上一帧预测的目标位置，在当前帧相同的位置周围选取一组候选样本边界框，并依据目标分割模板提取Haar‑like特征；5)使用朴素贝叶斯分类器计算所有候选样本边界框的分类器响应，选择具有最大分类器响应的样本边界框作为当前帧的预测目标位置。
一种基于矩形对称布局模型视频目标跟踪方法

[发明专利]图片类别的识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201811628314.0有效
发明人：邢连萍 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明适用于人工智能技术领域，提供了图片类别的识别方法、装置及计算机可读存储介质，包括：通过获取一个以上的目标图片以及多个已知类别的样本图片；建立样本图片的分类树模型；根据分类树模型中各节点的分类规则，在分类树模型中确定目标图片对应的叶子节点，并将对应同一个叶子节点的目标图片组合成为该叶子节点对应的目标图片集合；为每个目标图片集合在所述分类树模型中选取一个以上的叶子节点作为其对应的被选节点，并将所述被选节点中包含的样本图片作为目标图片集合对应的候选样本图片；根据候选样本图片的类别确定所述目标图片集合中各个目标图片对应的类别，以提高图片类别的识别的并行性，避免重复冗余的识别计算。
图片类别识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于序列规划采样点技术的随机噪声分析方法及其系统-CN202010201320.9在审
发明人：尹盛文;王中钢 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列规划采样点技术的随机噪声分析法及其系统，其步骤为：建立结构‑声腔耦合系统的随机有限元模型；建立随机有限元模型的噪声响应的任意多项式混沌展开；产生与多项式基对应的高斯积分点，将其作为候选样本点；基于序列规划采样点技术对候选样本点进行稀疏采样，得到稀疏采样点；利用稀疏采样点计算任意多项式混沌响应面的待定系数；求解系统噪声响应的概率统计特征。
基于序列规划采样技术随机噪声分析方法及其系统

[发明专利]基于多挑战感知学习模型的训练、跟踪方法-CN201911128508.9有效
发明人：李成龙;刘磊;鹿安东 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：通过预先训练的模型进行的跟踪过程两个部分，其中，S11、构建网络模型S12、使用标定好目标的VOT数据集来训练整个所述的网络模型；S21、输入当前跟踪的视频帧，在前一帧预测的目标位置周围用高斯采样获取当前帧的候选样本；S22、获取候选样本的的特征图；S23、将所述特征图输入到分类器模块中，预测目标位置；S24、判断当前帧是否跟踪成功；本发明能够有效的增加特征表达的丰富性，提高了跟踪的鲁棒性，并达到了实时的跟踪性能。
基于挑战感知学习模型训练跟踪方法

[发明专利]基于适配器互学习模型的训练及可见光红外视觉跟踪方法-CN201911128548.3有效
发明人：李成龙;钱存;鹿安东;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及基基于适配器互学习模型的训练及可见光红外视觉跟踪方法，包括以下步骤；S11、构建网络模型；S12、使用人工标注好的可见光热红外数据集来训练整个网络模型；S21、获取当前帧的候选样本；S22、根据候选样本
基于适配器学习模型训练可见光红外视觉跟踪方法

[发明专利]一种灰度图像的识别方法、装置、设备及可读存储介质-CN201810048298.1有效
发明人：朱宁宁;王银河 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-01-18 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：计算各子网络模型的拓扑参量，以构成待识别灰度图像的目标识别参数；计算初始网络模型中各节点的强度，并从各节点强度中选取满足预设强度条件的节点，构成目标网络兴趣点集；根据目标识别参数和目标网络兴趣点集，在样本库中匹配满足预设参数条件和具有相同网络兴趣点的候选样本图像，候选样本图像的所属类别为待识别灰度图像的类别。
一种灰度图像识别方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法-CN201910326254.5有效
发明人：惠振阳;李大军;鲁铁定;王乐洋;胡海瑛 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法，包括步骤：S1，获取点云数据并进行低位噪声点剔除；S2，采用多尺度形态学运算自动获取并标记训练样本集；S3，对训练样本集进行特征提取并建立SVM模型S4，采用训练模型对候选样本集进行分类，分为候选地面点集和候选非地面点集，将神谕设置为候选点集至拟合曲面距离的S型函数，每次迭代分别从候选地面点集和候选非地面点集中各选取q个点加入训练样本集中并更新训练模型，一直迭代，直到候选地面点集和候选非地面点集中的点云个数均不再大于q为止，最后将最新训练模型的分类作为点云滤波结果；S5，滤波优化。本发明能够解决现有技术需要大量的样本标记，滤波精度不够理想的问题。
基于主动学习机载 lidar 滤波方法

[发明专利]一种基于流形判别非负矩阵分解的目标跟踪方法-CN201610365886.9有效
发明人：马波;贺辉 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2016-05-27 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种基于流形判别非负矩阵分解的目标跟踪方法，包括：S1获取当前帧正负样本，S2获取正负样本特征和样本矩阵X_l；S3读取下一帧，获取候选样本矩阵X_u；S4合并X_l和X_u为数据矩阵X，将X分解为非负矩阵乘积，再经学习得到分类器；S5通过分类器计算每个候选样本的响应值，选取最大响应作为跟踪目标；S6判断是否最后一帧，若是本发明通过非负矩阵分解来获得更高层图像特征，能更好描述局部特性，排除遮挡和背景干扰；使用半监督流形正则方法，结合标记和无标记样本训练含空间结构信息的分类器，可保留更多判别信息，有效应对光照和目标形变；通过在线训练更新特征提取模型
一种基于流形判别矩阵分解目标跟踪方法

[发明专利]一种基于目标检测和聚类的齿轮型号判定方法及判定系统-CN202211636024.7有效
发明人：朱光旭;方超群;田楷;穆铁英;刘杨;陈立名;张楠;胡江洪;曹彬;常小刚 -专利权人：菲特（天津）检测技术有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测和聚类的齿轮型号判定方法及判定系统，属于汽车齿轮检测技术领域，包括：S1、获取齿轮图像，进行人工标注；S2、利用目标检测网络训练标注图像集，得到目标检测模型；S3、采集每种型号齿轮的样本，测量样本中的识别线坐标，得到识别线坐标模板；S4、首先利用目标检测模型，检测待测图像中的识别线，得到识别线集合，识别线集合中的元素为候选样本，然后使用dbscan算法对候选样本进行聚类；S5、将纵列识别线聚类的横坐标与识别线坐标模板的识别线坐标进行匹配
一种基于目标检测齿轮型号判定方法系统

[发明专利]基于全局注意力的卷积-Transformer的RGB-T目标跟踪网络-CN202211113015.X在审
发明人：姚睿;仇甲柱;周勇;王鹏;张艳宁;胡伏原;祝汉城;赵佳琦;刘兵 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：通过ROIAlign层将候选样本映射成固定大小的特征。最后，由每个候选样本映射的融合特征被送入全连接层以预测分数由二元分类层获得。
基于全局注意力卷积 transformer rgb 目标跟踪网络

[发明专利]一种基于综合置信的高光谱图像半监督分类方法-CN201910012238.9有效
发明人：贺霖;余龙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于综合置信的高光谱图像半监督分类方法，包括：读入高光谱图像；计算图权重矩阵；8近邻连接稀疏化图权重矩阵；计算归一化图权重矩阵；获取初始训练集和候选集；设定协同训练迭代次数并开始训练过程；训练多项式逻辑回归分类器；使用多项式逻辑回归分类器得到候选集样本的预测标签；使用半监督图分类方法得到候选集样本的预测标签；选出两种预测标签一致的候选样本及对应的预测标签构成协定集，对应的置信系数构成综合置信集；筛选出综合置信系数高于99％的协定集样本及对应的预测标签，构成扩增集加入训练集；移除候选集中扩增集样本；判断训练是否达到设定次数，若未则继续迭代，若达到则停止，用半监督图分类高光谱图像。
一种基于综合置信光谱图像监督分类方法

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