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[发明专利]基于残差图像直方图循环移位的自适应图像二值化方法-CN201610578942.7有效
发明人：王斌;董丽丽;许文海 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2016-07-21 - 公布日： 2018-10-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差图像直方图循环移位的自适应图像二值化方法，包括如下步骤：—处理目标图像，得到对应的背景图像；通过分析目标图像的灰度分布特性，得到对应的二值化残差掩膜；—利用背景图像和所述的目标图像，得到初始残差图像；统计该初始残差图像的直方图，生成残差直方图；该直方图横轴为残差值，纵轴为像素个数；—将所述残值直方图中的图像沿横轴/残差值正方向循环移位，计算循环移位后的残差直方图的平均残差值，作为对残差图像进行二值化操作的阈值；—使用所述阈值对残差图像进行二值化，得到二值化图像。
基于图像直方图循环移位自适应二值化方法

[发明专利]一种基于残差网络的特征图处理方法-CN201910741710.2有效
发明人：贾琳;赵磊 -专利权人：特斯联（北京）科技有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差网络的特征图处理方法，包括：在残差网络的瓶颈层残差支路中最后一个卷积层之后接入一SE模块；在残差网络的桥连接支路中下采样模块之后接入一SE模块；在残差网络的加法模块与激活函数模块之间接入实例标准化模块；将特征图输入经过改进的残差网络进行处理，得到下一层的特征图。本发明对传统残差网络进行了改进，分别在瓶颈层残差支路和桥连接支路中加入了一SE模块，并在残差网络中加入了实例标准化模块，利用经过改进的残差网络处理特征图，增强了瓶颈层残差支路中的特征图，接入实例标准化模块提高了残差网络的泛化能力，消除了残差网络对图像外观因素的影响。
一种基于网络特征处理方法

[发明专利]基于正则化迭代的有限角度光声成像重建方法及装置-CN201310251165.1有效
发明人：马喜波;田捷;刘学彦;杨鑫 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-06-21 - 公布日： 2013-09-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正则化迭代的有限角度扫描光声成像的重建方法及装置。基于有限角度的光声信号，本发明在每次迭代过程实现残差更新图像和正则化更新图像，计算采集信号和重建图像的计算机模拟信号的残差，通过将残差信号反投影得到残差图像，将残差图像叠加到上一次重建图像得到更新图像，然后利用局部正则化更新重建图像，结合信号残差反投影法和正则化方法获得重建图像，本发明能在有限角度扫描情形下，快速精确地重建光声图像，对减少重建时间、降低设备硬件成本有一定意义。
基于正则化迭代有限角度成像重建方法装置

[发明专利]一种发票图像信息识别方法、装置及存储介质-CN202211012411.3在审
发明人：张文洋;杨桂珍;尹旭;褚夕;杨寅 -专利权人：国网山东省电力公司济南供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V30/42 文献下载
摘要：采集发票图像并对所采集的发票图像进行预处理，预处理后的图像输入到经演化算法优化的残差神经网络识别发票中的待识别区域；所述残差神经网络包括第一卷积层、连接第一卷积层的第一池化层，连接第一池化层的第二卷积层连接第二卷积层的第二池化层，连接第二池化层的第一残差块，连接第一残差块的第二残差块，连接第二残差块的第三卷积层，连接第三卷积层的第三池化层，连接第三池化层的第三残差块，第三残差块连接全局平均池化层，全局平均池化层连接基于多目标优化的深度森林分类器；对各个待识别区域内相关的数字信息进行识别，将识别的信息进行格式化的存储。
一种发票图像信息识别方法装置存储介质

[发明专利]一种可变倍率的图像超分辨率网络模型-CN202010075845.2有效
发明人：王中元;江奎;易鹏;马佳义;韩镇;邹勤 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-01-22 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种可变倍率的图像超分辨率网络模型，模型包括参数化残差学习网络PRNet、残差精化学习网络RRNet和叠加网络；参数化残差学习网络PRNet，用于学习低分辨率LR图像到高分辨率HR图像间的映射；残差精化学习网络RRNet，用于学习重建高分辨率图像到残差图像间的映射；叠加网络，用于将高分辨率HR图像与残差图像进行叠加，形成最终的超分辨率SR图像输出。本发明通过对放大倍率参数进行显式表达，建立参数化残差学习网络模型，从而使得模型能接受任意尺度的输入，满足可变倍率超分辨率任务要求；本发明提出残差精化学习网络，进一步学习重建的高分辨率图像与重建残差间的映射关系，从而对重建图像进行残差补偿，提高超分辨率重建质量。
一种可变倍率图像分辨率网络模型

[发明专利]一种基于图优化的三维激光雷达与IMU外参标定方法-CN202210038266.X在审
发明人：黄志清;张凡;李杰 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图优化的三维激光雷达与IMU外参标定方法，涉及多传感器标定技术领域，包括：获取设备中激光雷达和IMU的测量数据；对IMU的测量数据进行预积分，计算IMU残差；将激光雷达的测量数据经IMU坐标系投影至世界坐标系，获得点云图，计算激光雷达点与点云图中对应特征线及特征面的距离残差；基于图模型、IMU残差、距离残差获取初始目标函数及初始优化增量方程；设定恒定帧滑动窗口，获取边缘化增量优化方程，计算边缘化残差项；基于图模型、IMU残差、距离残差、边缘化残差项获取目标函数，计算激光雷达与IMU的外参标定。
一种基于优化三维激光雷达 imu 标定方法

[发明专利]网络RTK基线双差模糊度检验方法、装置及定位方法-CN201811079854.8有效
发明人：赖允斌;汪登辉 -专利权人：千寻位置网络有限公司
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G01S19/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络RTK基线双差模糊度检验方法，包括以下步骤：固定基线双差模糊度并进行ratio值检验和闭合环检查，利用ratio值检验通过和闭合环检查通过的双差模糊度计算每颗卫星无电离层组合的残差；对所述残差进行多历元滤波平滑；计算滤波平滑后的残差的单位权中误差；计算每颗卫星双差模糊度检验的阈值；对滤波平滑后的残差进行标准化得到标准化残差，将标准化残差的绝对值与阈值进行比较，如果绝对值大于阈值，则认为卫星双差模糊度固定错误，予以剔除；否则，认为卫星双差模糊度固定正确，予以保留。
网络 rtk 基线模糊检验方法装置定位

[发明专利]视频信号编码/解码方法和存储由编码方法生成的数据流的记录介质-CN202280016434.3在审
发明人：任星元 -专利权人：株式会社KT
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04N19/137 文献下载
摘要：根据本公开内容的对图像进行解码的方法包括以下步骤：确定对当前块是否跳过逆变换；解析关于当前块的残差系数的信息；通过对信息进行逆二值化重构残差系数；以及对残差系数选择性地应用逆变换。此处，逆二值化可以基于针对残差系数的莱斯参数被执行，并且莱斯参数可以基于第一变量得出，该第一变量基于参考残差系数的绝对值的和得出。
视频信号编码解码方法存储生成数据流记录介质

[发明专利]基于残差宽度网络的情感识别方法、装置、介质及设备-CN202210156233.5在审
发明人：张通;李启粼;陈俊龙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于残差宽度网络的情感识别方法、装置、介质及设备；其中方法为：对脑电信号数据进行预处理；输入到残差宽度图卷积网络中；残差宽度图卷积网络包括图卷积网络和残差深度网络；图卷积网络将不规则的数据提取特征处理为规则的结构化数据；之后将结构化数据送入残差深度网络的各个残差块中进行特征提取；图卷积网络的输出与残差深度网络的每个残差块的输出均并列连接作为残差宽度图卷积网络的输出数据；宽度学习系统将特征映射到宽度空间，经过特征节点和强化节点的联合求解实现最终的情感分类
基于宽度网络情感识别方法装置介质设备

[发明专利]一种结合支撑集和残差补偿的图像序列递归重建方法-CN201510196916.3在审
发明人：宋雪桦;化瑞;刘委;卜晓晓;万根顺;王维;于宗洁 -专利权人：江苏大学
申请日： 2015-04-23 - 公布日： 2015-07-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合支撑集和残差补偿的图像序列递归重建方法，重建方法对视频序列进行融合支撑集先验和残差补偿的序列重建，包括初始化、近似求解、初始估计、残差计算、残差重建、残差补偿、支撑集更新等步骤。
一种结合支撑补偿图像序列递归重建方法

[发明专利]FPGA及深度残差网络实现方法、系统、计算机介质-CN201910081806.0有效
发明人：张新;赵雅倩;董刚 -专利权人：广东浪潮大数据研究有限公司
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种PFGA及深度残差网络实现方法、系统、计算机介质，其中，深度残差网络实现系统借助权重缓冲模块、特征数据缓冲模块、内存读取模块、Winograd变换模块、卷积模块、标准化模块、残差模块、激活模块、最大池化模块及内存写回模块在FPGA实现了深度残差网络，由于FPGA低延迟和低功耗的特点，借助FPGA实现的深度残差网络也具有低延迟和低功耗的特点，相应的，适用性较好。本申请提供的一种FPGA及深度残差网络实现方法、计算机可读存储介质也解决了相应技术问题。
fpga 深度网络实现方法系统计算机介质

[发明专利]基于复合扩张卷积和残差网络的滚动轴承故障诊断模型-CN202211235449.7在审
发明人：孙海滨 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复合扩张卷积和残差网络的滚动轴承故障诊断模型，属于故障诊断技术领域，包括卷积层、最大池化层、多个复合扩张残差块和全局均值池化层，所述复合扩张残差块由三个连续的不同扩张率的卷积层构成，复合扩张残差块由三个连续的不同扩张率的卷积层构成，不仅能够提高模型的感受野，还能够有效地避免网格效应，使模型能够提取到更广更全面的特征信息。振动信号依次经过卷积层、池化层、不同扩张率的复合扩张残差块和全局均值池化层的处理，复合扩张残差块的引入使模型能够学习到更多特征，同时避免模型出现过拟合的情况，提高模型的鲁棒性；使用全局均值池化层代替全连接层
基于复合扩张卷积网络滚动轴承故障诊断模型

[发明专利]基于特征提取和注意力机制的MRI图像分类方法及系统-CN202210519765.0在审
发明人：耿玉水;林雪;赵晶;张雪峰 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：利用预先训练好的双线性卷积神经网络模型进行图像分类；其中，所述双线性卷积神经网络模型，包括第一网络模型、第二网络模型以及分类器；所述第一网络模型和所述第二网络模型结构相同，具体包括：卷积层、第一最大池化层、残差块组合单元以及第二最大池化层；所述残差块组合单元为多分支卷积残差块；所述残差块组合单元和所述第二最大池化层之间添加注意力机制，对所述残差块组合单元处理后的MRI图像特征进行通道注意力添加权重；本发明通过在残差单元结构中在添加小残差块，解决医学图像数据样本少且泛化能力弱的问题。
基于特征提取注意力机制 mri 图像分类方法系统

[发明专利]一种说话人角色识别模型、方法、装置及存储介质-CN202011471497.7在审
发明人：龚科;郑国林 -专利权人：暗物智能科技(广州)有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G10L17/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种说话人角色识别模型、方法、装置及存储介质，该模型包括：依次连接多个残差层，每个残差层包括依次连接的深度可分离卷积层、批归一化层、激活函数层以及标准卷积层，残差层用于对待识别音频进行特征提取；全局平均池化层，用于接收残差层输出的数据进行统一；全连接层，用于接收所述全局平均池化层输出的数据进行分类，确定音频属于对应说话人角色的概率。通过实施本发明，在模型中设置残差层、全局平均池化层以及全连接层，可以实现对音频的说话人角色识别分类，解决了现有技术中无法实现说话人角色识别的技术问题。
一种说话角色识别模型方法装置存储介质

[发明专利]一种基于深度残差网络的车型识别方法-CN201810170873.5有效
发明人：刘敦强;沈峘 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-03-01 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度残差网络的车型识别方法，涉及计算机视觉领域，能够在不同背景下提取车辆特征，进行车型识别。本发明包括：对深度残差网络进行参数初始化；将训练数据载入深度残差网络，结合数据增强策略，训练得到训练好的深度残差网络；将车型图像载入训练好的深度残差网络，训练好的深度残差网络进行识别，并从网络输出端输出类别标签
一种基于深度网络车型识别方法

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