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[发明专利]一种基于手机定位数据的道路网重建方法及系统-CN201810361223.9有效
发明人：杨林;王帅鑫;张志勇;左泽均;李圣文;叶亚琴 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：一种基于手机定位数据的道路网重建方法及系统，包括：获取原始数据集，原始数据集包括训练数据集和预测数据集；原始数据集为根据手机定位数据得到轨迹点；对训练数据集和预测数据集分别利用时间和密度两个维度进行特征构建与组合，并随之生成训练集和预测集；使用生成的训练集，基于机器学习中的算法得到采样点分类模型；将学习到的分类模型应用于预测集，将轨迹点划分为道路点和非道路点；基于约束Delaunay三角网对已识别出的道路点进行道路构建
一种基于手机定位数据道路网重建方法系统

[发明专利]一种水下结构物病害数据处理方法-CN202210403079.7有效
发明人：赵柯东 -专利权人：陕西易合交通科技有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种水下结构物病害数据处理方法，通过水下机器人拍摄水下结构物的图像，并从中分割出包含病害的图像作为原始图像；获取训练图像集，训练图像集包括训练原始图像和训练病害图像，将训练原始图像进行预处理，并在处理后的训练原始图像中标记病害得到训练病害图像，对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将原始图像完成预处理之后输入到的神经网络模型中，输出得到病害图像，输出病害图像；分析病害图像，得到病害的特征数据
一种水下结构病害数据处理方法

[发明专利]基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统-CN202110386242.9在审
发明人：朱清;李征光;李征兵 -专利权人：链博（成都）科技有限公司
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，所述方法包括：接收组织用户提交的原始数据集和奖金；将所述原始数据集划分为训练数据集和测试数据集，并将所述训练数据集划分为A个训练数据子集，A≥2；响应于B个参与用户发送的训练数据获取请求消息，分别向所述B个参与用户发送所述A个训练数据子集，B≥2；分别接收所述B个参与用户发送的C个训练子结果，并对所述C个训练子结果进行汇总，获得训练结果；通过所述测试数据集对所述训练结果进行校验，若所述训练结果通过校验，则向所述B个参与用户支付奖金。
基于区块智能合约神经网络训练方法系统

[发明专利]文字识别模型训练、文字识别方法、装置、设备及介质-CN201811008806.X有效
发明人：黄春岑 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种文字识别模型训练、文字识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取原始图片集，采用图像检测算法获取原始图片集的手写体文字区域；采用文本线构造算法将每一原始图片的手写体文字区域合并成文本线；将每一原始图对应的文本线组合成单行文字图片集；将单行文字图片集输入YOLO神经网络模型中进行训练，得到手写体文字识别模型。通过从手写体文字区域中获取单行文字图片集，扩大了样本集，同时减少其他文字区域的干扰，进而提高后续的手写体文字模型的识别准确率。而且将单行文字图片集输入YOLO神经网络模型中进行训练，由于YOLO神经网络模型结构简单，运算复杂度较低，使得手写体文字识别模型的训练效率得到了极大的提高。
文字识别模型训练方法装置设备介质

[发明专利]面向基于人工免疫算法对抗攻击的对抗防御方法-CN202010361159.1有效
发明人：陈晋音;上官文昌;沈诗婧 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向基于人工免疫算法对抗攻击的对抗防御方法，包括以下步骤：(1)获取原始图片样本集；以原始图片样本为基础，基于人工免疫算法生成对抗样本；将原始图片样本与对抗样本合并，分为训练集和测试集；(2)利用训练集和测试集对图片分类器进行训练，获得图片识别模型；(3)利用图片识别模型对待识别图片进行识别，实现图片识别的对抗防御。
面向基于人工免疫算法对抗攻击防御方法

[发明专利]电池充电剩余时间的预测方法、装置、系统以及存储介质-CN202211680780.X在审
发明人：邬少飞;杨洪峰 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供电池充电剩余时间的预测方法、装置、系统以及存储介质，属于汽车电池领域，方法包括：对各个原始充电数据点进行数据清洗分析得到清洗后充电数据点；根据所有清洗后充电数据点进行预处理得到充电曲线数据集；将充电曲线数据集随机划分为训练集、测试集以及验证集；根据训练集和测试集对训练模型进行训练得到原始预测模型。
电池充电剩余时间预测方法装置系统以及存储介质

[发明专利]指纹痕迹检测方法、指纹检测装置及计算机可读存储介质-CN202011080076.1有效
发明人：刘帏;梁洪易;梁朝阳;刘琦然 -专利权人：深圳市中达瑞和科技有限公司
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明提供一种指纹痕迹检测方法，其包括以下步骤：获取原始训练图像或待测图像；对原始训练图像或待测图像进行限制对比度适应直方图均衡化处理；缩小经过处理后的原始训练图像或待测图像的宽度和高度小，且扩大经过处理后的原始训练图像或待测图像的通道数，以获得特征训练图像或特征图像；分别对各特征训练图像进行图像预处理，并获得待训练图像集；通过预设的卷积神经网络对待训练图像集进行训练，获得特征卷积神经网络；根据特征图像，依据特征卷积神经网络，计算分析获得特征图像的特征指纹信息
指纹痕迹检测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]图片扩增与批注方法、装置及计算机存储介质-CN201910141909.1在审
发明人：胡博章 -专利权人：鸿富锦精密工业（武汉）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明提出一种图片扩增与批注方法，具体包括如下步骤：建立原始图片集；其中，原始图片集内存储有待扩增的原始图片；翻转旋转所述原始图片，得到扩增图片并组成扩增图片集；批注原始图片；按照预设的转换规则对批注后的原始图片进行批注转换得到批注后的扩增图片；合并批注后的原始图片和扩增图片至训练图片集。本发明还对应提供了一种图片扩增与批注装置和计算机存储介质，利用本发明的技术方案，先扩增图片数量再统一图片批注格式，将统一批注后的原始图片和扩增图片用于训练AI深度学习模型，可以简单有效地提高AI深度学习模型的准确度
图片扩增批注方法装置计算机存储介质

[发明专利]一种基于半监督学习的医学图像分割方法-CN202211088281.1在审
发明人：吴俊;沈博;张瀚文;何明鑫;刘洋;何贵青;蒋晓悦;夏召强;谢红梅;李会方;冯晓毅 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督学习医学图像分割方法：步骤一：预训练；首先针对第一原始医学图像对精修复网络进行预训练；得到训练好的精修复网络；步骤二(微调)：将训练好的精修复网络中编码器与随机初始化的解码器结合得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；利用分割数据集对分割网络进行训练，得到训练好的分割网络；步骤三：利用训练好的分割网络作为教师模型进行自训练得到训练好的学生模型；步骤四：将待分割图像输入训练好的学生模型得到分割结果本发明的方法利用容易获取的、大量的原始数据，解决了用于训练深度学习分割模型的标注数据不足导致分割准确性低的技术问题。
一种基于监督学习医学图像分割方法

[发明专利]一种基于少量训练样本下的高光谱图像分类方法-CN202111474609.9在审
发明人：崔颖;高山;于梓坤;夏晋彪;李文山 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明是一种基于少量训练样本下的高光谱图像分类方法。本发明涉及图像处理及其分类技术领域，本发明获取原始的高光谱数据集，对感兴趣的类别信息进行标注；对原始数据集使用主成分分析法进行降维，通过保留不重叠信息的方式，降低需要处理的数据量；选择合适的空间邻域大小，并将数据按照一定的比例划分为训练集、验证集、测试集，建立双重注意力模型；将训练数据送入的双重注意力机制模型中进行训练；及时调整模型训练过程的参数，通过交叉验证选择出最好的模型；将训练最好的模型在测试集上进行测试
一种基于少量训练样本光谱图像分类方法

[发明专利]超分辨率图像重构方法和装置-CN201910935280.8在审
发明人：王永成;张宁;张欣;徐东东;王晓东 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种超分辨率图像重构方法，包括：构建生成对抗网络；构建原始分辨率图像训练集；基于所述原始分辨率图像训练集训练所述生成对抗网络；利用训练后的所述生成对抗网络的生成器，对输入图像进行重构。在本发明实施例的超分辨率图像重构方法和装置中，所构建的生成对抗网络包括生成器、判别器以及损失函数计算器，并且该生成对抗网络采用原始分辨率图像训练集进行训练，因此能够利用原始分辨率图像作为参考图像来重构超分辨率图像，从而即使原始分辨率为较低分辨率，仍然可以重构出较高分辨率图像。
原始分辨率图像训练集对抗构建重构超分辨率图像重构生成器网络超分辨率图像高分辨率图像方法和装置计算器参考图像低分辨率输入图像损失函数网络包括判别器图像

[发明专利]一种基于新标签和数据加密的模型数据防泄漏方法和装置-CN202310980194.5在审
发明人：张颂;赵新建;商林江;李千目;夏飞;袁国泉;窦昊翔;陈石;徐晨维;孙璐;刘烨;王齐;李念哲;孟顺梅;郭静;姚启桂 -专利权人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;国网智能电网研究院有限公司;南京理工大学
申请日： 2023-08-05 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于新标签和数据加密的模型数据防泄漏方法，包括：选择若干条与未训练原始模型的数据集不相干的数据，构成集合#imgabs0#采用SHA256算法对集合#imgabs1#中被选择的若干条数据进行加密；为加密后的数据设置标签，该标签为未训练原始模型中不存在的标签，构成关键样本；将关键样本与未训练原始模型的原始数据进行混合，构成训练数据集；使用插入信息的后触发器结合对消息摘要的映射对未训练的原始模型进行训练
一种基于标签数据加密模型泄漏方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的电力巡检智能缺陷检测方法-CN202010755344.9在审
发明人：黄可坤;李云青;黄洪锐 -专利权人：嘉应学院
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的电力巡检智能缺陷检测方法，包括：获取多张不同绝缘子的原始图像并划分成训练集和测试集；对训练集的原始图像进行增强处理得到增强集图像；对各增强集图像、测试集中的原始图像进行切块处理得到多个子块图像及其掩模；对各子块图像及其掩模进行语义分割并提取绝缘子区域；并得到各绝缘子的连通区域；对连通区域使用主成分分析进行旋转得到规范化绝缘子图像；将增强集图像的规范化绝缘子图像输入到神经网络模型进行训练得到训练模型；通过训练模型预测测试集的规范化绝缘子图像中的绝缘子坐标；对绝缘子坐标进行逆变换还原至原图坐标。
一种基于深度学习电力巡检智能缺陷检测方法

[发明专利]基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法-CN202110950739.9在审
发明人：黑新宏;张宽;姬文江;朱苗;费蓉;程晨 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，具体为：读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；对正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取。
基于改进 timegan 模型样本数据故障诊断方法

[发明专利]腹部CT图像的肝脏分割方法及其CT成像方法-CN202111349494.0在审
发明人：李阳;邹北骥;戴培山 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种腹部CT图像的肝脏分割方法，包括获取原始腹部CT图像数据及肝脏分割数据；构建模型训练集和模型测试集；构建肝脏分割原始模型；构建训练损失函数；采用模型训练集和模型测试集，基于训练损失函数对肝脏分割原始模型进行训练和测试并得到肝脏分割模型
腹部 ct 图像肝脏分割方法及其成像