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[发明专利]一种基于掩码注意力机制的脑肿瘤MRI图像分割方法-CN202210573022.1在审
发明人：梁俊杰;杨词慧;叶小丽 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于掩码自注意力机制的脑肿瘤MRI图像分割方法，所述分割方法包括：S1：构建一个3D Masked Swin Transformer模块；S2：构建一个三维医学图像分割模型；S3：获取原始医学图像数据集，对原始医学图像数据集进行数据预处理，并将预处理后的医学图像数据集划分为训练集和测试集；S4：设置网络模型训练的超参数和在线数据增强方法，使用所述训练集训练三维医学图像分割模型；S5：使用训练完成的三维医学图像分割模型对原始脑部
一种基于掩码注意力机制肿瘤 mri 图像分割方法

[发明专利]图像分析方法及系统-CN202110338191.2在审
发明人：廖欣 -专利权人：四川大学华西第二医院
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法包括以下步骤：A、获得原始图像并对原始图像中的不同图像结构进行标注，对已标注图像数据进行分类、整理，划分出训练集、校验集、测试集；B、构建图像异常检测模型，并对其进行训练；B3：保存训练后的特征提取网络权重fθ以及训练图像集对应的特征集S；C、将待分析图像输入训练后的图像异常检测模型中，对待分析图像中特定图像结构进行智能化、定量化分析。
图像分析方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的年龄判断方法-CN201910373768.6在审
发明人：张刚;祝超;黄龙;刘海君;冯萍 -专利权人：西安募格网络科技有限公司
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的年龄判断方法，包括S1，输入原始简历头像数据集，对所述原始简历头像图片进行预处理；S2，训练数据集，对所述原始简历头像图片进行随机裁剪处理，再用随机裁剪好的图像建立样本库，训练卷积神经网络；S3，测试数据集，验证测试过程中通过原始简历头像图片的四个角加人脸中心为基点进行定位裁剪，对测试数据集进行年龄判断的准确率测试；S4，结果预测集，利用测试数据集优化训练好的卷积神经网络模型对输入的若干张图片进行预测
卷积神经网络测试数据集头像图片裁剪预处理训练数据集裁剪处理结果预测人脸中心深度提取数据样本头像数据图像建立验证测试优化训练预测结果泛化性样本库准确率人脸遮挡光照基点测试阴影预测网络图片

[发明专利]对抗样本检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310371235.0在审
发明人：林晓锐;张锦元;刘唱;张磊 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：所述方法包括：针对原始人脸样本图像集，通过模拟通用对抗扰动，获得至少两种不同形状类型的模拟对抗扰动；所述通用对抗扰动为通过至少两种基于梯度的通用对抗攻击方法生成的对抗扰动；添加各所述形状类型的模拟对抗扰动至所述原始人脸样本图像集中的原始人脸样本图像，得到模拟对抗样本图像集；根据所述模拟对抗样本图像集和所述原始人脸样本图像集，生成目标对抗检测训练集；所述目标对抗检测训练集用于训练出人脸对抗检测模型；所述人脸对抗检测模型用于检测待检测人脸图像是否为人脸对抗样本
对抗样本检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种融合深度特征和显著性特征的遥感图像场景分类方法-CN201810911856.2有效
发明人：薛伟;戴向阳;张斌;罗严 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合深度特征和显著性特征的遥感图像场景分类方法，首先，利用原始图数据集对在ImageNet数据集上训练好的卷积神经网络进行微调，并利用微调后的卷积神经网络提取原始数据集图像的深度特征；然后，通过显著性检测方法处理原始图数据集得到显著图，并利用在显著图数据集上微调后的卷积神经网络提取显著图的显著性特征；接下来，通过并行特征融合策略融合两种特征，利用融合后的特征训练支持向量机；最后，通过训练好的支持向量机对目标数据集图像进行分类本发明能够同时获取原始图像的全局信息和突出性信息，有效的提高特征向量的区分性，对遥感图像场景具有更好的特征表达能力和分类精度。
一种融合深度特征显著遥感图像场景分类方法

[发明专利]一种基于加密算法的图像抗干扰方法-CN202010371154.7有效
发明人：傅晨波;李一帆;邱君瀚;岳昕晨;夏镒楠 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-05-06 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：一种基于加密算法的图像抗干扰方法，包括以下步骤：步骤1：构建原始手写体数据集并将图像进行预处理；步骤2：利用基于矩阵变换的图像加密技术，将原始手写体数据集进行加密，构建加密数据集；步骤3：构建生成式对抗网络并利用原始数据集进行训练，该网络包括一个生成器和一个判别器；步骤4：构建七层卷积神经网络并利用原始数据集和加密数据集分别进行训练；步骤5：基于已训练好的卷积神经网络和生成式对抗网络做手写体图像数据的标签预测。
一种基于加密算法图像抗干扰方法

[发明专利]一种基于深度学习的配电网故障分类方法、系统和介质-CN201911381606.3有效
发明人：林湘宁;汪光远;马啸;李正天;曹善康 -专利权人：华中科技大学;国网湖北省电力有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的配电网故障分类方法、系统和介质，包括获取多个原始故障波形数据组；对每个原始故障波形数据组分别进行处理，得到目标样本数据；将所有目标样本数据制作成数据集，并将数据集划分成训练集和测试集，构建深度学习网络模型，利用训练集对深度学习网络模型进行训练得到原始故障分类模型；利用测试集对原始故障分类模型进行参数调优得到优化故障分类模型；获取实时故障波形数据组，并对实时故障波形数据组进行处理，得到待测故障数据
一种基于深度学习配电网故障分类方法系统介质

[发明专利]一种基于自适应噪声的数据协同对比推荐模型的系统-CN202311002795.5有效
发明人：琚生根;赵容梅;孙思雨;彭舰;夏欣 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应噪声的数据协同对比推荐模型，其包括信息量物品抽取模块、对比推荐模块和噪声自适应模块；对比推荐模块由信息量物品集和原始数据集协同训练；噪声自适应模块通过信息量物品集BPR损失和对比损失更新权重函数，学习监督信号，为原始数据集中噪声分配较低的权重。首先通过信息量物品抽取模块获取隐式反馈中对模型训练贡献度较大的物品形成信息量物品集，然后利用信息量数据集和原始数据集协同训练对比推荐模型，并用对比损失更新权重函数，为推荐模型提供指导信号，使其能够精准的识别原始数据集中的噪声和干净数据
一种基于自适应噪声数据协同对比推荐模型系统

[发明专利]一种人脸关键点检测的模型训练方法、检测方法、装置，及终端设备-CN202010764497.X在审
发明人：林坚;周金明 -专利权人：南京行者易智能交通科技有限公司
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸关键点检测的模型训练方法、检测方法、装置，及终端设备，其中模型训练方法包括：步骤1，采集包含人脸的原始图像，标注处N个人脸关键点坐标，构建原始训练集；步骤2：获取人脸区域框，并对人脸区域框进行随机放大，得到构建增广训练集；步骤3，对增广数据集进行图像预处理；步骤4，获取增广数据集图像的欧拉角度标签；步骤5，对人脸关键点检测模型进行训练，基于该模型训练方法得到的网络进行人脸关键点的检测，可以在保证精度的情况下提高检测速度
一种关键检测模型训练方法装置终端设备

[发明专利]一种自动研判威胁事件的方法、系统、装置和存储介质-CN202210872421.8在审
发明人：董超;付萍华;周红艳;姚利侠 -专利权人：浙江乾冠信息安全研究院有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种自动研判威胁事件的方法、系统、装置和存储介质，其中，该方法包括：获取原始语料数据，并对原始语料数据进行分类提取，得到不同特征类别的语料数据集，其中语料数据集分为训练集和测试集；构建研判模型，通过训练集数据对研判模型进行训练，得到训练好的研判模型；按照预设比例混合训练集数据和测试集数据，得到混合数据，根据该混合数据对训练好的研判模型进行交叉验证，得到最佳研判模型；通过该最佳研判模型进行威胁事件的自动研判预测
一种自动研判威胁事件方法系统装置存储介质

[发明专利]一种基于Centernet的汽车识别方法-CN202010413014.1在审
发明人：蔡润轩;方志军 -专利权人：北京铁科时代科技有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Centernet的汽车识别方法，包括如下步骤：S1：采集并收集原始图像数据；S2：对原始图像进行分类，具体分为训练集、验证集、测试集；并对训练集、验证集、测试集分别进行增强处理得到增强后的训练集、增强后的验证集、增强后的测试集；S3：搭建基于Centernet的网络结构；S4：对Centernet网络结构，采用Group Normalization进行标准化，Radam优化器作为网络训练的优化方法，进行迭代训练，得到训练后的Centernet网络结构；S5：用增强后的验证集和增强后的测试集对训练后的Centernet网络结构进行验证和测试。
一种基于 centernet 汽车识别方法

[发明专利]一种基于混合分类器的齿轮单类型故障检测方法-CN201910775220.4有效
发明人：唐向红;顾鑫;饶雷;陆见光 -专利权人：贵州大学
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：按下述步骤进行：a.信号采集：使用多个传感器采集齿轮的运行数据，得到原始信号；b.数据预处理：从原始信号中随机抽样，产生训练集和测试集；c.特征提取：对训练集和测试集进行特征提取；d.分类器训练：将每个传感器的特征数据输入到分类器进行训练；e.决策集融合：利用改进的D‑S证据理论对检测结果进行融合。
一种基于混合分类齿轮类型故障检测方法

[发明专利]一种基于全卷积网络的芯片爬胶高度提取方法和系统-CN202210148885.4在审
发明人：李辉;刘胜;张亿凯;张正浩;申胜男;王点 -专利权人：岳阳珞佳智能科技有限公司
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于全卷积网络的芯片爬胶高度提取方法，包括：采集被测芯片同一时刻四个侧面的爬胶图像，建立爬胶图像数据集；对爬胶图像数据集进行扩充处理，获得扩充处理后的原始爬胶图像数据集；对原始爬胶图像数据集进行灰度值标注，将获取的爬胶高度图像分为爬胶部分和背景部分，获取标注爬胶图像数据集；将原始数据集按照预设比例随机划分为测试集和训练集，并将标注数据集进行相应划分；对划分后的图像基于全卷积网络进行训练，得到训练好的全卷积网络模型；将获取的爬胶图像输入训练好的全卷积网络，获取分割后的爬胶图像，根据爬胶边沿至芯片底边的距离确定爬胶高度。
一种基于卷积网络芯片高度提取方法系统

[发明专利]交通速度预测方法、系统及存储介质-CN202010418444.2在审
发明人：张大方;左若梁;谢鲲 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通速度预测方法、系统及存储介质，采集原始交通速度数据集，将所述数据集划分成训练集和测试集，挖掘原始交通速度数据集不同的空间关系，构建出两个路网图；将所述两个路网图的邻接矩阵融合为新图邻接矩阵；将所述训练集和所述新图邻接矩阵作为交通预测模型的输入，训练得到预测模型；利用所述预测模型预测交通速度。
交通速度预测方法系统存储介质

[发明专利]基于黑盒模型的模型训练方法、装置、电子设备及介质-CN202010319507.9有效
发明人：张颖;张一帆;刑斌;沈志勇;高宏 -专利权人：招商局金融科技有限公司
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露了一种基于黑盒模型的模型训练方法，包括：利用图片表征提取模型提取原始图片训练集的表征得到图片表征特征集，根据所述图片表征特征集优化所述原始图片训练集得到标准图片判断集，将所述标准图片判断集输入至黑盒模型进行判断得到判断标签集，根据所述图片表征提取模型以及所述标准图片训练集训练识别模型，并将训练完成的所述识别模型转变为判断模型，根据所述判断标签集与所述标准图片判断集训练所述判断模型，得到与所述黑盒模型对应的判断模型。本发明还提出一种基于黑盒模型的模型训练装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决模型训练过程中，不能有效利用已有数据特征进行分析，导致数据特征浪费问题。
基于黑盒模型训练方法装置电子设备介质