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[发明专利]一种基于优化U-net网络模型的MRI脑肿瘤图像分割方法-CN201810835922.2在审
发明人：孝大宇;张淑蕾;王超;高殿宇;康雁 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于优化U‑net网络模型的MRI脑肿瘤图像分割方法，所述方法包括：101、对获取的多模态MRI脑肿瘤图像数据进行预处理；102、将经过预处理的多模态MRI脑肿瘤图像数据输入训练好的U‑net网络模型中；103、获取U‑net网络模型输出的多模态MRI脑肿瘤图像分割数据；其中，所述U‑net网络模型输出的多模态MRI脑肿瘤图像分割数据能够保留图像边缘信息，以生成完整的分割图像特征图。本发明提供的图像分割方法，不仅能够保留图像边缘信息，生成完整的特征图，而且还能够提高图像分割的准确率。
图像分割脑肿瘤网络模型多模态预处理图像边缘信息特征图图像数据输入分割图像图像数据输出准确率保留优化

[发明专利]一种基于显著性的多模态小样本学习方法-CN202010768906.3有效
发明人：翁仲铭;陶文源 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本发明公开一种基于显著性的多模态小样本学习方法，包括多模态结合和标签传播两部分，具体如下：多模态结合过程中，首先通过预训练好的显著性检测网络对支持集的样本图像进行显著图提取，分离出样本图像的前景和背景；其次通过GloVe模型获取支持集样本图像前景、背景区域语义的单词嵌入，作为语义信息辅助视觉信息分类；最后对于所获取支持集样本图像的前景、背景与语义信息，分别通过模态混合机制进行自适应结合，得到具有多模态信息的样本特征表示；标签传播过程中，首先将模态结合后的支持集样本与查询集样本根据K近邻方法进行图构造；最终通过带有标签的支持集样本预测没有标签的查询集样本的类别。
一种基于显著多模态小样本学习方法

[发明专利]基于对抗生成网络的多模态影像生成方法和装置-CN202310699766.2有效
发明人：李劲松;张楚杰;陈延伟;童若锋;林兰芬 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗生成网络的多模态影像生成方法和装置，包括：获取同一目标的第一模态影像和第二模态影像，对第一模态影像进行增强得到两幅增强后模态影像；构建包括生成器和判别器的对抗生成网络，其中，生成器基于第一模态影像及其两幅增强后模态影像生成三幅预测第二模态影像，判别器对第二模态影像和第一模态影像对应的预测第二模态影像进行真伪区分判别，判别器还计算输出两幅增强后模态影像对应的两幅预测第二模态影像在判别器中间层的两幅中间特征图；基于两幅中间特征图构建特征之间的对比损失，将对比损失结合对抗生成网络的原有损失对对抗生成网络进行参数优化，提取参数优化的生成器用于多模态影像生成，以提高影像精度。
基于对抗生成网络多模态影像方法装置

[发明专利]一种尺度不变特征与几何特征融合的多模态高分影像配准方法-CN202011440900.X在审
发明人：杨树文;薛庆;闫恒;虎小强 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开一种尺度不变特征与几何特征融合的多模态高分遥感影像配准技术，属于卫星遥感影像处理技术领域。首先，以参考影像分辨率为基准，对感测影像进行重采样，使其为同一分辨率，分别对其提取局部特征点和几何特征点，并采用SIFT方法生成描述符；其次，采用交叉双向匹配与改进的RANSAC方法完成粗匹配与精匹配；实验分析表明，本发明能有效克服多模态高分遥感影像间的非线性灰度差异，剔除误匹配点，实现多源多尺度多时相影像间的高精度自动配准，为多模态影像协同应用提供了有效的技术支撑。
一种尺度不变特征几何融合多模态高分影像方法

[发明专利]一种基于知识的多模态特征融合的动态图神经手语翻译方法-CN202111255321.2在审
发明人：陈毅东;郑蒋滨;史晓东 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于知识的多模态特征融合的动态图神经手语翻译方法，属于计算机视觉、自然语言处理和手语语言学领域。包括步骤：1)对视觉属性的特征和文本属性的特征分别进行抽象，表示成图网络节点；2)利用半监督的方式对手语进行分割，获取伪标签序列；3)利用伪标签序列对齐图网络节点；4)构造多模态图编码器，融合视觉特征和文本特征；5)将多模态特征进行特征融合，输入至后续的多任务架构的机器翻译模型完成神经手语翻译过程。引入图神经手语翻译模型的概念，利用半监督的聚类算法实现手语分割，利用多模态输入信息以提高翻译性能，突破在低资源条件下手语的翻译瓶颈，能够将手语词汇注释文本作为外部手语专业知识应用至神经手语翻译模型。
一种基于知识多模态特征融合动态神经手语翻译方法

[发明专利]表格识别方法、装置、可读介质和电子设备-CN202210130332.6在审
发明人：张文强;黄灿;王长虎 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本公开涉及一种表格识别方法、装置、可读介质和电子设备，该方法包括：获取表格图像，根据表格图像，通过表格识别模型，确定表格结构信息，其中，表格识别模型用于获取表格图像对应的文本语义图，并根据表格图像和文本语义图，确定多模态特征图，并根据多模态特征图，对表格图像中每个单元格进行检测，得到每个单元格的检测位置，并根据检测位置和多模态特征图，确定每个单元格对应的节点特征，并根据节点特征，确定表格结构信息。本公开通过表格识别模型利用多模态的节点特征进行表格结构识别，能够得到准确的表格结构信息，并确保对不同类型的表格的识别效果，同时提高了对表格结构识别的通用性以及生成的目标表格的准确性。
表格识别方法装置可读介质电子设备

[发明专利]一种胎儿心脏超声图像的检测方法及相关装置-CN202111670392.9在审
发明人：林泽慧;刘恋;杨鑫;高睿 -专利权人：深圳度影医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种胎儿心脏超声图像的检测方法及相关装置，方法包括获取多模态类型的超声心动图；基于获取的超声心动图确定胎儿心脏形态结构、胎儿心律指标及胎儿心脏房室运动规律；基于胎儿心脏形态结构、胎儿心律指标及胎儿心脏房室运动规律本申请基于获取到的多模态类型的超声心动图自动确定胎儿心脏形态结构、胎儿心律指标及胎儿心脏房室运动规律，以便于自动确定胎儿心律失常类别，这样采用多模态类型的超声心动图确定胎儿心律失常类别，可以降低胎儿心律失常类别的检测成本，同时在获取到多模态类型的超声心动图后自动确定胎儿心律失常类别，避免了对医生临床经验的依赖，提高了胎儿心律失常类别的准确性。
一种胎儿心脏超声图像检测方法相关装置

[发明专利]多模态融合生成虚拟服装方法、装置、设备及存储介质-CN202210613785.4有效
发明人：张绪杰;黄成文;梁小丹 -专利权人：广东时谛智能科技有限公司
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种多模态融合生成虚拟服装方法、装置、设备及存储介质。本申请通过确定样本服装图像的各个语义块与样本文本序列的各个词汇的对应关系，并根据该对应关系将服装的原图编码和文本编码进行融合，并根据融合后的编码优化特征编码本，以使特征编码本融合服装细节图像特征和对应描述文本特征，生成多模态特征编码通过特征编码本获取草稿编码图、局部图编码和文本编码转换成对应的多模态特征编码，并通过多模态特征编码训练基于注意力机制的图像预测模型，以便通过注意力预测模型将多个多模态特征编码进行融合以预测服装的图像。
多模态融合生成虚拟服装方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多头注意力和图神经网络的多模态情感识别方法-CN202310524378.0有效
发明人：牟昊;黄于晏;何宇轩;徐亚波;李旭日 -专利权人：广州数说故事信息科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多头注意力和图神经网络的多模态情感识别方法，包括：获取情感分类相关的多模态数据，包括文本数据和图像数据；利用图卷积GCN神经网络模型和加权注意力机制对文本数据的关联语义、句法依存和相似语义进行特征融合文本特征，对图像数据的实体和背景分别进行特征提取，获取GCN实体特征和GCN背景特征，并与RNN文本特征、ResNet实体特征和ResNet背景特征共同输入多头注意力模块中并输出最终的情感分类结果，完成多模态情感识别；本发明能够同时处理文本和图像数据，并通过多通道图神经网络来处理不同模态数据之间的关系，更加全面地挖掘并融合多模态数据特征，提高了情感识别的准确性。
一种基于多头注意力神经网络多模态情感识别方法

[发明专利]一种可模态分离的高分辨率频率-波数法-CN202310458372.8在审
发明人：易爱华;周晓;刘宏岳;岳子冲 -专利权人：上海城勘信息科技有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：在高模态瑞雷面波频散曲线的提取的研究上，对于测点等间距布置且波传播方向固定的主动源面波勘探，可以通过将波场响应分解为相位谱和振幅谱来实现传统FK算法各模态分辨率的提高，但其并不适用于基于微动背景噪声的勘探；另一种处理方法是在最终的频率‑相速度图像进行高模态增强，例如利用一个加权滑动平均窗口对频率‑相速度域的振幅谱进行处理，或者计算频散能量谱上每个点的振幅值的λ次幂，但其并未在算法原理上对高模态进行增强。本发明基于多模态瑞雷面波的频率、波数和相速度特征提出了一种对F‑K谱使用二维高斯窗加权，从而实现高模态能量增强的处理方法。从算法原理出发增强高模态瑞雷波信息，计算简便，物理意义明确；使用概率分布统计的方法，绘制频率‑相速度概率分布图，对所有极值点进行统计分析，取其相速度区间的中值作为频点在该模态的相速度，更准确地实现了多模态频散曲线的分离和提取
一种可模态分离高分辨率频率波数法

[发明专利]一种基于事件本体的多模态事件表示学习方法-CN202111541301.1在审
发明人：刘炜;吴锜;李卫民;谢少荣;彭艳 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明涉及多模态数据的表示学习技术领域，具体涉及一种基于事件本体的多模态事件表示学习方法。具体技术方案为：一种基于事件本体的多模态事件表示学习方法，包括：相关领域事件本体的构建并形成事件本体模型；初始多模态事件信息数据的预处理，根据事件本体中定义的语言表现，将不同的事件归并到不同的事件类中；采用本体模型和多模态预训练模型对多模态事件数据进行嵌入表示；采用图卷积神经网络模型学习本体中由事件和事件以及事件和关系所构成的图结构。本发明能够解决单模态事件表达能力不足、事件之间缺乏语义信息的问题，同时能够保证相似或相关事件之间的语义距离越近，无关或不相似事件的语义距离越远。
一种基于事件本体多模态表示学习方法

[发明专利]基于多模态图卷积网络的短视频个性化推荐方法、系统、可读存储介质以及计算机设备-CN201910606172.6有效
发明人：尉寅玮;王翔;聂礼强;刘萌;刘伟锋;高赞;刘威 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： H04N21/258 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多模态图卷积网络的短视频个性化推荐方法及系统。其中，基于多模态图卷积网络的短视频个性化推荐方法包括：基于短视频的图像模态、音频模态和文本模态分别构建用户‑短视频图结构；用户‑短视频图结构中的点表示用户和短视频，点之间的连线表示两者之间的交互；将各个模态的用户‑短视频图结构输入至相应图卷积神经网络中，通过相应图卷积神经网络的聚合层分别计算表达各个模态的用户及短视频，利用相应图卷积神经网络的融合层合并用户及短视频的各个模态的表达，得到用户和短视频的最终表达；利用贝叶斯个性化排序算法依次推荐出用户和短视频的最终表达的成对序列
基于多模态图卷网络视频个性化推荐方法系统可读存储介质以及计算机设备

[发明专利]一种多模态数据处理方法及系统-CN201910646750.9在审
发明人：陈益强;肖云龙;谷洋;王记伟;吴桐 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提出一种多模态数据处理方法及系统，包括：获取多个多模态数据样本，并将多模态数据样本的质量评价作为特征，将多模态数据样本的模态组合作为标签；以特征为输入，并以标签为训练目标，训练多类分类器模型，得到模态选择模型；获取待处理多模态数据，将待处理多模态数据的特征输入模态选择模型，得到模态组合选择结果，通过将待处理多模态数据中除模态组合选择结果以外的置0，得到修改后的多模态数据；修改后的多模态数据输入指定的多模态机器学习任务模型，将多模态机器学习任务模型的输出结果作为待处理多模态数据的多模态数据处理结果。本发明可以提升低数据质量下的多模态机器学习模型性能。
多模态数据多模态样本机器学习模态选择模态组合任务模型标签机器学习模型数据处理结果多类分类器输出结果数据处理特征输入选择结果训练目标质量评价组合选择除模

[发明专利]光学参数感测暨调制系统-CN201910761954.7有效
发明人：陈南光;田振;张丽强;闫栋;王大琴;王明红;白成林;王文军 -专利权人：聊城大学
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01D5/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种光学参数感测暨调制系统，其包含一多芯光纤以及分别连接于该多芯光纤两端的一光源以及一光谱分析仪，该光源输出光至该多芯光纤，使该光谱分析仪测得光通过该多芯光纤于各波长的穿透损失响应；本发明的多芯光纤产生叠加模态干涉，进而可以制作可调制的滤波器或折射率感测器等应用。
光学参数感测暨调制系统

[发明专利]基于多模态技术的智能合约安全分析方法及系统-CN202310862937.9在审
发明人：朱会娟;王娜;王良民;杨凯旋;王一;马凯 -专利权人：江苏大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多模态技术的智能合约安全分析方法及系统，将智能合约的字节码文件转换为图片，并计算智能合约操作码的调用频率，利用这两种特征表征当前待测合约，根据两种特征构建两种不同单模态模型，通过所提出的MFNet集成单模态模型，由MLP生成智能合约的安全分析结果。本发明在不依赖任何专家知识或规则的前提下，利用合约的两种文件构造特征可以自动捕获更全面的特性，具有较高的代码覆盖率和指令细节，多模态特征融合网络MFNet以挖掘两种模态的内在依赖性和互补性优势，将单模态模型集成在一起
基于多模态技术智能合约安全分析方法系统