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[发明专利]多类目标对象检测方法、装置、电子设备、存储介质-CN201910070496.2有效
发明人：肖潇;晋兆龙;张震国 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种多类目标对象检测方法、装置、电子设备、存储介质，多类目标对象检测方法，包括：训练第一神经网络模型以使第一神经网络模型输出准第一目标框和准第二目标框，准第一目标框指示第一类目标对象，准第二目标框指示第二类目标对象；训练第二神经网络模型，以使第二神经网络模型输出准第一目标框和准第二目标框的二级置信度及属性信息；将经训练的第一神经网络模型及经训练的、第二神经网络模型作为多类目标对象检测模型；将待检测图片输入多类目标对象检测模型，根据多类目标对象检测模型输出的准第一目标框和准第二目标框的二级置信度及属性信息确定优异度。本发明提供的方法及设备实现多类对象的同时检测。
类目对象检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于非线性积分算法的多元目标信息综合处理方法及装置-CN202110343102.3在审
发明人：朱宇涛;张志;王日冬;谭礼晋;时鸽;杨丽萍;姚梁希;余博;李娜;李超 -专利权人：中国人民解放军93114部队
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于非线性积分算法的多元目标信息综合处理方法及装置，方法包括：采用多源传感设备对目标进行持续跟踪采集，获取包括目标影像数据和传感器数据在内的多源异构数据集；对多源异构数据集中的目标影像数据进行预处理得到第一类目标数据；对多源异构数据集中的传感器数据进行预处理得到第二类目标数据；采用深度神经网络模型分别对第一类目标数据和第二类目标数据进行目标状态识别获取第一类目标识别信息和第二类目标识别信息；通过模糊积分算法对第一、第二类目标识别信息进行融合，获取最终的目标状态识别结果。本发明通过对多种摄像头和传感器采集目标的多种数据的融合，实现不同光照情况下的目标定位与识别，提高了识别准确率。
基于非线性积分算法多元目标信息综合处理方法装置

[发明专利]一种高分辨率遥感图像多类目标特征模型的建立方法-CN201010562293.4无效
发明人：王岳环;宋云峰;桑农;唐为林;姚玮;吴剑剑 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2010-11-26 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率遥感图像多类目标特征建模方法，属于遥感图像处理领域，用于遥感图像多类目标的检测识别，该方法首先根据目标的物理大小将感兴趣的多类目标进行分组，每一组指定一个分辨率，然后将各类目标的原始高分辨率遥感图像分辨率调整为相应的指定分辨率，从而得到分辨率不同的多组图像，并对分辨率相同的每组图像均进行如下处理：（1）目标分析；（2）特征提取；（3）特征量化；（4）建立基于共享特征的多类目标特征模型。本发明主要将多类目标的显著性特征和共享特征有效的结合起来，发明流程思想清晰，易于实现，而且目标类别易于扩展，模型具有较高的稳定性,可以有效的适应高分辨率遥感图像预识别的高要求。
一种高分辨率遥感图像类目特征模型建立方法

[发明专利]多实例业务的可执行文件的生成方法和装置-CN201310325803.X在审
发明人：刘恺;潘时林;夏苗方 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-07-30 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种多实例业务的可执行文件的生成方法和装置。该方法包括：对多实例业务对应的源文件进行编译得到第一类目标文件，所述多实例业务包括N个实例，N为大于等于2的自然数；对所述第一类目标文件进行N-1次镜像拷贝，得到N-1个新的第一类目标文件；对所述第一类目标文件、N-1个新的第一类目标文件进行链接，生成可执行文件。本发明通过对编译得到的目标文件进行镜像以及链接处理而生成可执行文件，降低了软件源代码的开发成本和维护成本。
实例业务可执行文件生成方法装置

[发明专利]场景模型部署方法、装置、设备及存储介质-CN202011628258.8在审
发明人：甘淼;谢鹏;许鹏;李辰;廖强 -专利权人：成都佳华物链云科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标分析场景的模型编排文件，所述模型编排文件包括：所述目标分析场景所需的模型信息，和所述目标分析场景对应的模型链执行顺序；根据所述模型信息，确定所述目标分析场景所需的多类目标分析模型，其中，每类目标分析模型对应所述目标分析场景中的一个分析需求；根据所述模型链执行顺序，依次加载所述多类目标分析模型的模型描述文件，并基于加载的各模型描述文件，构建所述多类目标分析模型组成的模型链，得到所述目标分析场景对应的场景分析结果本申请可实现了针对目标分析场景的模型动态部署，模型部署的流程更通用，也更简单。
场景模型部署方法装置设备存储介质

[发明专利]目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质-CN202110474736.2在审
发明人：李搏;甘伟豪 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质，包括：获取待检测场景图像；通过目标检测网络对待检测场景图像进行检测，得到至少两类目标的检测结果；目标检测网络是根据至少两类目标训练集训练得到；至少两类目标训练集中的每一类目标训练集包括一类目标对应的目标正样本、目标负样本和目标冲突样本；每一类目标训练集的目标正样本、目标负样本和目标冲突样本的集合是基于至少两类原始训练集得到的；至少两类原始训练集中每一类原始训练集包括针对一类目标对应的原始正样本和原始负样本；每一类目标冲突样本为目标检测网络不学习的样本。本公开增加了多目标检测灵活性，提高了对各种多类目标检测的检测效率。
目标检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法-CN202110013592.0在审
发明人：刘进 -专利权人：武汉雄楚高晶科技有限公司
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法，属于信息技术领域；用于深度学习多类目标检测的标注数据中的多类目标数量通常是不均衡的；为解决此问题，本发明在深度学习多类目标检测框架中调整每个批次样本出现的概率，使得每一类别目标的出现数量尽可能接近，同时保持有目标正样本和无目标负样本训练样本数量维持一个合理的比例，从而整体提高训练模型的目标检测精度；本发明中的方法，能够实现深度学习在处理大数据的时候，通过调控不同样本的出现概率，使得每个类别目标出现的概率保持一致，提高多类目标的识别精度mAP；并且动态的调节训练样本出现的概率，使得困难样本被选择的概率增大，大幅度提高学习效率和精度。
基于样本概率训练随机选择深度学习方法

[发明专利]一种多目标检测方法、装置及存储介质-CN201711464595.6有效
发明人：董振江;邓硕;林巍峣;段益坚 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种多目标检测方法、装置及存储介质，所述方法包括：将由第一图像和第二图像拼接而成的整合图像输入神经网络模型；其中，所述第一图像包含多类目标检测物，所述第二图像由第一图像经过降采样处理获得；通过所述神经网络模型提取整合图像特征、将所述整合图像特征分割成分别对应所述多类目标检测物的特征、并对所述多类目标检测物的特征进行并行分支检测；根据所述并行分支检测的结果获得多目标检测结果。
一种多目标检测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于多感知特征融合的多类目标计数方法和系统-CN202310513969.8在审
发明人：张莉;魏祥一;赵雷;王邦军 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多感知特征融合的多类目标计数方法和系统，方法包括：步骤S1：获取具有多类目标的图像，并提取所述图像的特征图；步骤S2：提取所述特征图的多尺度特征和空间特征，并提取所述多尺度特征的通道特征；步骤S3：将所述空间特征和通道特征进行融合，得到融合特征；步骤S4：将所述融合特征输入计数网络，通过所述计数网络输出密度图；步骤S5：通过对所述密度图进行积分，得到每类目标的数量。
一种基于感知特征融合类目计数方法系统

[发明专利]重识别及训练数据获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911150010.2在审
发明人：张笑;姜海强 -专利权人：北京格灵深瞳信息技术有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例中提供了一种重识别及训练数据获取方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：获取多个图像帧；对多个图像帧进行目标检测以确定图像帧中多类目标物体各自所在检测框的位置信息；根据各检测框的位置信息，对各检测框所确定区域的图像进行特征提取，以确定各检测框的特征信息；根据各图像帧中检测框的位置信息和各检测框的特征信息，确定多个图像帧中一类或多类目标物体中的相同目标。采用本申请实施例中的方案，快速、准确识别大量数据中多类目标物体中的相同目标。
识别训练数据获取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]适用于圆锥类目标的多光子量子雷达散射截面求解方法及系统-CN202310291814.4在审
发明人：田志富;胡涛;王书;吴迪;李汀立;刘凯越;王海军;许子俍;成凯鑫;易冬 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明涉及量子雷达目标探测技术领域，特别涉及一种适用于圆锥类目标的多光子量子雷达散射截面求解方法及系统，通过构建多光子量子雷达探测圆锥体目标的物理模型；基于物理模型并依据多光子入射角对圆锥体目标被照亮区域与阴影区域进行判定，求解圆锥体目标不存在阴影区域的全圆锥投影面积和存在阴影区域的被照亮区域的投影面积；依据入射能量与散射能量守恒并结合全圆锥投影面积和被照亮区域的投影面积构建圆锥体目标多光子量子雷达散射截面表达式，利用该表达式来求解圆锥体目标的多光子量子雷达散射截面本发明解决现有圆锥类目标多光子量子雷达散射截面建模求解计算量大、散射特性不清晰等问题，能够高效、快速、高精度地获取圆锥类目标雷达散射截面。
适用于圆锥类目标的光子量子雷达散射截面求解方法系统

[发明专利]一种雷达与光电多模态信息融合决策的鸟类智能识别方法-CN202210407722.3在审
发明人：刘峰;梁若飞;高净植;赵爱玲 -专利权人：北京理工雷科电子信息技术有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达与光电多模态信息融合决策的鸟类智能识别方法，针对雷达与图像异源多载荷信息，提出多模态感知信息融合决策方法，在空、时、谱、阶段等多维模态等进行跨模态信息融合决策，最大程度的提升各载荷信息对鸟类目标探测的贡献从而在实际应用中提升鸟类目标检测稳定性差，辨识精度低的问题。为多载荷鸟类目标探测系统的搭建提供载荷组合及参数选择的理论支撑及关键技术支撑。
一种雷达光电多模态信息融合决策鸟类智能识别方法

[发明专利]一种对象类型的确定方法和装置-CN202011498821.4在审
发明人：邓亮;王晓旭 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种对象类型的确定方法和装置，其中，该方法包括：确定目标对象对应的多个特征维度，并获取特征维度的多类目标数据信息；根据特征维度的多类目标数据信息确定特征维度对应的特征值；根据多个特征维度的特征值确定目标对象的对象类型本申请解决了确定目标对象的对象类型的在准确率较低的技术问题。
一种对象类型确定方法装置

[发明专利]一种基于点定位的遥感影像多类目标计数方法-CN202310216294.0在审
发明人：陈震中;崔鸣鹏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明针对遥感影像中目标计数和目标定位领域，公开了一种基于点定位的遥感影像多类目标计数方法。首先使用特征提取器对遥感影像中的特征进行提取，然后通过尺度自适应特征增强模块，完成对遥感影像中目标尺度的粗略预测，并对图像特征进行融合和增强，接下来，对增强的图像特征，使用预测头对图像中目标的位置、类别、置信度、精细尺度进行预测，产生遥感影像对应的候选目标。候选目标中包含对同一目标的重复预测，因此不能直接作为多类目标计数与定位的预测结果。通过对候选目标使用非极大值抑制后处理手段，可以抑制掉候选目标中错误的预测目标以及重复的预测目标。本发明提升了网络多类目标计数和定位的准确性。
一种基于定位遥感影像类目计数方法

[发明专利]基于多标签筛选的临床专病库构建方法、装置及电子设备-CN202310705525.4有效
发明人：李利明;何伟;贺志晶 -专利权人：北京四海汇智科技有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了基于多标签筛选的临床专病库构建方法、装置及电子设备，包括：接收输入的临床信息和至少一个第一目标病历类目标签；其中，所述第一目标病历类目标签从预先确定的多个病历类目标签中筛选得到，所述病历类目标签用于表征病历所需信息，所述临床信息包括疾病名称；根据所述临床信息和所述第一目标病历类目标签生成引导信息；将所述引导信息输入人工智能模型，生成所述疾病名称对应的病历信息；基于所述病历信息构建临床专病库。
基于标签筛选临床专病库构建方法装置电子设备

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