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[发明专利]虚拟对象的形态变换方法、装置及存储介质-CN202111592946.8在审
发明人：王军锋 -专利权人：达闼机器人有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请提供一种虚拟对象的形态变换方法及相关设备，可以根据触发形态变换的条件确定需要变换的形态特征，并根据该形态特征对虚拟对象进行形态变换，避免了虚拟对象单一服装形象，避免用户产生审美疲劳。该方法包括：判断是否触发所述虚拟对象的形态变换条件；若触发所述虚拟对象的形态变换条件，则确定当前触发所述虚拟对象的目标形态变换条件所对应的目标形态特征，所述目标形态特征包括所述虚拟对象所对应的服装特征、肢体特征、饰品特征以及附属特征中的至少一个；根据所述目标形态特征对所述虚拟对象进行形态变换。
虚拟对象形态变换方法装置存储介质

[发明专利]地震数据目标形态特征识别方法及装置-CN202010697014.9有效
发明人：首皓;曹宏;崔栋;曾同生 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种地震数据目标形态特征识别方法及装置，地震数据目标形态特征识别方法包括：获取目标工区的地震数据；根据预生成的第一机器学习模型以及所述地震数据识别具有相同地震特征的地震数据在所述目标工区中的分布区域，所述地震特征包括：能量特征、频率特征以及地形特征；根据所述第一机器学习模型识别所述分布区域的目标形态特征，所述目标形态特征包括：线性形态特征、双曲形态特征以及交叉形态特征。本发明所提供的地震数据目标形态特征识别方法及装置，可以在使用机器学习处理地震数据时降低地震数据的样本数量，提高样本对比准确度。
地震数据目标形态特征识别方法装置

[发明专利]一种多层形态学脑网络构建方法、智能终端及存储介质-CN202110649515.4有效
发明人：王金辉;李贞;李俊乐;王宁凯 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多层形态学脑网络构建方法、智能终端及存储介质，包括：获取人脑影像数据，对所述人脑影像数据进行预处理，从所述人脑影像数据中提取若干形态学特征；基于预设的皮层图谱对若干所述形态学特征按照脑区进行划分，确定各个所述形态学特征所属的脑区；根据若干所述形态学特征和各个所述形态学特征所属的脑区，构建多层形态学脑网络。本发明构建方法简单，构建出的多层形态学脑网络融合了多种形态学特征，兼顾不同形态学特征之间的关联性和特异性，提供了丰富综合的大脑皮层形态信息，保证了实际研究分析过程中的时间效率、经济效益。
一种多层形态学网络构建方法智能终端存储介质

[发明专利]一种多导联心电信号复合特征提取方法及对应监测系统-CN201910087975.5有效
发明人：师丽;韩闯;王治忠;牛晓可;钱龙龙;李泓毅 -专利权人：郑州大学;清华大学
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种多导联心电信号复合特征提取方法及对应监测系统，涉及心电信号分析和检测领域；其方法步骤1：提取单导联心电信号形态的统计特征或形态的统计特征和小波能量熵特征；步骤2：重复步骤1获取、融合所有导联形态的统计特征或形态的统计特征和小波能量熵特征；其系统包括特征提取模块，其包括动态链接库、特征提取单元和特征融合单元，用于提取形态的统计特征或形态的统计特征和小波能量熵特征；本发明提取心电信号的形态的统计特征或形态的统计特征和小波能量熵特征，充分表征信号的局部特征，增强特征表达能力，达到了准确捕捉心电信号微小短促动态变化与复杂心电波形形态变化，准确识别心电信号正常状态和异常状态的效果。
一种多导联心电信号复合特征提取方法对应监测系统

[发明专利]一种形态学特征的处理方法-CN202210013461.7在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：樊宸
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种形态学特征的处理方法，步骤包括：获取病灶影像，所述病灶影像包含病灶形态信息；根据所述病灶形态信息获取病灶影像上每一个点的X、Y、Z坐标；根据所述病灶影像上每一个点的X、Y、Z坐标，还原病灶三维形态；将所述病灶三维形态的特征添加至病灶特征描述子，以便后续进行病灶的形态特征对比；所述病灶特征描述子包括病灶的轮廓、尺寸、颜色以及三维形态。本发明通过获取病灶影像并还原病灶三维形态，将病灶三维形态添加至病灶特征描述子中，实现了用三维形态特征对病灶进行识别和界定。
一种形态学特征处理方法

[发明专利]一种城市建筑物高分遥感影像自动提取的方法及装置-CN202010850697.7在审
发明人：李治;傅俏燕;郑琎琎;李晓进 -专利权人：中国资源卫星应用中心
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种城市建筑物高分遥感影像自动提取的方法及装置，该方法包括：根据原始高分遥感影像分别计算遥感影像的差分形态学结构序列特征以及差分形态学属性序列特征；根据差分形态学结构序列特征和差分形态学属性序列特征构建特征优选模型，并根据特征优选模型对差分形态学结构序列特征和差分形态学属性序列特征进行优选得到优选后的形态学结构优选特征和形态学属性优选特征；根据预设的多源先验信息对优选后的形态学结构优选特征和形态学属性优选特征进行城市建筑物信息自动分割
一种城市建筑物高分遥感影像自动提取方法装置

[发明专利]一种地球环境下模拟火星表面形态的方法-CN202110426030.9有效
发明人：隋毅;黄伟;黎光宇;唐明章;张剑勇 -专利权人：北京空间机电研究所
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： B64G7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种地球环境下模拟火星表面形态的方法，包括：构建得到用于模拟火星表面形态的基础地形；基于基础地形，构建得到具有不同火坑分布特征的第一模拟火星表面形态；基于第一模拟火星表面形态，构建得到具有不同火坑分布特征、火石分布特征的第二模拟火星表面形态；基于第二模拟火星表面形态，构建得到具有不同火坑分布特征、火石分布特征和火坡分布特征的第三火星表面形态；基于第三火星表面形态，构建得到具有不同火坑分布特征、火石分布特征、火坡分布特征且能反应火星表面微波和极光反射特性的模拟火星表面形态。本发明旨在实现火星表面地形地貌的真实再现，确保火星着陆器在火星表面着陆过程中能够较高精度地识别火星地表形态(火坑、火石、火星边坡等)。
一种地球环境模拟火星表面形态方法

[发明专利]一种多模态肿瘤数据融合方法和装置-CN202210377920.X在审
发明人：侯嘉馨;秦文健;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：该方法包括：针对目标的影像数据，提取第一形态特征；针对目标的病理数据，提取第二形态特征和结构特征；针对目标的基因数据，提取集群特征；将第一形态特征、第二形态特征、结构特征和集群特征通过融合网络进行融合，其中融合网络包括第一层网络和第二层网络，第一层网络从微观到宏观的变化将第一形态特征与第二形态特征、第一形态特征与结构特征、第二形态特征与集群特征、结构特征与集群特征进行两两融合；第二层网络对两两融合特征融合，获得第一融合特征和第二融合特征；利用第一融合特征和第二融合特征对目标进行分类或预测。
一种多模态肿瘤数据融合方法装置

[发明专利]感性信息“转嫁-映射”下的产品造型情感化设计方法-CN202010110106.2在审
发明人：王毅;杨前;丁紫佩;李肖迪 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-02-23 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种感性信息“转嫁‑映射”下的产品造型情感化设计方法，具体为：步骤1，提取产品横截面形态，获得产品横截面形态特征参数；步骤2，获取用户对产品横截面形态特征的感知评价信息，并量化和分类处理；步骤3，将量化好的分类信息映射到产品横截面形态特征参数中；步骤4，构建可语义检索的产品横截面形态特征原型库；步骤5，用户根据自己的感性需求找到合适的感知评价信息，然后根据感性评价信息在构建可语义检索的形态特征原型库中找到对应的产品横截面形态特征原型，调整产品横截面形态特征参数，并形成新的形态原型。本发明解决了现有技术中存在的只能在已有的可检索的形态特征原型库中进行，欠缺了用户对创新的参与感。
感性信息转嫁映射产品造型情感设计方法

[发明专利]基于图像处理的覆冰冰形识别方法-CN202110407879.1在审
发明人：蒋兴良;邓颖;曾蕴睿;黄亚飞;刘小江 -专利权人：重庆大学;国网四川省电力公司;国网江西省电力有限公司
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的覆冰冰形识别方法，包括以下步骤：获取输电线路当前的线路覆冰图像，并对所述线路覆冰图像进行预处理，得到第一线路覆冰图像；获取所述第一线路覆冰图像的边缘图像；基于所述边缘图像获取覆冰线路的实时形态特征；将所述实时形态特征与形态特征库中的各种形态特征进行对比，从所述形态特征库中确定出目标形态特征；其中，所述形态特征库中的每一种形态特征对应一种线路覆冰冰形；根据所述目标形态特征确定出所述线路的覆冰冰形。本发明依托于图像处理技术，基于形态学原理对线路覆冰冰形进行有效判别，提高覆冰厚度计算精度，处理数据更为准确快速，实现自动化覆冰监测，有利于后续选择合适的除冰方法，具有更高的工程应用价值。
基于图像处理覆冰冰形识别方法

[发明专利]一种检测模型获取方法及装置-CN201611265560.5有效
发明人：王贵锦;张晨爽;赵京伟;高鹏飞;林剑平;程晓伟 -专利权人：清华大学;北京欣和怡点科技有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明提供一种检测模型获取方法及装置，方法包括：获取第一预设数量的心动周期的形态特征；第一预设数量的心动周期的形态特征中包括第二预设数量的第一类心动周期的形态特征和第三预设数量的第二类心动周期的形态特征；通过聚类算法，对第一预设数量的心动周期的形态特征聚类；按照第一预设规则在每类心动周期的形态特征中选取心动周期的形态特征；根据选取出的心动周期的形态特征，通过第一预设方法训练获取第一参数检测模型。本发明采用原始的心动周期的形态特征作为训练数据训练得到第一参数检测模型，且利用聚类算法对数据集中数据聚类，数据具有代表性，提高了训练出的第一参数检测模型的分类性能。
一种检测模型获取方法装置

[发明专利]掌子面局部瞬时形态特征定量提取方法-CN202310633365.7在审
发明人：李彤;韩爱民;施烨辉;张宁;荣雪宁 -专利权人：南京坤拓土木工程科技有限公司;南京工业大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：掌子面局部瞬时形态特征定量提取方法，涉及掘进机械装备设计与岩体形态定量测绘分析技术，属于地下工程技术领域。包括实测掌子面三维形态、掌子面测深表分层二值化、提取分层特征、提取层间突变特征、掌子面局部瞬时形态特征量化表达五个步骤，从实测数据出发，通过数据降维、统计分析、模型训练，得到掌子面局部瞬时的分层特征和层间突变特征，并以矩阵形式量化表达掌子面局部瞬时形态特征，样本获取方法可靠，各类形态特征模型物理意义明确，掌子面局部瞬时形态特征量化表达形式简洁高效且可解释性强。
掌子面局部瞬时形态特征定量提取方法

[发明专利]预测宠物的形态特征方法、电子设备及存储介质-CN202210345034.9在审
发明人：贾彤 -专利权人：新瑞鹏宠物医疗集团有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种预测宠物的形态特征方法、电子设备及存储介质，一种预测宠物的形态特征方法，应用于电子设备，包括：显示预测界面，其中所述预测界面包括第一栏位和第二栏位；响应于作用于所述第一栏位的第一操作，获取第一宠物的第一品种与第一形态特征集；响应于作用于所述第二栏位的第二操作，获取第二宠物的第二品种与第二形态特征集；根据所述第一品种、所述第一形态特征集、所述第二品种、所述第二形态特征集和预设遗传规则生成宠物后代的第三形态特征集；根据所述第三形态特征集显示所述宠物后代的形象可以方便宠物主人直观了解宠物的后代的形态特征。
预测宠物形态特征方法电子设备存储介质

[发明专利]一种面向换脸视频检测的视频运动增强方法-CN202010222610.1有效
发明人：夏志华;费建伟;顾飞;余佩鹏 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向换脸视频检测的视频运动增强方法，构建形态‑纹理特征编码模型、形态特征差异增强模型、增强形态特征与纹理特征融合重建模型；编码模型是权值共享的一对卷积神经网络，对视频中的相邻帧进行特征提取并通过双流卷积输出图像的纹理特征以及形态特征；增强模型接收编码模型输出的前后帧的形态特征并作差，利用一个放大因子乘以前后帧形态差异并叠加到前帧的形态特征中；重建模型接收编码模型输出的后帧纹理特征以及增强模型输出的增强形态特征，将两种特征叠加并利用一系列卷积层进行图像重建
一种面向视频检测运动增强方法

[发明专利]一种历史文化街区的形态特征要素识别提取方法-CN202310840030.2在审
发明人：段进;谭峰;齐卓旭;兰文龙 -专利权人：东南大学;南京东南大学城市规划设计研究院有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种历史文化街区的形态特征要素识别提取方法，属于城市规划领域。所述方法包括以下步骤：获取历史文化街区的媒体图像，对图像进行处理，依靠深度学习技术(Places365‑CNNs卷积神经网络模型)对图像的形态特征要素进行定量分析，得到图像形态特征要素库。本发明利用深度学习技术对历史文化街区的形态特征要素进行识别提取，考虑了公众对历史文化街区的空间形态特征的广泛认知，提升了形态特征要素识别提取的准确性，形成了一套系统科学的历史文化街区形态特征要素识别提取方法
一种历史文化街区形态特征要素识别提取方法

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