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[发明专利]基于判别式多模态深度置信网多模态数据融合方法和系统-CN201410064933.7有效
发明人：王亮;谭铁牛;王威;黄岩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2014-02-25 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于判别式多模态深度置信网的多模态数据融合方法，该方法包括以下步骤：建立判别式多模态深度置信网；对于多个模态数据对应的深度置信网，利用限制波尔兹曼机，获得深度置信网优化后的网络权重；采用交替优化的策略来最小化判别式多模态玻尔兹曼机的目标函数，获得优化后的玻尔兹曼机权重，得到最终的判别式多模态深度置信网模型；向深度置信网模型输入待融合的多模态数据，得到融合结果。本发明还公开了一种基于判别式多模态深度置信网的多模态数据融合系统。本发明通过在传统多模态深度置信网络中引入有监督的标签信息，判别式的挖掘不同模态数据之间的关联性，从而在大规模多模态数据分类和检索任务中可以保证较高的准确率。
基于判别式多模态深度置信网多模态数据融合方法系统

[发明专利]一种用于多视图数据的图像去噪方法及其相关装置-CN202111425765.6在审
发明人：孙庆恭;沈新平;黄成捷;贾玲;吴金械 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于多视图数据的图像去噪方法及其相关装置，通过无噪声多视图数据训练第一多模态玻尔兹曼机模型，使得第一多模态玻尔兹曼机模型学习无噪声多视图数据中各视图数据的统一特征表示和私有特征表示；根据有噪声多视图数据中的噪声视图数据和训练好的第一多模态玻尔兹曼机模型的模型参数对第二多模态玻尔兹曼机模型的模型参数进行初始化；通过初始化后的第二多模态玻尔兹曼机模型学习有噪声多视图数据中的噪声结构，得到训练好的第二多模态玻尔兹曼机模型，通过训练好的第二多模态玻尔兹曼机模型进行图像去噪，改善了现有技术仅针对某一视图去噪，无法建模多视图数据间的关联性
一种用于视图数据图像方法及其相关装置

[发明专利]提供多模态对话的方法和服务器-CN200510068081.X有效
发明人： J·谢内尔;H·勒斯勒尔;D·纽鲍尔 -专利权人：阿尔卡特公司
申请日： 2005-05-16 - 公布日： 2005-11-23 - 主分类号： H04L29/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种方法，该方法提供在多模态应用(5)和通过客户机(4)与该多模态应用(5)通信的用户(6)之间的多模态对话，所述客户机适于交换和呈现以标准或扩展的超文本标记语言编写的文档(7)。通过所述代理服务器(2)建立所述多模态应用(5)和所述用户(6)之间的多模态对话，所述代理服务器(2)通过交换以标准或扩展的超文本标记语言编写的信息而与所述客户机(4)进行交互。所述代理服务器(2)检索至少一个所述多模态对话中所请求的附加模态资源。所述代理服务器(2)基于与所述客户机(6)的标准或扩展的超文本标记语言交互，并基于所述检索的附加资源(71、72、73、31、32、33)，来编辑与所述用户(6)的多模态交互。
提供多模态对话方法服务器

[发明专利]基于多模态磁共振图像的脑网络建模与个体预测方法-CN202110748407.2有效
发明人：舒妮;付安国;张占军;韩璎;马国林 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：基于多模态磁共振图像的脑网络建模与个体预测方法，具有处理多模态数据的功能，并对不同模态的影像处理提供了统一的输入输出数据格式，促进对多模态影像信息的应用，将不同模态的影像信息进行整合，基于支持向量机，利用多模态数据可基于已建立的中国人群痴呆队列的样本库，同时构建多模态脑网络并计算各类相关脑网络指标，统一各模态脑网络输出结果格式，便于对多模态脑网络的应用。从多模态脑网络的特征指标中选择信息特征，构建基于支持向量机的轻度认知障碍自动判别分析模型以及脑龄预测模型。
基于多模态磁共振图像网络建模个体预测方法

[发明专利]一种基于视频分析的多模态癫痫诊断系统和方法-CN201810450552.0有效
发明人：陈劲全;田菁;余卫宇;林俊科 -专利权人：广州飞宇智能科技有限公司
申请日： 2018-05-11 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明的基于视频分析的多模态癫痫诊断系统，包括网络交换机、摄像头、网络硬盘录相机、台式机和多模态监控分析模块和EEG脑电图检查设备；多模态监控分析模块包括视频分析子模块，EEG脑电图分析子模块，智能管理子模块视频分析子模块包括动作检测单元、动作识别单元；EEG脑电图分析子模块包括特征提取单元，特征分类单元；智能管理子模块包括视频存储单元、取证单元和报警单元；诊断方法包括EEG脑电图检查设备将检测到的脑电图发送多模态监控分析模块，摄像头拍摄患者视频信息发送台式机和多模态监控分析模块，多模态监控分析模块建立判断模型，多模态监控分析模块对视频进行分析。
一种基于视频分析多模态癫痫诊断系统方法

[发明专利]一种基于多图正则化深度哈希的多模态医学图像检索方法-CN201910048281.0有效
发明人：曾宪华;郭姜 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明请求保护一种多图正则化深度哈希多模态医学图像检索方法，具体是通过多通道深度模型同时提取多模态医学图像组的特征；根据多模态医学图像组的特征对应构建多个图正则化矩阵；融合多个图正则化矩阵，并利用模态自适应受限玻尔兹曼机学习得到多模态医学图像组的哈希码；通过汉明距离度量求出单个模态数据哈希码与多模态医学图像组哈希码的距离并按升序排序，选择距离最小的n组多模态医学图像返回给用户，从而实现了多模态医学图像检索。该方法的实现，能帮助医生在超声图像，争端文本，核磁共振图像等多模态医学图像中，通过某一模态的数据迅速查找到另外多种模态的数据，有助于医生的医学诊断，减少医生的工作量，提高工作效率。
一种基于正则深度多模态医学图像检索方法

[发明专利]一种多模态信息处理及交互系统-CN202011416110.8有效
发明人：甘明刚;徐磊;田宗凯;陈杰;陈文颉;陈晨;窦丽华 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态信息处理及交互系统，用于解决多模态交互系统中存在的模态融合方式简单，对话机制呆板的问题。包括多模态信息认知模块，多模态信息融合模块，以及多模态对话管理模块，其中，多模态信息认知模块用于对用户各模态交互信息进行识别，多模态信息融合模块利用D‑S证据理论将用户所有模态的交互信息进行意图融合，确定用户的最终交互意图，并得到对应于用户最终交互意图的可供机器识别的形式化指令；多模态对话管理模块针对多模态人机交互场景，采用有限状态机与信息槽填充方法相融合的对话管理模型，用于控制对话流程以及生成应答；本发明有效提高了用户交互意图识别准确率
一种多模态信息处理交互系统

[发明专利]一种基于异构深度特征的多模态地基云识别方法-CN202010050031.3有效
发明人：刘爽;段林林;张重 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于异构深度特征的多模态地基云识别方法，所述方法包括：对多模态地基云样本进行预处理，得到训练多模态地基云样本；将训练多模态地基云样本输入至异构深度特征网络训练模型中，训练得到异构深度特征网络；基于异构深度特征网络提取得到训练多模态地基云样本的异构深度特征，串联得到训练多模态地基云样本的最终特征表示；训练支持向量机分类器，得到多模态地基云分类模型；获取测试多模态地基云样本的最终特征表示，输入至多模态地基云分类模型中，得到多模态地基云识别结果。本发明利用卷积神经网络和图卷积神经网络进行特征提取，能够有效挖掘视觉信息、多模态信息以及样本间的相关性信息，提高地基云分类正确率。
一种基于深度特征多模态地基识别方法

[发明专利]一种基于多模态数据的减速机数据查询方法-CN202211008714.8在审
发明人：陈德木;张焓昕;牛乾 -专利权人：杭州杰牌传动科技有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F30/12 文献下载
摘要：本发明通过对减速机的参数进行基于模态的聚类分解，将多模态数据聚类的待查询减速机需求数据与数据库中的多模态数据聚类分解后的减速机元数据进行对应比对，依据各模态下的数据的相似度匹配，基于各模态类型的匹配优先级，将用户对于减速机的需求合理分析，向用户反馈满足减速机查询需求的查询结果。该方案依托多模态数据处理技术，创造性地对减速机等传动机械结构的元数据进行多模态数据分解聚类，在后续查询结果的发布上实现了产品模型的动态展示，使用户在查询时就可以方便的看到产品的二维或三维模型，并可以进行缩放
一种基于多模态数据减速查询方法

[发明专利]一种多模态融合的铺丝机复合材料表面缺陷检测系统-CN202110182749.2有效
发明人：单忠德;汪俊;张一鸣;谢乾 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态融合的铺丝机复合材料表面缺陷检测系统，包括多模态神经网络数据加载模块、多模态神经网络算法训练模块、多模态神经网络缺陷检测模块和表面缺陷检测系统结果反馈模块。多模态神经网络数据加载模块导入用于多模态神经网络算法训练模块所需要的训练数据，包含两种类型：图像类型数据和点云类型数据，生成算法模块训练所需的格式化数据。多模态神经网络算法训练模块以格式化图像数据和点云数据作为输入，训练后多模态神经网络缺陷检测模块以现场获取的铺丝机复合材料表面图像和点云数据作为输入，输出缺陷分析图像，标注出缺陷所在位置。
一种多模态融合铺丝机复合材料表面缺陷检测系统

[发明专利]一种跨媒体层次化深度视频问答推理框架-CN202011499931.2有效
发明人：余婷;来炳;钱璐 -专利权人：浙江财经大学东方学院
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明步骤:1、利用记忆组件保存视频的全局语义信息，通过多轮记忆更新迭代得到浅层推理机。2、基于浅层推理机，构建深层推理机，将视频深层语义解析下的多模态子成分嵌入不同模态的记忆卡槽，形成空间记忆和时序记忆。3、构建多模态记忆协同推理框架，利用来自对象和动作的多模态证据执行更为精细的推理。4、进行多模态记忆动态融合，利用浅层推理机的输出作为监视哨，引导下层不同模态记忆内容的权重分配，通过框架中的记忆动态融合模块动态融合不同模态的记忆，该记忆动态融合模块的输出将作为回答模块的输入去预测最佳答案
一种媒体层次深度视频问答推理框架

[发明专利]多模态场对消耦合干扰抑制方法-CN202210205667.X有效
发明人：张嘉毫;孟进;罗康;何方敏;谢明亮;李伟;李毅;葛松虎;王青;邢金岭 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H01Q1/52 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信系统电磁兼容技术领域，公开了一种多模态场对消耦合干扰抑制方法，在发信机的发射天线和收信机的接收天线之间设置多模态场对消装置，多模态场对消装置内设有至少一个单模态场对消装置，单模态场对消装置通过空间耦合被动地接收发射天线的电磁波本发明多模态场对消耦合干扰抑制方法，能够无源地抑制收发天线间同时或分时存在的多模态辐射耦合干扰，通用性强，结构简单，成本低。
多模态场对消耦合干扰抑制方法

[发明专利]一种基于低秩多模态融合网络的MRI数据分类方法-CN202310927881.0在审
发明人：王莉;薛旻昊;汪磊;王康宁;沈捷 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于低秩多模态融合网络的MRI数据分类方法，首先，获取原始sMRI和fMRI的数据，分别对原始sMRI和fMRI的数据进行预处理，其次，基于低秩多模态融合网络分别从sMRI和fMRI两种不同模态的数据中提取特征向量，并采用低秩张量对提取后的特征向量进行融合，将融合后的特征输入支持向量机进行分类，基于总体损失函数采用端到端的方式训练低秩多模态融合网络，最后将测试集输入到训练好的低秩多模态融合网络中，得到测试样本的输出类别；本发明提供的基于低秩多模态融合网络的MRI数据分类方法，减小了不同模态间的异构性，增强了多模态融合的效果，提高了多模态分类模型的精度。
一种基于低秩多模态融合网络 mri 数据分类方法

[发明专利]一种汽车摄像的图像多模态取景方法及系统-CN202211076142.7有效
发明人：章笑春 -专利权人：润芯微科技（江苏）有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车摄像的图像多模态取景方法及系统，用户通过行为控制车机系统启动图像眼神取景服务触发拍摄功能，用户基于内置车辆摄像系统的图像识别或车机系统中的语音识别进行多模态取景，生成对应的结果图像数据，多模态取景包括根据眼神模式取景服务、手势模式取景服务以及语音模式取景服务，本发明在获取多模态取景操作信息后，通过分析用户多模态取景操作的当前行为信息，智能自动化的分割出用户当前行为状态下对应的车外画面图像，进而避免了用户手动取景的繁琐和行车危险，提高了用户驾驶感受，有利于在智能车机中应用推广。
一种汽车摄像图像多模态取景方法系统

[发明专利]多模态脑影像数据处理的方法、装置、设备及存储介质-CN202110174424.X有效
发明人：刘鹏;杨光;朴芮庆;曾啸 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态脑影像数据处理的方法、装置、设备及存储介质，本方法包括：获取待研究多模态脑影像数据和待验证多模态脑影像数据；对待研究多模态脑影像数据和待验证多模态脑影像数据进行多变量特征提取，对应得到待挖掘特征和待验证特征；对待挖掘特征进行初级特征选择得到第一特征；对第一特征进行终极特征选择得到目标生物标志物和其特征索引序号；利用目标生物标志物构建多核支持向量机分类模型；利用目标生物标志物的特征索引序号和待验证特征得到待验证生物标志物，利用待验证生物标志物和多核支持向量机分类模型得到目标验证结果。多模态脑影像数据可以结合每个模态的独特信息，为理解克罗恩病脑影像生物标志物提供更为全面的角度。
多模态脑影像数据处理方法装置设备存储介质

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