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[发明专利]一种基于数据挖掘的标准信息耦合测算方法-CN202310291625.7在审
发明人：张曦;王静雅;孙宇宁;于钢 -专利权人：中国标准化研究院
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据挖掘的标准信息耦合测算方法，包括如下步骤：根据目标数据集中的记录统计每个目标对象的特征向量以构成粗糙数据集，每个所述特征向量包括其所对应的目标对象的至少一个属性数据的值；从所述粗糙数据集中筛选出所有已知的目标对象所对应的特征向量，并对筛选出的特征向量执行过滤操作以获得样本；构建耦合协调度评价模型。
一种基于数据挖掘标准信息耦合测算方法

[发明专利]一种验钞方法及验钞装置-CN201110007963.0有效
发明人：陈胜斌 -专利权人：深圳市怡化电脑有限公司
申请日： 2011-01-14 - 公布日： 2011-06-29 - 主分类号： G07D7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种验钞方法和验钞装置，所述验钞方法包括如下步骤：训练单类支撑向量模型：根据采集的货币图像向量进行算法训练，得到单类支撑向量及向量模型；扫描货币图像：对预验货币进行图像扫描；提取图像特征向量：将货币图像象素特征处理成符合支撑向量机输入的标准矩阵，提取货币图像特征向量；采用单类分类器进行识别：对提取的货币图像特征向量采用单类支撑向量模型进行计算，根据计算结果判断货币真伪。本发明一种验钞方法和验钞装置，通过采用单类支撑向量模型对货币进行验证识别，本发明验钞方法和验钞装置实现高精度、高可靠性的验钞技术。
一种方法装置

[发明专利]人像识别鉴别美元面额的方法-CN201410151861.X在审
发明人：张巍巍;尤新革;付祥旭;李方震;李山雨 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2014-04-16 - 公布日： 2014-06-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：现有鉴别美元面额技术的缺点是：对噪声抵抗力差;当特征区域稍有污染，鉴别就极有可能出错。校正归一化到统一尺寸;对人像区域中的每个点，在其八邻域内计算差动激励，每个像素点得到一个值在（-π/2,π/2]之间的角度，将其量化为100等分，将（θ-π/200,θ+π/200]量化为θ；统计角度直方图，得多维向量a；训练各种面额的标准样本，选择一个最优特征向量；将得到的特征向量与标准特征向量相比较。本发明的优点是：识别过程不需人工参与寻找特征；区分度高；可移植性好,可使机器具有快速识别能力。
人像识别鉴别美元面额方法

[发明专利]多特征融合的人体行为识别方法-CN201910051721.8有效
发明人：刁思勉;钟震宇;雷欢;谭鹏辉;李娜;李锡康 -专利权人：深圳市烨嘉为技术有限公司
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种多特征融合的人体行为识别方法，利用摄像头采集人体行为视频，提取每帧图像的前景图并进行空洞填充与干扰滤除，获得人体剪影图像序列；计算图像序列中相邻帧间相似度，获得表征行为姿态的每帧图像权重；根据人体剪影图像序列中每帧图像及其对应权重，通过加权平均获得表征行为过程的动作能量图；提取动作能量图的Zernike矩、灰度直方图和纹理特征，形成包含行为时空特性的多维特征融合向量。构建不同标准行为的特征向量模板库；在行为识别过程中根据待识别视频提取待识别行为的特征向量，将待识别行为特征向量与标准行为模板库特征向量逐一匹配，根据匹配结果确定行为类别，实现人体行为的准确识别。本发明通过构建动作能量图来表征人体行为的时间变化和空间姿态特征，可提高行为识别准确率和实时性，具有一定的实用价值。
特征融合人体行为识别方法

[发明专利]一种建立心跳冲击波形态特征库的方法-CN201310327012.0在审
发明人：李超 -专利权人：上海宽带技术及应用工程研究中心
申请日： 2013-07-30 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种建立心跳冲击波形态特征库的方法，包括：选择并添加标准样本向量；通过机器学习的方式添加新特征向量；修正边缘数据。优选地，所述选择并添加标准样本向量的步骤包括：通过测量床铺震动采集人心跳冲击波信息；从所述采集到的心跳冲击波信息中选择样本波形；为所述样本波形选择特征点；将所述样本波形转化为样本向量；将所述样本向量添加到所述心跳冲击波形态特征库如上所述，本发明的建立心跳冲击波形态特征库的方法，具有以下有益效果：通过机器学习的方式建立心跳冲击波形态特征库，效率高，准确性好。并且根据优选的方式，波形的样本向量和特征向量简单，计算量小。
一种建立心跳冲击波形态特征方法

[发明专利]一种风电机组变桨故障诊断方法-CN202311118626.8在审
发明人：王海侠;刘剑锋;张志强;靖鑫;李岩;柴林茂;原桦;刘兴章 -专利权人：华能新能源股份有限公司山西分公司
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供了一种风电机组变桨故障诊断方法，属于风电机组故障诊断技术领域，本发明中采集待测风电机组变桨系统的振动信号，振动信号反映了变桨系统中各部件的工作情况，先对振动信号进行滤波，去除电噪声，再提取滤波信号的振动特征和峰值特征，得到待测特征向量，将待测特征向量与标准特征向量进行比较，得到异常度，在异常度大于异常阈值时，风电机组变桨系统存在故障。
一种机组故障诊断方法

[发明专利]盆式绝缘子表面嵌件毛刺缺陷局部放电阶段评估方法-CN202211156903.X在审
发明人：常文治;杜非;袁帅;毕建刚;刘慧鑫;陈敏维;阮莹;杨圆;弓艳朋;季严松 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：方法包括：在盆式绝缘子上设置嵌件毛刺的缺陷模型，通过升压法进行局部放电试验，采集各个放电阶段的放电指纹特征向量，其中放电指纹特征向量包括局部放电相位宽度、放电幅值熵值、所有放电次数的均值、放电次数的标准差、最大放电幅值熵值以及放电幅值分布的标准差；分别对各个放电阶段的放电指纹特征向量进行聚类分析，计算各个放电阶段的聚类中心；计算提取的待诊断嵌件毛刺缺陷盆式绝缘子的局部放电指纹特征向量到各个放电阶段的聚类中心的欧氏距离平方
绝缘子表面毛刺缺陷局部放电阶段评估方法

[发明专利]一种基于共享骨干网络的人脸识别与表情分析方法-CN202110456980.6有效
发明人：杨绿溪;惠鸿儒;胡欣毅;韩志伟;李春国;黄永明 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：对深层骨干网络进行训练并保存训练后的深层网络模型，对深层网络模型进行压缩，得到轻量级骨干网络模型；对表情分析网络进行训练并保存训练后的表情分析网络模型；将待测视频帧输入人脸检测与对齐模块进行预处理，检测出人脸位置，并得到标准人脸；将标准人脸输入到轻量级骨干网络中，输出人脸特征向量；将人脸特征向量与人脸底库中的人脸特征向量进行比对，输出人脸识别结果；将人脸特征向量输入到表情分析网络，输出表情分析结果。
一种基于共享骨干网络识别表情分析方法

[发明专利]实体名称的标准化表示方法、装置、设备及存储介质-CN202111275059.8在审
发明人：宋威;李佳秀;孙浩博;杨志专 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能、医疗技术领域，提供一种实体名称的标准化表示方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：获取待标准化表示的目标实体名称；采用基于字面维度预设的第一向量构建模型对目标实体名称进行不同粒度的向量化表示，获得若干个不同粒度的字面特征向量；将若干个不同粒度的字面特征向量进行加权融合处理，获得目标实体名称基于字面维度的第一向量，将第一向量作为目标实体名称的表征向量；将表征向量输入到数据标准化模型中进行聚类处理，根据聚类结果输出目标实体名称对应的标准化名称。基于上述方法解决了现有对实体名称进行标准化表示的过程需要人工参与、费时费力且操作繁琐、不易维护的技术问题。
实体名称标准化表示方法装置设备存储介质

[发明专利]一种路口引导线生成网络训练方法及路口引导线生成方法-CN202111673307.4在审
发明人：姚琼杰;尹玉成;石涤文;丁豪;刘奋 -专利权人：武汉中海庭数据技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明涉及一种路口引导线生成网络训练方法及路口引导线生成方法，网络模型包括LSTM‑E层、池化层、第一全连接层、第二全连接层、LSTM‑D层；针对每一个训练样本，利用LSTM‑E层分别提取最佳通行轨迹和非引导线轨迹的语义特征向量，利用池化层对多条非引导线轨迹的语义特征向量进行融合处理；将融合后的非引导线轨迹的语义特征向量以及最佳通行轨迹的语义特征向量，作为第一全连接层的输入，预测训练样本中轨迹数据所服从分布的均值μ与方差σ；从标准正态分布中采样随机向量ε，并计算向量z＝ε×μ+σ；将融合后的非引导线轨迹的语义特征向量与向量z作为第二全连接层的输入，第二全连接层的输出作为LSTM‑D层的输入，逐个预测生成构成路口引导线轨迹的坐标点。
一种路口引导生成网络训练方法

[发明专利]基于遗传算法广义典型相关分析的肌电信号特征融合方法-CN201811606327.8在审
发明人：席旭刚;汤敏彦;姜文俊;石鹏;袁长敏;章燕;杨晨;佘青山;罗志增 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于遗传算法广义典型相关分析的肌电信号特征融合方法。获取人体做日常行为动作时四路肌电信号的平均幅值，威尔逊振幅，模糊熵，小波能量系数，由4路肌电信号各4各特征组成16维特征向量。提取16维标准样本特征向量X、训练样本特征向量Y。分别计算X,Y的类内离散度矩阵和类间离散矩阵，最后求得使广义典型相关判别准则最大的广义正则投影向量。对GCPV择优选取，得到新的GCPV将原特征投影到新空间，成为结合遗传算法的GCCA(GA‑GCCA)；将原特征通过新得到的GCPV投影到新平面上，获得最终融合的肌电信号特征向量S。本发明有效地减小了维数，并在改善单调性的同时动态地选择了最佳特征向量。
肌电信号特征向量遗传算法特征融合离散度矩阵标准样本离散矩阵判别准则日常行为特征投影特征组成投影向量小波能量训练样本单调性有效地减小维数投影分析模糊融合

[发明专利]银行分布式系统中的差错交易处理方法及装置-CN202210434283.5在审
发明人：朱江波;戈星晨 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开一种银行分布式系统中的差错交易处理方法及装置，涉及计算机数据处理技术领域，该方法包括：根据历史差错交易数据构建交易特征向量进行聚类，对历史差错交易数据进行第一次划分得到多个第一类数据集合；将应用频率最高的差错交易处理方式确定为每一第一类数据集合的差错交易处理方式；根据待处理差错交易的交易特征数据构建交易特征向量；计算待处理差错交易的交易特征向量与每一第一类数据集合对应的交易特征向量的聚类中心间的距离；确定小于预设阈值的多个距离计算结果对应的多个第一类数据集合为标准数据集合；根据距离计算结果确定每一标准数据集合的权重，结合每一标准数据集合差错交易处理方式，确定待处理差错交易的处理方式。
银行分布式系统中的差错交易处理方法装置

[发明专利]电子装置、票据识别方法及存储介质-CN201811260786.5在审
发明人：郑佳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提出了一种票据识别方法，该方法包括：对待识别的票据图片中的表单进行直线检测，获取票据图片中的各个表单框线和各个表单框线之间的位置关系；根据各个表单框线和各个表单框线之间的位置关系，计算出所述票据图片的特征向量；计算所述表格的特征向量与预先确定的各类型票据表格的标准向量之间的相似度，若有某类型票据表格的标准向量与所述表格的特征向量之间的相似度小于或等于预设的相似度阈值，则确定待识别的票据图片为该类型票据。
票据单框特征向量相似度标准向量存储介质电子装置票据表格票据识别图片工作效率票据图像人力成本数据分析预先确定直线检测预设

[发明专利]一种基于经典读唇的视频人像读唇分析方法-CN202310594798.6在审
发明人：廖广军;王宇飞;王爽 -专利权人：广东警官学院（广东省公安司法管理干部学院）
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经典读唇的视频人像读唇分析方法，主要步骤如下：对检材视频及样本视频均进行分帧，截取样本视频中说出特定语句的各帧，以及检材视频中说出需检验语句的各帧；对各帧中的人脸进行关键特征点提取，获取68个特征点；记录各帧中第62与第66号特征点之间的距离，构成两个特征向量；对两个特征向量分别进行最值归一化；若两特征向量长度相同，计算两者之间的余弦相似度，根据余弦相似度是否高于标准阈值判定检材视频中的语句是否与样本视频一致；若两特征向量长度不同，计算动态时间规整后两者的最小累积距离，根据最小累积距离是否小于标准阈值判定检材视频中的语句是否与样本视频一致。
一种基于经典视频人像分析方法

[发明专利]一种基于混合转移学习的无标记细胞分类筛查系统-CN202110592201.5有效
发明人：苏绚涛;王卓;刘超;贾俊昆;宋坤;刘宏 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于混合转移学习的无标记细胞分类筛查系统，包括数据预处理模块，被配置为：获取二维光散射视频数据样本，对获取的样本进行预处理，得到去除杂质后的图像数据；图像分类模块，被配置为：将筛选后的图像数据按照金标准进行分类并设置标签；特征提取模块，被配置为：根据带有预训练参数的第一卷积神经网络以及得到的图像数据和标签，得到图像数据的特征向量；细胞分类筛查模块，被配置为：将得到的特征向量输入到预设支持向量机模型中，得到细胞分类筛查结果；其中，预设的支持向量机模型由样本数据特征向量和细胞系数据特征向量混合得到的转移数据特征向量训练得到；实现了数据的全自动处理，减少了现实样本的使用量和对现实样本的依赖性。
一种基于混合转移学习标记细胞分类系统