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[发明专利]基于眼部影像特征的支持向量机白内障分级方法及装置-CN201811261751.3有效
发明人：牛凯;贺志强;熊晏民;许昕 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于眼部影像特征的支持向量机白内障分级方法及装置，其中方法包括：基于获取的待分级眼部影像的初步血管图进行去除白色环形边缘，得到去除边缘后血管图；分别对待分级眼部影像及该去除边缘后血管图去除白色孤立噪声点后得到的待提取特征血管图进行纹理特征提取，对应得到第二特征向量以及第一特征向量；将基于第一特征向量和第二特征向量得到的待分级眼部影像的多维度特征向量输入至已训练支持向量机模型，通过支持向量机模型得到待分级眼部影像的白内障级别，该支持向量机模型是基于已标注白内障级别的眼部影像数据集，将已标注的白内障级别以及提取的眼部影像数据集中各个眼部影像的多维度特征向量进行训练得到的。
基于眼部影像特征支持向量白内障分级方法装置

[发明专利]一种细胞癌图像分级方法及装置-CN201910265192.1在审
发明人：周武;门韶洋;王庆香 -专利权人：广州中医药大学（广州中医药研究院）
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种细胞癌图像分级装置，用于改善现有技术中的分级方法存在着对肿瘤患者的伤害较大的问题。该细胞癌图像分级方法包括：从第一身体图像中确定包含细胞癌的区域图像，获得第一区域图像，第一身体图像是通过磁共振成像设备对包含细胞癌的身体区域进行扫描获得的；对第一区域图像进行提取和筛选，获得第一特征，第一特征为能反映出细胞癌的分级的特征；将第一特征输入至预先建立的关联模型，通过关联模型获得第一区域图像所显示的细胞癌的分级。
细胞癌第一区域图像分级分级关联模型身体图像图像磁共振成像设备区域图像身体区域特征输入预先建立扫描肿瘤筛选伤害申请

[发明专利]神经网络信息整合方法、装置、系统及存储介质-CN202310275238.4有效
发明人：严勇猛 -专利权人：北京探境科技有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明可以对预设神经网络的原始数据进行编译，输出预设神经网络的分级信息，分级信息包括预设神经网络的特征图、网络层、网段、子网、网络，提取分级信息对应的神经网络特征参数，对神经网络特征参数进行汇编，并将分级信息依次打包，创建IRIFF文件的头部信息，并在头部信息后依次写入分级信息的打包数据，以得到IRIFF文件。本申请实施例可以将神经网络特征参数整合为IRIFF文件，从而在后续使用时可以通过内存直接调用，有效提升了神经网络的处理效率。
神经网络信息整合方法装置系统存储介质

[发明专利]域名检测方法和装置、计算机可读存储介质-CN201810830395.6在审
发明人：邓博仁;刘东鑫;李诗旸;汪来富;王帅;史国水;张昊迪 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：该方法包括：获取待检测域名集；针对待检测域名集中的域名，进行域名分级拆分；提取分级拆分后域名的长度特征；将所述长度特征输入长度特征分析模型；根据长度特征分析模型的输出结果确定待检测域名是否为恶意域名。本发明采用域名分级对长度特征维度进行扩展，可以实现恶意域名的快速准确判别。
长度特征分级分析模型检测计算机可读存储介质方法和装置输出结果域名检测维度

[发明专利]一种基于机器视觉的苹果分级方法及系统-CN201910503048.7在审
发明人：申涛;赵钦君;毕淑慧;徐元;聂茂勇 -专利权人：济南大学
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的苹果分级方法及系统，包括：采集设定数量的样本图像，构建样本图像集；采集待测样本图像，进行图像预处理；对待测样本进行特征提取；分别提取待测样本图像的颜色特征、果形特征、果径特征以及表面缺陷特征；制定分级标准，利用遗传算法和BP神经网络建立样本特征与等级的分类模型；将提取到的待测样本图像的颜色特征、果形特征、果径特征以及表面缺陷特征输入到分类模型中，输出待测样本的等级分类。基于遗传算法优化的BP神经网络模型能对苹果进行准确分级，大大提高苹果的分级效率。
待测样本图像表面缺陷分类模型基于机器苹果分级颜色特征样本图像分级果径果形视觉采集遗传算法优化苹果图像预处理等级分类分级标准分类误差苹果表面特征输入特征提取样本特征遗传算法构建减小样本输出清晰制定

[发明专利]基于聚焦交叉熵的多元特征融合的脑膜瘤分级方法及系统-CN202211426718.8在审
发明人：丁大伟;万子烁;高宇;周大彪 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚焦交叉熵的多元特征融合的脑膜瘤分级方法及系统，包括：首先，采用伯努利试验对脑部磁共振影像组学特征进行相关性分析，以增强特征选择的可解释性；其次，采用预设的深度学习模型提取影像三维语义特征；然后，采用预设的模型对多元特征进行融合，并构建新型交叉熵损失对模型进行优化，以解决高低分级比例悬殊的问题；最后，构建脑膜瘤病理分级辅助诊断系统，可输出患者的分级结果与三维焦点图，以进一步增强系统的可解释性本发明可根据磁共振影像对脑膜瘤病理分级做出判断，具有较高的准确性与较强的可解释性。
基于聚焦交叉多元特征融合脑膜分级方法系统

[发明专利]基于自监督的预训练和面瘫分级的建模、分级方法及系统-CN202110268525.3有效
发明人：李志鹏;孙豪杰;句建国;许鹏飞;管子玉;谢飞;缪飞 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自监督的预训练和面瘫分级的建模、分级方法及系统。面瘫分级评估方法主要包括视频序列预测的上游任务和面瘫分级评估的下游任务两个阶段。预训练后的3D‑CNN模型就具有一定能够学习面部运动时序特征的能力。然后，将预训练后的模型迁移到面瘫分级评估的下游任务钟，利用面瘫诊断视频对预训练后的3D‑CNN模型进行微调。最后，利用3D‑CNN模型提取的时序特征的差异信息进行面瘫分级评估。此外，整个模型结合了面部整体的非对称性特征和局部非对称性特征进行面瘫分级评估。
基于监督训练面瘫分级建模方法系统

[发明专利]基于多任务深度学习的青光眼诊断装置-CN202111185832.1在审
发明人：刘含若;王宁利;李茹月;徐迈;王晓飞;蒋铼;李柳;戴宁;付义冰 -专利权人：刘含若;王宁利;李茹月;徐迈;王晓飞;蒋铼;李柳;戴宁;付义冰
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该装置包括：获取模块，用于获取待检测眼底图像；超分辨特征获取模块，用于根据所述待检测眼底图像以及超分辨网络模型，获取第一特征图像；病灶特征获取模块，用于根据所述第一特征图像以及病灶分割网络模型，获取第二特征图像；所述第二特征图像用于表征病灶语义特征；青光眼诊断模块，用于根据所述第一特征图像、所述第二特征图像以及青光眼分级网络模型，获取青光眼分级结果，并根据所述青光眼分级结果获取所述待检测眼底图像的诊断结果。本发明实施例用于对低分辨率的眼底图像进行自动分类，获取青光眼分级诊断结果。
基于任务深度学习青光眼诊断装置

[发明专利]基于人机特征融合的胶质瘤智能分级方法、系统及设备-CN202211435875.5在审
发明人：戴亚康;彭博;盛茂;刘玉奇;周腾飞;刘燕;周志勇;钱旭升 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;苏州大学附属儿童医院
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人机特征融合的胶质瘤智能分级方法、系统及设备，该方法包括以下步骤：S1、获取胶质瘤患者的多序列磁共振图像；S2、对多序列磁共振图像进行预处理；S3、进行影像组学特征提取和临床专家评分特征提取；S4、进行特征选择与特征融合；S5、将融合特征输入机器学习分类模型中，得到胶质瘤图像分级结果。本发明利用机器学习分类模型通过影像组学特征和临床专家评分特征的融合特征进行胶质瘤图像的智能分级，可将专家的知识和经验融入分类模型中，能够提升胶质瘤自动分级的准确性，在胶质瘤无创分析、治疗方案制定和预后评估方面具有潜在的应用价值
基于人机特征融合胶质智能分级方法系统设备

[发明专利]分级破碎设备异物检测方法、存储介质及电子设备-CN202011184248.X在审
发明人：潘永泰;孙炫;陈龙;张学华;付君利;杨程;毕研坤;陈曦 -专利权人：国家能源集团宁夏煤业有限责任公司;泰伯克（天津）机械设备有限公司;中国矿业大学（北京）
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本发明提供一种分级破碎设备异物检测方法、存储介质及电子设备，该方法包括：获取分级破碎设备内的待测音频信息；将所述待测音频信息进行分帧，得到待测音频特征量，所述待测音频特征量包括待测短时过零率、待测功率谱、待测转速、待测振幅和待测电流；将所述待测音频特征量与预设的故障音频特征量进行比较，判断出所述分级破碎设备内是否有异物，所述故障音频特征量包括故障短时过零率、故障功率谱、故障转速、故障振幅和故障电流。本发明，通过实时采集分级破碎设备内的待测音频信息，并将待测音频信息进行分帧，得到待测音频特征量，根据待测音频特征量与预设的故障音频特征量进行比较，从而实现自动检测分级破碎设备中的异物，提高准确度和效率。
分级破碎设备异物检测方法存储介质电子设备

[发明专利]一种基于数据指纹实现数据资源分级方法和装置-CN202310797205.6在审
发明人：陆志鹏;胡成盛;国丽;王晓亮 -专利权人：中电数创（北京）科技有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明涉及数据治理技术领域，提供一种基于数据指纹实现数据资源分级方法和装置，本发明的方法包括：对数据资源分级影响因素的关键特征进行分组，获得数据资源的第一显性特征组、第二显性特征组和隐性特征组；读取数据资源的表，根据第一显性特征组和第二显性特征组对数据资源的表进行定级，获得带等级标签的数据资源；对带等级标签的数据资源进行优化，采用优化后带等级标签的数据资源对张量空间模型进行训练，获得训练模型；采用训练模型对数据资源的级别进行预测识别本发明实施例的基于数据指纹实现数据资源分级方法和装置，可以解决传统数据资源分类分级依赖人工评估和定级导致的准确率低和效率低的问题，提高数据资源分级的效率和准确率。
一种基于数据指纹实现资源分级方法装置

[发明专利]基于距离度量学习的棉花品级分类方法及装置-CN201410742806.8有效
发明人：王东;张婷;陈鹏;甘言海;郑丽莎;亓琳;姚伟敏;董军宇 -专利权人：中华人民共和国山东出入境检验检疫局;中国海洋大学
申请日： 2014-12-08 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于距离度量学习的棉花品级分级方法及装置，包括采集棉花样本数字图像，提取图像计算特征，得到到关于“色泽”、“杂质”、“轧工”共21个计算特征；使用大边界最近邻算法在训练数据上进行训练，得到一个马氏距离度量矩阵；并训练一个k近邻分类器；对于待分级的棉花样品，采集数字图像并提取计算特征，输给分类器，该分类器输出的类别即棉花品级。本发明选取的用于棉花自动分级的计算特征具有与人工分级所选用的感知特征有很高的吻合程度，保证了分级的正确性，距离度量学习的使用进一步提高了系统分级的准确性，完全不需要人工干预。
基于距离度量学习棉花品级分类方法装置

[发明专利]一种分级模型的训练方法、装置、设备和介质-CN202310259251.0在审
发明人：王一漫 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种分级模型的训练方法、装置、设备和介质，该方法包括：将第一用户特征数据和第二用户特征输入至当前参与端待训练的用户分级模型；基于用户分级模型输出的目标对齐特征值和目标用户分级结果以及目标用户对应的对齐特征值标签和用户分级标签，则将当前参与端对应的当前模型参数发送至联邦迁移学习中的协助端，以使协助端基于各个参与端发送的当前模型参数进行聚合，确定聚合后的目标模型参数并返回；基于目标模型参数，确定当前参与端对应的训练完成的用户分级模型
一种分级模型训练方法装置设备介质

[发明专利]一种数据分类分级方法、系统、介质及计算机设备-CN202211265209.1在审
发明人：杨建新;胡跃申;高兴宇;杜文彬;黄宇;文星;曾嘉伟 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司;中国科学院微电子研究所
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据分类分级方法、系统、介质及计算机设备，所述方法包括：将生产控制大区和/或管理信息大区作为分类种类构建敏感数据分类模型，并将根据电力行业数据分析得到的分类数据特征输入到敏感数据分类模型进行分类，得到数据分类结果；将非敏感、内部敏感、普通商密、核心商密、核心机密五个数据安全等级作为分级级别构建敏感数据分级模型；将数据分类结果加入分类数据特征作为分级数据特征，并利用敏感数据分级模型对分级数据特征进行定级标识
一种数据分类分级方法系统介质计算机设备

[发明专利]粘连块状农产品在线分级方法-CN201210161335.2有效
发明人：王开义;张水发;刘忠强;杨锋 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2012-05-22 - 公布日： 2012-10-10 - 主分类号： G01M1/10 文献下载
摘要：本发明涉及自动化生产过程在线质量检测技术领域，公开了一种粘连块状农产品在线分级方法，包括以下步骤：S1、为合格块状农产品建立NMI特征模型与加权转动惯量标准差模型；S2、利用合格块状农产品的NMI特征模型与加权转动惯量标准差模型和待分级块状农产品的NMI特征和加权转动惯量标准差信息进行待分级块状农产品在线分级。本发明将NMI特征、加权转动惯量标准差和数学模型引入块状农产品在线分级，针对流水线上块状农产品粘连的情况，用距离变换和分水岭的方法，实现自动、无损地分割粘连块状农产品，并对其进行分级，从而实现其合格率的在线检测
粘连块状农产品在线分级方法