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[发明专利]一种基于两阶段互补网络的鲁棒人脸识别算法-CN201910038289.9在审
发明人：袭肖明;于治楼;李锐 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2019-01-15 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于两阶段互补网络的鲁棒人脸识别算法。该基于两阶段互补网络的鲁棒人脸识别算法，采用两阶段互补网络，第二阶段子网络为第一阶段子网络的补充；所述第一阶段子网络用于识别受外界环境影响较小的人脸图像，将难以识别的受外界环境影响较大的人脸图像输入到所述第二阶段子网络，所述第二阶段子网络学习外界环境影响因素的特点，减少外界环境对算法的影响。该基于两阶段互补网络的鲁棒人脸识别算法，操作简便，简单高效，两阶段互补网络可以利用现有的较为经典的任何网络来实现，同时以第二阶段子网络作为对第一阶段子网络的补充，既提高了识别效率，又保障了识别准确率。
子网络两阶段人脸识别算法鲁棒网络受外界环境人脸图像外界环境影响因素准确率补充算法学习

[发明专利]一种网络爬虫方法及装置-CN201510609537.2有效
发明人：罗杰;梁家盟 -专利权人：北京云知声信息技术有限公司
申请日： 2015-09-22 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络爬虫方法及装置，用于解除网络爬虫任务中相邻执行阶段之间的耦合性，从而实现网络爬虫的每个执行阶段的模块化。所述方法包括：获取网络爬虫任务的配置文件，配置文件包括网络爬虫任务的每一个执行阶段的标识、每一个执行阶段的执行顺序及每一个执行阶段对应的配置参数；根据每一个执行阶段的标识以及每一个执行阶段的执行顺序，确定网络爬虫的当前执行阶段；获取当前执行阶段的输入数据；根据当前执行阶段对应的配置参数和输入数据执行当前执行阶段。该技术方案解除了网络爬虫任务中相邻执行阶段之间的耦合性，使每个执行阶段的执行更加模块化，提高了网络爬虫的效率。
一种网络爬虫方法装置

[发明专利]网络节点的网络通信状态监测、上报方法及车辆-CN202310148907.1在审
发明人：肖颖 -专利权人：重庆长安新能源汽车科技有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L43/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种网络节点的网络通信状态监测、上报方法及车辆，其目的在于改进现有技术不能实时监测网络管理通信状态、不能对网络管理通信进行故障检测以及不能将故障信息进行上报应用层的问题。AUTOSAR架构的各子网络中均包括故障检测专用节点和多个已有网络节点，多个已有网络节点的网络模式均包括：重复消息阶段、准备睡眠阶段、常规运行阶段和故障检测阶段，故障检测专用节点的网络模式仅包括：故障检测阶段，该监测方法包括：已有网络节点在进入重复消息阶段、准备睡眠阶段或常规运行阶段后，基于故障检测专用节点的触发报文进行故障自检测；在自检测出故障后，进入故障检测阶段，并发出一类网络管理报文到其所在的子网络上
网络节点通信状态监测上报方法车辆

[发明专利]人体识别模型的训练方法及装置-CN202211644144.1在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：该方法包括：构建双流有效注意力网络和多阶段有效注意力网络，以残差神经网络为主干网络，连接双流有效注意力网络和多阶段有效注意力网络，得到人体识别模型；获取人体训练数据集，将人体训练数据集中训练样本输入人体识别模型；分别通过残差神经网络的多个阶段网络输出多个阶段特征；利用双流有效注意力网络对每个阶段特征进行双流交互计算，得到每个阶段特征对应的交互特征；利用多阶段有效注意力网络处理每个阶段特征和该阶段特征对应的交互特征，得到每个阶段特征对应的显著特征；基于每个阶段特征对应的显著特征，利用损失函数完成对人体识别模型的训练。
人体识别模型训练方法装置

[发明专利]一种基于渐进式融合网络的脑卒中病灶分割方法-CN202310416783.0在审
发明人：杨婕;张岩波;上官宏;孙悦;高阳;闫江林;张雄;贺文彬;田雅娟;李钦青 -专利权人：山西中医药大学;太原科技大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于渐进式融合网络的脑卒中病灶分割方法，包括步骤：采用三层U‑Net网络构建多阶段分割网络，该多阶段分割网络分别为第一阶段分割子网络、第二阶段分割子网络、第三阶段分割子网络，将待分割的脑卒中MRI图像通过shuffle操作得到不同分辨率的三级金字塔图像，作为每个阶段输入图像；将各阶段输入图像分别输入到各阶段分割子网络依次进行迭代，迭代过程中对输入图像进行特征提取，最终输出分割图。本发明构建的多阶段分割网络通过设置编码端跨阶段共享特征学习模块和解码端末端的渐进式自适应融合模块，增强各阶段分割子网络之间的关联性，提高多阶段结构提取的特征和分割结果的利用率，从而提高医学图像分割的精度
一种基于渐进融合网络脑卒中病灶分割方法

[发明专利]网络模型的动态优化方法、图像处理方法及设备-CN202211255771.6在审
发明人：金炫 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种网络模型的动态优化方法、图像处理方法及设备。其中，网络模型的动态优化方法包括：获取与待优化的网络模型相对应的模型维度参数、用于对网络模型进行优化操作的迭代次数以及至少两个优化阶段，模型维度参数用于标识对网络模型进行优化的维度，网络模型为机器学习模型；基于迭代次数，确定至少两个优化阶段各自对应的阶段迭代次数；基于模型维度参数，确定至少两个优化阶段各自对应的阶段优化参数，其中，至少两个优化阶段所对应的多个阶段优化参数呈增大趋势，且任意一个阶段优化参数小于或等于模型维度参数；利用至少两个优化阶段各自对应的阶段优化参数和阶段迭代次数对网络模型进行阶段优化操作，获得目标网络模型。
网络模型动态优化方法图像处理设备

[发明专利]一种神经网络模型自动流水并行加速方法-CN202310147535.0在审
发明人：杨婧;龙欣荣;马钟;李申;杨遵铭 -专利权人：西安微电子技术研究所
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络模型自动流水并行加速方法，包括以下过程：将神经网络计算任务划分为输入图像预处理阶段、神经网络计算阶段和后处理阶段；依据多线程管理机制创建预处理线程、神经网络计算线程和后处理线程；将预处理线程与输入图像预处理阶段绑定，将神经网络计算线程与神经网络计算阶段绑定，将后处理线程与后处理阶段绑定；利用流水设计方法进行神经网络计算任务中输入图像预处理阶段、神经网络计算阶段和后处理阶段的并行执行该方法实现了在无需专业知识前提下快速完成基于异构计算平台的神经网络模型自动流水并行加速设计，在大幅提高神经网络计算系统的吞吐量的同时，有效提升异构计算平台智能处理能力。
一种神经网络模型自动流水并行加速方法

[发明专利]神经网络的动态裁剪方法、装置及存储介质-CN201710656730.0有效
发明人：南楠;李晓会;叶丽萍 -专利权人：珠海全志科技股份有限公司
申请日： 2017-08-03 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的动态裁剪方法、装置及存储介质，所述方法包括：设定裁剪率目标、裁剪范围、裁剪对象及裁剪阶段个数；根据所述裁剪率目标和裁剪阶段个数，确定每个裁剪阶段的裁剪率目标；根据神经网络原始模型的网络训练参数和所述裁剪阶段个数，确定每个裁剪阶段的网络训练参数；基于每个裁剪阶段的网络训练参数，按裁剪阶段进行网络训练，并在每个裁剪阶段中，根据对应裁剪阶段的裁剪率目标，对所述裁剪范围内的所述裁剪对象进行裁剪。采用本发明所述方案，在能够确保神经网络精度的同时取得较好的压缩和加速效果，并且收敛较快，训练效率高。
神经网络动态裁剪方法装置存储介质

[发明专利]一种基于注意力机制的3D卷积神经网络的前列腺MR图像分割方法-CN202010030052.9有效
发明人：杜博;苏成伟;朱其奎 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的3D卷积神经网络的前列腺MR图像分割方法，包括数据预处理阶段、网络训练阶段和网络推理阶段。数据预处理阶段包括前列腺MR图像格式统一、像素值范围裁剪、图像重采样。网络训练阶段包括基于注意力机制的卷积神经网络设计、过采样策略平衡正负样本比例和网络训练。网络推理阶段包括滑动窗口取样前列腺MR子图像、网络预测子图像分割图和加权融合子图像分割图。
一种基于注意力机制卷积神经网络前列腺 mr 图像分割方法

[发明专利]基于年龄编辑的年龄估计方法-CN202010341756.8有效
发明人：张辰昱;徐树公 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于年龄编辑的年龄估计方法，通过循环进行图像生成阶段和年龄估计阶段，得到训练后的软阶段回归网络用于进行图像年龄鉴别和精确模拟，其中：在图像生成阶段，在训练生成对抗网络时仅进行年龄约束，即采用软阶段回归网络作为第二鉴别器且仅更新生成对抗网络的网络参数；在年龄估计阶段，利用训练后的生成对抗网络生成部分训练集图像对年龄估计网络进行训练，即仅更新软阶段回归网络的网络参数。本发明能够在不丢失身份信息的同时学习不同年龄域之间的映射，并利用网络生成的数据扩增数据集，提升年龄估计准确率。
基于年龄编辑估计方法

[发明专利]基于两阶段学习策略的图像融合方法及装置-CN202310848538.7在审
发明人：吴衡;陈炳鑫;罗劭娟;陈梅云 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种基于两阶段学习策略的图像融合方法及装置，包括：将可见光图像融合分为纹理学习阶段和显著学习阶段；设立两个相同结构的融合神经网络，分别作为纹理学习阶段的融合神经网络和显著学习阶段的融合神经网络；利用纹理学习阶段的融合神经网络得到纹理特征图，且通过显著学习阶段的融合神经网络得到融合图；显著学习阶段的融合神经网络以学习纹理学习阶段提取纹理特征的能力和提高融合图像显著特征表达能力为目的，优化显著学习阶段的融合神经网络的参数
基于阶段学习策略图像融合方法装置

[发明专利]网络过滤器-CN202080025086.7在审
发明人： R·J·达勒;P·T·麦考姆 -专利权人：外交和联邦事务大臣
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：公开了数据过滤器和经由网络过滤器创建网络数据通路的方法，该方法包括：i.选择阶段和ii.操作阶段。选择阶段包括：在网络上经由过滤器在第一网络用户与至少一个其它网络参与者之间传送至少一个查询数据分组，以及经由过滤器从至少一个网络参与者接收至少一个查询数据分组响应。选择网络参与者，以从选择阶段切换至操作阶段。操作阶段包括：在第一网络用户与选定的网络参与者之间创建网络数据通路，并且禁止在网络用户与任何未选定的网络参与者之间进一步创建另外的网络数据通路。
网络过滤器

[发明专利]基于多阶段重建网络的弱小行人目标图像重建方法-CN202310373758.9在审
发明人：同鸣;边放 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多阶段重建网络的弱小行人目标图像重建方法，用于解决现有技术提取到高频信息不足，以及没有充分利用超分辨率图像包含的大量细节信息，使得重建图像存在线条模糊、伪影、纹理不清晰的问题。本发明的实现步骤为：构建双域特征的生成子网络；构建多阶段重建子网络；构建多阶段重建网络；生成带有二级标签的训练集；采用二阶段训练方法训练多阶段重建网络；对弱小行人目标图像进行重建。本发明在多阶段重建网络中引入了双域特征的生成子网络和多阶段重建子网络，利用生成的带有二级标签的训练集对多阶段重建网络进行二阶段训练，使得本发明在重建低分辨率弱小行人目标图像时，获得了更好的图像质量。
基于阶段重建网络弱小行人目标图像方法

[发明专利]一种远程控制检测方法及网络设备-CN202010330072.8有效
发明人：焦丽娟 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种远程控制检测方法及网络设备，适用于不同的网络中，能够更精准的识别出后渗透攻击阶段的攻击行为。该远程控制检测方法包括网络设备获取第一行为事件集，网络设备根据预定的行为事件标识与子阶段的对应关系，确定第一行为事件集中的每个行为事件所属的后渗透攻击阶段中的子阶段，网络设备根据子阶段与类别的对应关系、以及第一行为事件集中的每个行为事件所属的后渗透攻击阶段中的子阶段，确定第一主机的威胁指示符，其中，子阶段与类别的对应关系包括凭据访问阶段、执行阶段、防御逃避阶段和持久化阶段对应第一类别，以及发现阶段和横向移动阶段对应第二类别
一种远程控制检测方法网络设备

[发明专利]一种声音与视觉多级融合的鱼类行为识别方法-CN202210880013.7有效
发明人：于红;胥婧雯;张鹏;谷立帅;李海清;郑国伟;殷雷明 -专利权人：大连海洋大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：一种声音与视觉多级融合的鱼类行为识别方法，属于机器学习领域，解决依靠单一模态特征识别鱼类行为往往难以得到较好的效果的问题，要点是所述跳跃连接融合网络包括若干融合阶段网络，对应阶段的融合阶段网络将对应阶段的视觉特征提取阶段网络和声音特征提取阶段网络的输出特征图融合得到融合特征图
一种声音视觉多级融合鱼类行为识别方法

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