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[发明专利]一种基于双平台直方图的自迭代红外图像增强方法-CN202110765363.4有效
发明人：袁航;魏凌飞;朱伟锋;王轩;葛海水;马超;司凯旋;吴晓栋 -专利权人：河南慧联世安信息技术有限公司
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双平台直方图的自迭代红外图像增强方法，包括以下步骤：A：获取原始红外图像；B：计算熵值和熵值比临界值；C：得到降序列表；D：确定前序元素组和后续元素组；E：计算出当前上限阈值和当前下限阈值；F：计算得出均衡化后的熵值；G：计算出当前熵值比系数；H：若当前熵值比系数大于等于熵值比临界值进入步骤L，否则进入步骤I；I：若迭代次数小于终止迭代次数进入步骤J，等于进入步骤M；J：若当前熵值比系数大于熵值比系数则对前序元素组进行扩充，小于等于则对后续元素组扩充；K：返回步骤E；L：输出当前熵值为的红外图像；M：输出当前熵值为
一种基于平台直方图红外图像增强方法

[发明专利]一种基于激活-熵权重剪枝的CNN模型压缩方法-CN201910355830.9在审
发明人：毛莺池;王庆永;王绎超;戚荣志;黄倩;平萍 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激活‑熵权重剪枝的CNN模型压缩方法包括基于激活‑熵权值的重要性评判和面向层的迭代剪枝两个阶段。在基于激活‑熵权值的重要性评判阶段：采用基于激活‑熵的权重评判方法，将神经元激活值和信息熵结合计算权值重要性得分，用以衡量权值重要性。在面向层的迭代剪枝阶段：采用逐层剪枝，根据权值重要性得分，遵循筛选‑裁剪‑微调步骤对每层神经元进行迭代剪枝，在保证模型精确度下有效压缩CNN模型体积。本发明采用基于激活‑熵权重剪枝方法，筛选重要性低的模型参数，从而减少CNN模型体积。同时对剪枝后模型进行微调，保证模型计算精度。
剪枝激活权重迭代模型压缩评判面向层微调神经元筛选神经元激活剪枝阶段模型参数模型计算信息熵裁剪保证压缩衡量

[发明专利]基于学习的视频编解码系统-CN201810064012.9有效
发明人：陈志波;何天宇;金鑫;刘森 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2018-01-23 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： H04N19/503 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于学习的视频编解码框架，包括：空时域重构内存，用于存储经编码与解码之后的重构视频内容；空时域预测网络，用于利用重构视频内容的空时域相关性，通过卷积神经网络以及循环神经网络对其建模，输出当前编码块的预测值；预测值与原始值相减形成残差；迭代分析器与迭代合成器，逐级对输入残差编解码；二值化器，将迭代分析器的输出量化为二值表示；熵编码器，对量化后的编码输出进行熵编码，后获得输出码流；熵解码器，对输出码流进行熵解码，后输出给迭代合成器。该编码框架，通过基于学习的VoxelCNN(空时域预测网络)实现了空时域的预测，并用残差迭代编码的方法实现视频编码率失真优化的控制。
空时域迭代预测残差重构视频编解码视频内容输出码流分析器合成器输出卷积神经网络循环神经网络量化视频编码率解码编码框架编码输出迭代编码熵编码器熵解码器编解码编码块二值化框架本熵编码熵解码建模相减学习内存失真存储网络并用优化

[发明专利]一种显微光场迭代重建结果的评价方法及装置-CN202211008316.6有效
发明人：熊博;严峻;苏长青;周游 -专利权人：浙江荷湖科技有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种对显微光场迭代重建结果的评价方法及装置，主要包括：对重建结果沿轴向进行最大值投影，对投影进行DCT变换，计算系统分辨率极限值，依据分辨率极限值对DCT变换结果进行裁剪，对裁剪区域进行熵值计算，比较前后两次迭代结果的熵值。通过本发明提供的方法能够对显微光场迭代重建的结果进行评价并且对于迭代重建的算法能够提供合适的停止迭代次数参考值。
一种显微光场迭代重建结果评价方法装置

[发明专利]用于找出图像分割的最佳阈值的方法-CN200410031080.3无效
发明人：申龙湜 -专利权人：株式会社泛泰
申请日： 2004-04-20 - 公布日： 2004-10-27 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：该方法包括以下步骤：a)获得图像的直方图分布；b)计算对应于直方图中灰度级的熵值；以及c)根据计算得到的熵值，利用定点迭代FPI，获得对应于该灰度级的作为阈值的最小熵值。本发明能够根据图像分割完成条件及定点迭代方法，通过分析图像的熵特性迅速找出最佳阈值。
用于找出图像分割最佳阈值方法

[发明专利]一种基于PCNN的面粉麸星检测方法-CN201711009202.2在审
发明人：程挺;宋少矛;潘华;李永峰 -专利权人：宝鸡金昱食品机械制造有限公司
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2018-03-16 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明对图像进行灰度熵变换并映射成熵值图像，将麸星在熵值图像中进行了加强，利用PCNN对熵值图像进行迭代处理，根据图像灰度和空间特性设置PCNN网络参数，根据最小交叉熵判定最优迭代次数，本发明具有较好的检测灵敏度
一种基于 pcnn 面粉检测方法

[发明专利]一种基于SVD迭代熵值的墙体杂波抑制方法-CN202210239580.4在审
发明人：王保平;朱骥伦;王军;余露;王浩冉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明一种基于SVD迭代熵值的墙体杂波抑制方法，属于微波成像技术领域；具体步骤为，首先将穿墙雷达接收到的回波进行奇异值分解，将第一个奇异值估计为表征墙体子空间的奇异值集合；然后通过子空间投影法去除墙体回波信号，计算此时的熵值并存储下来；再将表征墙体子空间的奇异值集合加一，重复上述步骤，直至所有奇异值区间迭代结束；找到熵值集合中的最小熵值，此熵值下的奇异值集合即表征墙体子空间；最后将墙体子空间和估计出的噪声子空间滤除
一种基于 svd 迭代熵值墙体抑制方法

[发明专利]跨域自适应语义分割方法及系统-CN202110511242.7有效
发明人：张兆翔;宋纯锋;王玉玺 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种跨域自适应语义分割方法及系统，所述方法包括获取不同域训练数据集；对训练数据集进行迭代训练，建立熵值预测模型：根据熵值预测模型，计算目标域数据的熵值；对各熵值进行多元高斯拟合，通过最大期望算法本发明通过对不同域训练数据集进行迭代训练，建立熵值预测模型，进而计算熵值，通过多元高斯拟合，最大期望算法，得到高斯分布，确定目标域数据的伪标签，排除手工阈值的干扰，以便于准确构造基于伪标签的语义分割模型
自适应语义分割方法系统

[发明专利]一种静态车辆目标快速检测方法及装置-CN201410647240.0有效
发明人：黎曦;许楠;程莉 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2014-11-14 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种静态车辆目标快速检测方法及装置，包括以下步骤：图像采集：获取车辆图片；图像预处理：把车辆图片大小进行归一化并转化为灰度图；提取熵信息：利用搜索框对图片进行像素级遍历，并提取出每个搜索框中局部图像的脉冲迭代平均熵信息；车辆目标粗定位：取脉冲迭代平均熵值大于目标阈值的图片作为车辆目标粗定位图片；确定车辆目标：保留同一图片区域内脉冲迭代平均熵值最大的车辆图片作为目标车辆搜索结果；在原始大图像中框出车辆目标，完成车辆目标的定位本发明利用了脉冲耦合神经网络特征提取方法的鲁棒性、快速性以及可移植性，且选取脉冲迭代平均熵这一特征作为判定依据，大大提高了静态车辆目标检测的速度。
车辆目标脉冲迭代车辆图片静态车辆快速检测粗定位搜索框脉冲耦合神经网络图像预处理局部图像可移植性目标车辆目标检测搜索结果特征提取图片区域图像采集大图像归一化灰度图快速性鲁棒性像素级遍历判定图片保留转化

[发明专利]文本分类模型的训练方法、系统及相关设备-CN202011035101.4在审
发明人：饶思维;张鹏;马鑫典;张静;田光见 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种文本分类模型的训练方法、系统及相关设备，其中，所述方法包括：采用第一超参数和多个样本词向量序列对张量网络进行第一轮迭代训练，以得到目标纠缠熵，所述目标纠缠熵的值为在进行所述第一轮迭代训练过程中得到的第一纠缠熵收敛时的值；根据所述目标纠缠熵计算得到第二超参数；采用所述第二超参数和所述多个样本词向量序列对所述张量网络进行第二轮迭代训练，得到所述文本分类模型，其中，所述文本分类模型为在进行所述第二轮迭代训练过程中计算得到的第二纠缠熵收敛时的张量网络模型
文本分类模型训练方法系统相关设备

[发明专利]一种基于KL熵的RSF水平集图像自动分割方法-CN201910764486.9有效
发明人：邹乐;章义刚;王晓峰;周琼;龙夏;张惯虹;邓锐 -专利权人：合肥学院
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T7/149 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于KL熵的RSF水平集图像自动分割方法，包括：获取待分割图像；对待分割图像进行显著性分析，确定RSF模型的初始水平集；计算图像的KL熵，将图像的KL熵值作为分割曲线内外部能量的权值系数，并将图像的KL熵引入RSF模型的水平集函数中，确定待分割图像的拟合能量泛函；根据待分割图像的拟合能量泛函，求解演化方程，根据演化方程迭代求解，确定图像分割结果。本发明基于新RSF模型用于提高图像边缘的检测能力，即利用KL熵作为曲线内外部能量的权值系数，模型的内部能量就是曲线附近的局部领域能量，对于灰度不均、对比度低的图片的分割效果比RSF模型好，且同样参数设定情况下，分割同一张图片，迭代次数更少便可以得到相同的分割结果。
一种基于 kl rsf 水平图像自动分割方法

[发明专利]一种多通道压缩感知框架下的混合参数估计方法-CN201310101905.3有效
发明人：付宁;徐红伟;乔立岩;于伟;殷聪如 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2013-03-27 - 公布日： 2013-07-24 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：采集混合信号x_i的压缩观测信号为y_i，取非线性函数g(·)，所述函数g(·)的输入为yW_l，输出为Y，计算Y的熵，计算熵H(Y)的梯度沿着熵H(Y)的梯度方向更新反混合矩阵W_l+1，使得熵H(Y)逐渐增大，所述更新反混合矩阵W的公式为：将迭代次数l的值加1，l＝l+1，判断迭代次数l是否大于设定的总的迭代次数t，据经过t次迭代更新得到的反混合矩阵W_t，计算混合矩阵A的估计值本发明可广泛应用于对混合参数估计的计算
一种通道压缩感知框架混合参数估计方法

[发明专利]一种图像分割方法及其相关装置-CN202110678955.2有效
发明人：蔡炜;王振友;徐圣兵;刘炯志;朱莹纯;黄玥 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分割方法及其相关装置，在获取到待分割图像后构建聚类目标函数和划分熵函数；在确定划分熵函数值优化范围后，获取随机数作为当前正则化系数，并将当前正则化系数对应的划分熵函数值的最小值作为当前划分熵函数值；比较当前划分熵函数值与划分熵函数值优化范围中最大值、最小值的大小，并根据比较结果缩小划分熵函数值优化范围，得到新的划分熵函数值优化范围，迭代优化，直至新的划分熵函数值优化范围满足预置收敛条件，基于新的划分熵函数值优化范围获取最优正则化系数
一种图像分割方法及其相关装置

[发明专利]一种熵约束数据驱动正规框架地震数据规则化方法-CN201811382738.3在审
发明人：张繁昌;兰南英;桑凯恒;张佳佳;梁锴;印兴耀 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种熵约束数据驱动正规框架地震数据规则化方法，包括以下步骤：对原始不规则地震数据灰度化处理；将灰度化后的地震数据分成数据子集，计算每个数据子集的熵；根据每个数据子集的熵计算每个数据子集的键值；选取键值较大的数据子集组成训练集，进行字典训练，求取自适应字典基函数；以迭代重建结果的相对误差和最大迭代次数作为收敛标准，利用最终训练的自适应字典基函数对不规则地震数据进行插值加密；将规则网格上的插值地震数据输出本发明采用基于先验信息——熵约束的训练集选取策略，在保证加密插值地震道精度的前提下，实现了自适应字典学习方法在地震数据重建方面的高效应用。
地震数据数据子集规则化自适应约束数据不规则基函数训练集加密字典灰度化处理驱动迭代重建高效应用规则网格先验信息相对误差字典学习字典训练地震道灰度化迭代收敛输出重建保证

[发明专利]分割模型训练方法、说话人分割方法、装置及电子设备-CN202111652737.8在审
发明人：孟庆林;蒋宁;吴海英;王洪斌;刘敏;陈燕丽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本申请提供一种分割模型训练方法、说话人分割方法、装置及电子设备，说话人分割模型训练方法，包括：将音频特征输入至待训练模型进行迭代训练；其中，在第N次的迭代训练的过程中，所述待训练模型对所述音频特征进行特征映射得到第一特征向量后，将所述第一特征向量进行注意力机制拟合得到第二特征向量，N为正整数；根据所述第二特征向量分别得到交叉熵损失值和聚类损失值；在所述交叉熵损失值和所述聚类损失值满足预设条件的情况下，将第N次的迭代训练后的待训练模型确定为说话人分割模型
分割模型训练方法说话装置电子设备

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