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[发明专利]一种步态训练康复机器人减重固定机构-CN201910063183.4在审
发明人：韦海燕;邓盛深;朱林书;陈琳;梁旭斌;蒲明辉 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： A61G7/05 文献下载
摘要：本发明涉及康复医疗设备领域，特别涉及一种步态训练康复机器人减重固定机构，其至少包括床身、绑带固定组件、绑带托、减重吊带。绑带固定组件固定在床身的下表面；绑带托固定在床身的尾部；减重吊带一端固定在绑带固定组件上，另一端放在床身上。针对目前步态训练康复机器人减重固定机构在性能上的需求，利用床垫的柔软性，减重吊带的可调性和绑带托对减重吊带左右晃动的限制，实现减重固定机构承载患者体重的功能，从而协助患者舒适有效地进行康复训练。
绑带固定机构减重吊带减重康复机器人步态训练固定组件床身康复医疗设备床垫患者体重康复训练左右晃动可调性柔软性下表面有效地承载

[发明专利]行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备-CN202210866105.X有效
发明人：郭海云;王金桥;唐明;朱宽 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备，应用于图像处理领域，该方法包括：将第一样本图像划分为多个第一图像块，将多个第一图像块划分为多个第一图像块组；分别对各第一图像块组中的部分第一图像块进行掩码处理，得到各第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块；根据每个第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块，对初始行人重识别模型中的编码器进行预训练，得到预训练完成的编码器；根据预训练完成的编码器对第二样本图像进行处理后输出的特征表示，微调初始行人重识别模型的网络参数，得到行人重识别模型。本发明可以提高预训练模型的准确度，从而使得行人重识别模型的精度较高，提高了行人重识别准确度。
行人识别模型训练方法装置设备

[发明专利]图片判别模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310473019.7在审
发明人：张博深 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种图片判别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。方法包括：采用第一样本集对图片判别模型进行第一阶段训练，得到第一阶段训练后的生成网络；获取第二阶段训练所用的第二样本集；通过待调整的生成网络生成第二样本图片对应的第一重建图片，通过辅助的生成网络生成第二样本图片对应的第二重建图片；通过待调整的判别网络对第一重建图片和第二重建图片进行判别，得到第一重建图片对应和第二重建图片分别对应的判别结果；根据第一重建图片对应的判别结果和第二重建图片对应的判别结果，对待调整的生成网络和待调整的判别网络的参数进行调整，得到完成训练的图片判别模型。
图片判别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]用于同相机内有监督场景的多相机高精度行人重识别方法-CN202010332673.2有效
发明人：王梦琳;龚小谨;赖百胜;陈浩锟;黄健强;华先胜 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于同相机内有监督场景的多相机高精度行人重识别方法。在同一行人场景下采用多相机进行拍摄，选择基础网络模型并预训练后修改，采集获得待训练的行人图片集，建立针对各相机的行人记忆特征并初始化；基于已有的待训练的行人图片集，对基础网络模型进行同相机阶段的训练优化和监督；以训练后的行人记忆特征并结合采用聚类方法得到行人伪标签，用行人伪标签再对基础网络模型进行微调训练；对训练所得的基础网络模型进行跨相机行人重识别应用。本发明只需同个相机内图片标注场景下有效提高识别性能，达到与全监督场景下相当的重识别准确度，达到与全监督场景相当的行人重识别准确率。
用于相机监督场景多相高精度行人识别方法

[发明专利]一种基于上下文特征不一致性的多专家对抗攻击检测方法-CN202111156899.2在审
发明人：刘敏;张铸;王学平;汪嘉正;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上下文特征不一致性的多专家对抗攻击检测方法，包括步骤：建立行人重识别数据集，行人重识别数据集包括良性查询图像集、对抗查询图像集和图库；选取多个行人重识别专家模型，并将行人重识别数据集输入到多个行人重识别专家模型中，提取出行人重识别数据集中图像的图像特征；在图库中进行检索，得到支撑集；给查询图像集及其支撑集打上标签，并形成训练集；根据训练集，得到上下文特征；将上下文特征输入到对抗攻击检测器中训练；将待查询图像的上下文特征输入到对抗攻击检测器中，输出被攻击的概率，并根据输出的概率，评估对抗攻击检测器的性能；通过上下文特征训练对抗攻击检测器，可成功检测得到对抗训练样本的攻击方法。
一种基于上下文特征不一致性专家对抗攻击检测方法

[发明专利]一种重定位立体图像质量评价方法-CN202010371925.2有效
发明人：邵枫;王雪津 -专利权人：宁波大学
申请日： 2020-05-06 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种重定位立体图像质量评价方法，其考虑了几何失真、信息损失和视觉舒适度对立体图像重定位的影响，通过计算原始的立体图像和重定位立体图像的长宽比相似性、网格相似度、前向信息损失、后向信息损失、信息保持特征、视觉舒适度，得到重定位立体图像的特征矢量，然后在训练阶段利用支持向量回归对训练集中的特征矢量进行训练，构造支持向量回归训练模型；在测试阶段利用支持向量回归训练模型，预测得到测试集中的特征矢量对应的重定位立体图像的客观质量评价预测值，由于获得的特征矢量具有较强的稳定性且能较好地反映重定位立体图像的几何失真、信息损失和视觉舒适度，因此有效地提高了客观评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
一种定位立体图像质量评价方法

[发明专利]一种基于几何特征的重定位立体图像质量评价方法-CN202011128703.4有效
发明人：邵枫;王雪津 -专利权人：宁波大学
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于几何特征的重定位立体图像质量评价方法，其通过从原始立体图像和重定位立体图像中获得对应的虚拟视点图像，计算原始的虚拟视点图像和重定位的虚拟视点图像的网格相似度、长宽比相似性、边缘密度差异和边缘方向差异，得到重定位立体图像的几何特征矢量，然后在训练阶段利用支持向量回归对训练集中的几何特征矢量进行训练，构造得到支持向量回归训练模型；在测试阶段利用构造的支持向量回归训练模型，预测得到测试集中的几何特征矢量对应的重定位立体图像的客观质量评价预测值，由于获得的几何特征矢量具有较强的稳定性且能较好地反映重定位立体图像的几何失真情况，因此有效地提高了客观评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
一种基于几何特征定位立体图像质量评价方法

[发明专利]样本数据处理方法、装置和计算机可读存储介质-CN201711318024.1在审
发明人：余宗桥 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：获取分类模型；通过分类模型进行模型重训练样本数据自动标注；显示模型重训练样本数据以及自动标注结果，接收对显示的自动标注结果修正的选择，获得模型重训练样本数据的标注扩充结果；将模型重训练样本数据和标注扩充结果回馈至模型训练，直至所得到分类模型不再获得分类性能提升进行了模型重训练样本数据所对应标注结果的迭代优化，以完成所对应标注结果的纠错查漏过程，提高标注准确性，不断扩充样本数据，由分类模型的自动标注而获得相应自动标注结果
样本数据处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]行人重识别模型训练方法及装置-CN202310891827.5有效
发明人：蒋召;程剑杰 -专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请涉及目标检测技术领域，提供了一种行人重识别模型训练方法及装置。该方法包括：构建掩码网络和全局网络，利用特征提取网络、掩码网络和全局网络构建行人重识别模型；获取训练样本，将训练样本输入行人重识别模型，通过特征提取网络提取训练样本的语义特征，分别通过掩码网络和全局网络对语义特征进行处理，得到训练样本的掩码特征和全局特征；分别基于掩码特征和全局特征，利用交叉熵损失函数计算第一分类损失和第二分类损失；分别基于掩码特征和全局特征，利用三元组损失函数计算第一比较损失和第二比较损失；依据第一分类损失、第二分类损失、第一比较损失和第二比较损失更新行人重识别模型的模型参数，以完成对行人重识别模型的训练。
行人识别模型训练方法装置

[实用新型]一种床边减重训练装置-CN201720571418.7有效
发明人：夏菁;邵印麟 -专利权人：上海市普陀区人民医院
申请日： 2017-05-22 - 公布日： 2018-03-02 - 主分类号： A63B23/035 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种床边减重训练装置，所述的减重训练装置包括支架主体、减重康复训练器、调节固定螺母、可固定万向轮；所述的支架主体包括支架底座、悬吊架、支撑架；所述的悬吊架与支撑架间为螺纹连接；所述的悬吊架中设有滚轮；所述的减重康复训练器包括吊绳、悬吊袋、吊钩；所述的吊绳两端分别与悬吊袋两端连接；所述的吊绳中部悬挂于吊钩上；所述的吊绳两端设有吊绳长度调节装置；所述的吊钩顶端与滚轮连接；所述的滚轮与悬吊架呈滚珠式连接其优点表现在多角度训练，减重康复训练与一体，安全便利，方便卧床患者。
一种床边训练装置

[发明专利]神经网络模型的训练方法、图像重识别方法及相关设备-CN202110804394.6在审
发明人：楼燚航;白涛;闫冬升;方光祥 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种神经网络模型的训练方法以及图像重识别方法，涉及人工智能AI技术领域，该方案中，神经网络模型在训练过程中使用编码网络和自注意力机制网络获取图像局部特征间的相关程度进行训练，使得训练好的模型就能得到更全面的特征表征这样，该训练好的神经网络模型用于图像重识别的过程中对于被遮挡和非对齐的图像可以更准确的识别，极大的提高了重识别的准确率。
神经网络模型训练方法图像识别相关设备

[实用新型]电动减重训练架-CN200820159943.9有效
发明人：樊金成 -专利权人：常州市钱璟康复器材有限公司
申请日： 2008-09-23 - 公布日： 2009-06-17 - 主分类号： A61H3/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种医疗康复器械，尤其涉及一种电动减重训练架。该电动减重训练架具有龙门架，龙门架由底架、立柱及横梁组成，底架上设置有带卷轮的电机，卷轮绳从立柱中穿行，途经折角处转向滑轮，最后从横梁中向下引出，并在下端挂设吊梁，吊梁下挂接承重吊兜。该电动减重训练架用以帮助因骨关节、神经系统疾患而引起的下肢无力、疼痛、痉挛患者进行相关功能训练，方便且训练效果显著。
电动训练

[发明专利]一种结合局部阈值二值化图像的跨模态行人重识别方法-CN202110945496.X有效
发明人：崔洪刚;曹钢钢 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种结合局部阈值二值化图像的跨模态行人重识别方法，包括以下步骤：S1：构建初始的跨模态行人重识别网络，并设置第一跨模态行人重识别数据集；S2：进行局部阈值二值化处理，形成第二跨模态行人重识别数据集；S3：进行图像数据增强处理，得到第三跨模态行人重识别数据集；S4：使用难样本三元组损失和交叉熵损失进行训练，得到训练好的跨模态行人重识别网络；通过训练好的跨模态行人重识别网络实现跨模态行人重识别。本发明提供一种结合局部阈值二值化图像的跨模态行人重识别方法，解决了目前跨模态行人重识别的准确率不够高的问题。
一种结合局部阈值二值化图像跨模态行人识别方法

[实用新型]一种多功能悬吊系统训练装置-CN201621023808.2有效
发明人：康贝贝;庞伟;徐磊;范艳萍;王瑞红;许秋霞;肖乃根;刘红伟 -专利权人：佳木斯大学附属第三医院
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： A61F5/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种多功能悬吊系统训练装置，包括天轨装置、两个悬吊装置和减重步行训练衣，所述天轨装置包括两条平行轨道和锁闸装置，锁闸装置固定在各个平行轨道中间；悬吊装置包括悬吊带、第一锁扣、第二锁扣和悬吊部件，悬吊装置通过悬吊带设置在平行轨道；所述减重步行训练衣固定在悬吊装置的悬吊部件。本实用新型的一种多功能悬吊系统训练装置，通过一个训练系统可以进行SET训练、RBT训练以及减重步行训练；容易调节选调高度；利用锁闸装置使悬吊装置可在轨道上自由移动或固定；增加网架装置，丰富训练内容；易于家庭使用
一种多功能悬吊系统训练装置

[发明专利]一种基于通道剪枝的行人重识别方法-CN202210354284.9在审
发明人：陈弟虎;叶培钧 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于通道剪枝的行人重识别方法，该方法主要包括以下步骤：获取行人图像，根据行人图像构建得到第一训练数据集；根据第一训练数据集进行训练得到行人重识别模型；通过行人重识别模型进行行人重识别；方法避免了复杂的通道裁剪过程，能够在一开始就一步到位确定网络结构，并能利用已有的预训练权值进行初始化；并通过加入解压层的概念，我们得以绕开特征尺寸不匹配的问题，应用集成学习，对模型进行压缩，以此实现了人重识别算法的轻量化，可广泛应用于计算机视觉技术领域
一种基于通道剪枝行人识别方法

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