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[发明专利]动作计数方法、装置、设备及存储介质-CN202110144646.7在审
发明人：葛成伟;关涛;童俊文 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请中，动作计数包括：利用预先训练获得的视频帧动作识别模型对待计数视频进行识别，得到高斯回归输出序列；根据所述高斯回归输出序列进行高斯建模，得到高斯模型；根据所述高斯模型中高斯分布的个数，进行动作计数
动作计数方法装置设备存储介质

[发明专利]基于高斯束波场模拟的地震波正演方法和装置-CN201710935161.3在审
发明人：蔡杰雄;倪瑶;王守进 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了基于高斯束波场模拟的地震波正演方法和装置。所述方法包括：从震源点出发，以多个出射角度分别进行高斯束模拟，不同出射角度的高斯束彼此独立；使用高斯束积分以对所有高斯束波场进行叠加，并将叠加结果乘以子波函数，得到空间的频率域高斯束模拟波场；将所述频率域高斯束模拟波场变换到时间域
高斯模拟波波场方法和装置波场模拟地震波频率域出射快照彼此独立单炮记录地震成像叠加结果场变换时间域震源子波叠加传播应用分析

[发明专利]一种基于盲源分离的水声信号高斯/非高斯噪声抑制方法-CN202011007852.5有效
发明人：王景景;李爽;李嘉恒;张威龙;杨星海;施威;刘岩 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于盲源分离的水声信号高斯/非高斯噪声抑制方法，用于水声通信信号去噪。首先基于水声信号稀疏特性，采用稀疏编码理论预先去除高斯噪声，包括基于拉普拉斯分布模型构造稀疏惩罚函数，求解在极大似然估计情况下的稀疏分量。然后基于水声信号的非高斯特性，将非高斯随机噪声视作源信号，基于改进灰狼优化算法求解水声信号盲源分离问题。最后基于分离后信号和接收信号之间的相关系数矩阵提取目标信号，去除非高斯噪声。本发明能有效抑制复杂水声环境中高斯和非高斯噪声，提高水声信号接收质量。
一种基于分离信号非高斯噪声抑制方法

[实用新型]一种带角动量的单能阿秒正电子串生成系统-CN202022669209.0有效
发明人：赵杰;余同普;胡艳婷;张昊;鲁瑜 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： H01S4/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种带角动量的单能阿秒正电子串生成系统，包括用于生成拉盖尔高斯激光经第一光学系统进入近临界密度靶的拉盖尔‑高斯激光源、具有柱状带径向密度梯度的近临界密度靶、用于生成普通高斯激光并经第二光学系统进入近临界密度靶的高斯激光源，在近临界密度靶内的拉盖尔高斯激光与普通高斯激光互为对向；利用单能阿秒电子串生成系统通过涡旋激光（拉盖尔高斯激光和普通高斯激光）与近临界密度梯度靶相互作用产生单能阿秒正电子串。
一种角动量单能阿秒正电子生成系统

[发明专利]定位方法、定位装置和计算机可读存储介质-CN202010309592.0在审
发明人：李千山;彭磊;L·莫尔特雷赫 -专利权人：宝马股份公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：定位方法包括：获取感测数据；根据感测数据，生成第一签名高斯混合模型，其中，第一签名高斯混合模型包括一个或多个第一高斯聚类和与每个第一高斯聚类对应的第一签名，第一签名与至少部分感测数据的视觉特征相关；获取与待定位对象的候选位置对应的第二签名高斯混合模型，其中，第二签名高斯混合模型包括一个或多个第二高斯聚类和与每个第二高斯聚类对应的第二签名，第二签名与至少部分地图数据的视觉特征相关；以及基于第一签名和第二签名，比对第一签名高斯混合模型和第二签名高斯混合模型
定位方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于多特征信息GM-PHD滤波器的雷达多目标跟踪方法-CN202210644601.0在审
发明人：蒋德富;陶进;蒋康辉;付明星;史靖宇;韩艳;王松;张超;杨佳林 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征信息GM‑PHD滤波器的雷达多目标跟踪方法，包括：构建雷达多目标跟踪场景；进行概率假设密度的预测；计算出高斯项权值；利用多普勒频率和幅度信息修正高斯项权值；利用修正后的高斯项权值，计算后验概率假设密度；对权值小于裁剪门限的高斯项进行裁剪，并将剩余高斯项中距离小于合并门限的高斯项进行合并；将所有权值大于门限的高斯项的期望值作为k时刻存在的所有目标的状态向量。本发明利用雷达回波中包含的多普勒信息与幅度信息对传统GM‑PHD滤波算法进行改进，通过对高斯项的权值进行修正，让特征信息与现有目标包含的特征信息匹配程度更高的高斯项获得更高的权值，以提升高斯项权值的精确程度
基于特征信息 gm phd 滤波器雷达多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于高斯云变换的图像处理方法及装置-CN201210592697.7有效
发明人：刘玉超;李德毅;杜鹢;何雯;李琳;陈桂生 -专利权人：刘玉超;李德毅;杜鹢
申请日： 2012-12-31 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高斯云变换的图像处理方法及装置，所述方法包括：通过提取图像每个像素的灰度值，形成所述图像的灰度值数据样本集；通过统计所述灰度值数据样本集频率分布的波峰数量，得到用于形成初始高斯云的数量m；按照所述数量m,将所述灰度值数据样本集合成m个高斯云；依次将m个高斯云的含混度与含混度阈值进行比较，以确定是否存在其含混度大于含混度阈值的高斯云；若存在其含混度大于含混度阈值的高斯云，则按照将所述数量m逐次减一的方式，重复灰度值数据样本集合成高斯云的处理及高斯云含混度与含混度阈值比较的处理，直至所有高斯云的含混度均小于等于所述含混度阈值；输出其含混度均小于等于所述含混度阈值的所有的高斯云。
一种基于高斯云变换图像处理方法装置

[发明专利]空间变异的非平稳非高斯地震动时程模拟方法-CN201710533644.0有效
发明人：吴勇信;高玉峰;张宁;张飞;于新 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-07-03 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种空间变异的非平稳非高斯地震动时程模拟方法，该方法通过对非平稳高斯功率谱矩阵的迭代求解，而非简单地将其假定为与目标非平稳非高斯功率谱矩阵，从而使得所模拟的空间变异的非平稳非高斯地震动时程的非平稳功率谱矩阵与目标非平稳功率谱一致通过迭代求解得到的潜在非平稳高斯功率谱矩阵后，可以使用谱表示法模拟空间变异的非平稳高斯地震动时程，然后再通过目标概率分布函数与高斯分布之间的非线性转换，将每个点的非平稳高斯地震动时程转化为非平稳非高斯地震动时程该方法模拟的非平稳非高斯地震动时程精度高、迭代收敛性强，且可以与FFT联合使用，从而保证了模拟效率，适于推广应用。
空间变异平稳非高斯震动模拟方法

[发明专利]图像处理方法与装置、终端及可读存储介质-CN202110952751.3在审
发明人：林泉佑 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：图像处理方法包括：对原始图像进行分解，以获取一层拉普拉斯金字塔和一层第一高斯金字塔，拉普拉斯金字塔对应原始图像的高频部分，第一高斯金字塔对应原始图像的低频部分。将第一高斯金字塔拆分为多层第一子高斯金字塔。对每层第一子高斯金字塔进行对比度调控以获取第二高斯金字塔。利用拉普拉斯金字塔及第二高斯金字塔进行重构以获取目标图像。本申请的图像处理方法中，将原始图像分解为高频的拉普拉斯金字塔和低频的第一高斯金字塔，并将第一高斯金字塔拆分为多层第一子高斯金字塔，从而对每层第一子高斯金字塔进行对比度调控，以从不同层面进行细节增强，实现对细节部分针对性增强
图像处理方法装置终端可读存储介质

[发明专利]一种机载LiDAR波形数据高斯分解方法-CN201610056137.8在审
发明人：徐景中;孟志立 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-01-27 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种机载LiDAR波形数据高斯分解方法，该方法采用混合高斯模型对去噪后的原始波形信号建模，利用局部最大值确定初始高斯分量位置，根据检测到的波峰间的距离划分为不同类型的波形，分别估计初始参数，按照高斯分量宽度横向逐步迭代分解估计初始高斯分量，在去除无效的初始高斯分量后，进一步优化高斯分量参数和个数，实现机载LiDAR波形数据精确分解。具有如下优点：可以有效地检测回波信号中的叠加波和弱波分量，采用循环迭代的横向分解策略，提高了初始参数估计的准确度，对初始估计做了优化，去除了初始估计中无效的高斯分量，确定了最佳的高斯分量分解个数，可以实现机载
一种机载 lidar 波形数据分解方法

[发明专利]一种高斯光片成像方法和系统-CN201810774883.X在审
发明人：费鹏;平峻宇;赵方;聂俊 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本发明公开一种高斯光片成像方法及系统，包括：提供一路高斯激光光束；利用所述高斯激光光束产生一个可以运动的超薄高斯光片，所述高斯光片用于透射在样本上以激发所述样本产生荧光信号，所述高斯光片的运动方向沿其传播方向；通过带有电子狭缝的探测器收集所述荧光信号，并对荧光信号曝光成像，以获取样本的图像，所述探测器采用低数值孔径的探测物镜以进行大视场成像，电子狭缝的宽度与所述高斯光片的共聚焦范围对应；控制所述电子狭缝运动，电子狭缝的运动速度与所述高斯光片的运动速度保持同步。本发明使用高速扫描运动的光片解决了静态高斯光片工作时分辨率与视野范围不可兼得的问题。
高斯光荧光信号狭缝高斯激光光束探测器成像样本大视场成像传播方向高速扫描曝光成像时分辨率数值孔径速度保持探测物镜狭缝运动样本产生共聚焦光片透射图像视野激发

[发明专利]一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片-CN201910557382.0在审
发明人：赵旺 -专利权人：珠海市一微半导体有限公司
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片，通过对输入的原图选用不同的尺度系数先做行顺序高斯卷积，然后把各层行高斯卷积结果暂存到各自对应的存储器中。然后从存储器中读取列数据，选用不同的尺度系数做列顺序高斯卷积，得到高斯金字塔图像。对高斯金字塔图像，采用下一层图像减上一层图像得到高斯差分金字塔。通过采用并行读取图像数据与串行高斯卷积运算相结合的方式，只使用一组高斯卷积运算单元进行分时复用，提高了运算单元使用效率；同时采用流水设计，通过读取图像数据与高斯卷积运算并行进行，保证了算法的实时性。
一种图像尺度空间建立方法处理芯片

[发明专利]一种高斯分布量子态确定方法、装置以及电子设备-CN201911300061.9在审
发明人：董莹;段润尧 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种高斯分布量子态确定方法、装置以及电子设备，涉及量子技术领域。具体实现方案为：获取初始高斯分布量子态；对初始高斯分布量子态进行量子傅里叶变换，得到量子变换结果；对量子变换结果进行演化，获得量子演化结果；对量子演化结果进行量子傅里叶逆变换，得到目标高斯分布量子态。在制备目标高斯分布量子态的过程中，无需对目标高斯分布量子态中每个分量的系数分别进行单独的确定过程，通过对初始高斯分布量子态进行量子傅里叶变换，然后进行量子演化，并对量子演化结果进行量子傅里叶逆变换即可得到目标高斯分布量子态，可减少计算量，降低目标高斯分布量子态制备的复杂程度。
一种分布量子确定方法装置以及电子设备

[发明专利]基于GPU的无人机影像特征点提取方法-CN202110662591.9在审
发明人：王慧静;王海强;刘建明;张谷生;严华 -专利权人：北京道达天际科技有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括通过CPU将原始无人机影像和高斯滤波函数上载到GPU；通过GPU采用所述高斯滤波器函数，对所述原始无人机影像进行预处理，生成高斯金字塔影像；采用预设算法对所述高斯金字塔影像进行搜索，得到角点特征点，将所述高斯金字塔影像读回到CPU；通过CPU对所述高斯金字塔影像进行图层相减生成高斯差分金字塔，并将所述高斯分差金字塔传输到GPU；通过GPU对所述高斯差分金字塔进行斑点特征点提取，得到斑点特征点；完成对所述无人机影像的特征点提取
基于 gpu 无人机影像特征提取方法

[发明专利]基于风控模型的样本生成方法、装置、设备及存储介质-CN202210886072.5在审
发明人：李潇;岳帅;吴艳 -专利权人：上海孚厘科技有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：根据当前样本数据，得到当前期望数据；根据当前期望数据，得到当前高斯参数数据，根据当前高斯参数数据，确定目标高斯参数数据；获取评估数据与高斯混合成分数量之间的对应关系，根据对应关系，确定目标高斯混合成分数量；根据目标高斯参数数据及目标高斯混合成分数量，确定目标高斯混合分布，根据目标高斯混合分布，生成目标样本数据；根据当前样本数据及目标样本数据进行风控模型训练，通过训练得到的风控模型进行用户检测。
基于模型样本生成方法装置设备存储介质