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[发明专利]基于三模态一致性约束的跨模态行人再识别方法和系统-CN202211239389.6在审
发明人：何发智;司统振;唐伟;吴浩然 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三模态一致性约束的跨模态行人再识别方法和系统，该方法包括：构建行人识别模型；融合彩色和红外图像，产生增强样本；将彩色、红外和增强图像输入模型，提取图像特征图；实施池化操作获取图像的整体和局部特征，输入分类器完成分类任务；构建三元中心损失，减少模态间的特征差异；构建紧致的模态内约束，减少模态内的特征差异；联合交叉熵、三元中心损失和紧致的模态内约束，优化行人识别模型；测试应用阶段，提取行人的整体与局部特征本发明充分利用红外和彩色图像信息，产生增强图像减少模态间差异，构建损失解决模态内和模态间差异大问题，提高了跨模态行人再识别的匹配正确率。
基于三模态一致性约束跨模态行人识别方法系统

[发明专利]基于GPB算法的运维多模态决策方法、系统及云端服务器-CN202110612368.3有效
发明人：董超;陈晓峰;姚俊虎;包治华 -专利权人：上海蓝色帛缔智能工程有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于GPB算法的运维多模态决策方法、系统及云端服务器，涉及数据处理技术领域；通过采集多个运维系统内的第一时刻到第二时刻间的模态数据和第三时刻到第四时刻间的模态数据；根据运维系统内的第一时刻到第二时刻间的模态数据和第三时刻到第四时刻间的模态数据之间的映射关系，对运维系统内的第一时刻到第二时刻间的模态数据和第三时刻到第四时刻间的模态数据进行数据融合，得到对应的运维模态数据集；基于运维模态数据，更新运维系统的运维模态，运维模态包括多个模态。因此，本发明可获取运维系统的两个时间段的模态数据，并对两个时间段的模态数据进行映射和匹配，以减少数据处理的工作量。
基于 gpb 算法运维多模态决策方法系统云端服务器

[发明专利]天线结构及具有该天线结构的无线通信装置-CN201711133054.5在审
发明人：陈昌喆;吕书成;陈依婷;曾彦融;周以德 -专利权人：深圳富泰宏精密工业有限公司;群迈通讯股份有限公司
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： H01Q1/36 文献下载
摘要：本发明提供一种天线结构，包括壳体、四个馈入源、第一内辐射体、第二内辐射体以及第三内辐射体，所述壳体上设置有第一辐射部及第二辐射部，所述第一至第三内辐射体均设置于所述壳体内，所述第一内辐射体与第二内辐射体间隔耦合设置，所述四个馈入源分别电连接至第一辐射部、第二辐射部、第一内辐射体以及第三内辐射体，所述第一辐射部同时激发出第一模态及第二模态；所述第二辐射部、所述第一至第三内辐射体分别激发出第三模态、第四模态、第五模态以及第六模态
内辐射体天线结构辐射模态无线通信装置背板壳体馈入全金属结构耦合设置第二模第一模电连接美观性激发断点断线开槽体内

[发明专利]一种应用于三维智能辅助设计的信息模型构建方法-CN201911201094.8有效
发明人：龚坚刚;李付林;何凯军;刘燕平;丁小蔚;俞辰颖;章李刚;周颖 -专利权人：浙江华云电力工程设计咨询有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及电网信息模型辅助设计领域，现有电网模型数据得不到充分的利用，本发明提供一种应用于三维智能辅助设计的信息模型构建方法，用于构建电网模型，电网模型由多个子模型构建而成，子模型在不同工程阶段呈现与该阶段对应的模态，该模态包括真象模态、具象模态和抽象模态；真相模态包括高真三维模型和低真三维模型；电网模型内诸多子模型的低真三维模型、及其对应的具象模态和抽象模态构建成标准模型库；用于辅助电网模型设计的方法包括，通过电网模型内各子模型的高真三维模型来构建或扩充标准模型库；通过运用标准模型库来辅助电网设计并转化成对应电网模型的高真三维模型；能够增加电网模型数据的利用率，为后续电网设计提供帮助。
一种应用于三维智能辅助设计信息模型构建方法

[发明专利]一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法及终端设备-CN202111593776.5在审
发明人：雷柏英;朱云;宋雪刚;冯铭;汪天富 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法及终端设备，其中，方法包括步骤：获取颅内胺区肿瘤患者三个模态的MRI影像；采用加入离散小波变换的3D Resnet网络对所述三个模态的MRI影像进行特征提取，获得三个模态的低频特征和高频特征；基于所述三个模态的低频特征和高频特征以及颅内胺区肿瘤患者的临床信息，通过皮尔森相关系数构建低频特征相似性图和高频特征相似性图；采用多图卷积网络对所述低频特征相似性图和高频特征相似性图进行特征优化，得到三个模态的优化特征；利用多头注意力机制对三个模态的优化特征进行融合，并利用全连接层进行胺区肿瘤图像分类。
一种基于多模态肿瘤图像分类方法终端设备

[发明专利]模态页面的展示方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111401848.1在审
发明人：王成庆;吕健侨;路峻鉴;任江波 -专利权人：必要鸿源（北京）科技有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本申请涉及一种模态页面的展示方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在判定待展示页面属于非目标应用程序自身的模态页面的情况下，将所述模态页面装载至目标应用程序的导航容器中，所述目标应用程序为展示所述待展示页面的应用程序；对所述导航容器内的所述模态页面以非模态方式进行展示。这样可以将模态页面装载至目标应用程序的导航容器中，使原本层级较高的模态页面与导航容器中的其他页面同级，因而可以避免第三方SDK或者第三方库的模态页面对目标应用程序中的非模态页面进行覆盖，以保证目标应用程序在接入第三方SDK或者第三方库的模态页面时可以正常使用。
页面展示方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于编码的手指三模态特征融合方法、系统、设备及介质-CN202211277863.4在审
发明人：温梦娜;杨金锋;叶子云 -专利权人：深圳职业技术学院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V40/70 文献下载
摘要：本发明提供了基于编码的手指三模态特征融合方法、系统、设备及介质，所述方法包括：将采集的手指三模态图像输入构建的特征提取模型进行多级特征提取，得到包括手指三模态浅层特征和手指三模态深层特征的手指三模态特征；对手指三模态特征进行局部聚合向量编码，得到对应包括手指三模态浅层编码特征和手指三模态深层编码特征的手指三模态编码特征；根据预先构建的神经网络模型对手指三模态编码特征进行融合，得到手指三模态多级融合特征本发明不仅减少特征提取的人为影响，使得特征更符合图像自身特性，而且无需图像预处理，提高特征提取效率，还能消除模态特征的无关影响和模态特征间差异，提高特征融合效果，保证识别的精准性和高效性。
基于编码手指三模态特征融合方法系统设备介质

[发明专利]一种基于多模态数据的情感分析方法-CN202211537877.5在审
发明人：刘志中;黄光玉;孟令强;孙宇航;初佃辉 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：一种基于多模态数据的情感分析方法，包括以下操作：将至少三种单模态数据进行单模态深度上下文特征提取处理，生成至少三种单模态深度上下文特征信息；将所述至少三种单模态深度上下文特征信息进行跨模态融合处理，生成至少六种跨模态特征信息；将所述至少六种跨模态特征信息进行双模态注意力机制融合处理，生成至少三种一级多模态特征信息；将所述至少三种一级多模态特征信息进行拼接融合处理，生成二级多模态融合特征信息和三级多模态融合特征信息；将所述二级多模态融合特征信息和三级多模态融合特征信息进行决策级融合处理，生成多模态情感分类结果。该方法能够兼顾模态信息之间的连贯性和交互性，获得的结果具有较高的准确度。
一种基于多模态数据情感分析方法

[发明专利]基于深度度量学习的跨模态素描人脸识别方法-CN202111625747.2在审
发明人：邢朝平;杨宇航;郭捷;邱卫东;黄征 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于深度度量学习的跨模态素描人脸识别方法，包括：使用StyleGAN的数据集扩展阶段、基于双向加速三元模态间损失函数的模型预训练阶段、基于度量学习模态间模态内损失的再次训练阶段和模型效果测试阶段使用生成对抗神经网络对素描人脸数据集进行扩展，能够生成不同表情的人脸，考虑到模态间差异，提出双向加速中心三元损失来减小模态间差异的影响，并融入中心损失思想，是同类样本更加聚拢，异类样本更加分散，在此基础上本发明的准确率达到91.56％。
基于深度度量学习跨模态素描识别方法

[发明专利]一种结合多模态信息的脑肿瘤图像分割方法-CN202110652321.X在审
发明人：赵昶辰;程思宇;桑田;陆星州;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种结合多模态信息的脑肿瘤图像分割方法，包括以下步骤：步骤1数据预处理；步骤2将处理好的数据分割为图像小块；步骤3构建先验网络来提取模态特征的共有特征和特有特征的训练权重；步骤4训练多模态特征融合网络：通过上一个步骤得到的各层特征训练权重，在三模态的输入状态下，三个模态特有特征以及一个多模态共有特征放入attentionblock内进行训练，再经过上采样与真值比较，得到结果。本发明显著提升了Unet网络对于多模态分割的精度，并且有效解决了3dunet网络肿瘤分割过大的问题。
一种结合多模态信息肿瘤图像分割方法

[发明专利]一种基于多模态影像学特征的图像识别方法及系统-CN202211392434.1有效
发明人：王立坤;温德惠;阴彦林;张培楠 -专利权人：河北北方学院附属第一医院
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多模态影像学特征的图像识别方法及系统，该方法包括如下子步骤：将预先获取的多模态训练图像集输入到预先构建的卷积神经网络基础模型中，训练多模态影像异常识别模型；基于多模态影像异常识别模型，对待检测多模态影像进行识别，输出每一个模态影像中的异常区域数据；将同一检测部位的多模态影像配准在对应部位的三维框架模型内，并标记每一个模态影像中的异常区域；将相关联的异常区域进行融合在一起，形成异常区块本申请对多个模态影像中的异常区域进行关联性分析，以三维模型展示多模态影像中的信息，提高异常区域直观展示效果并展示更多数据信息。
一种基于多模态影像特征图像识别方法系统

[发明专利]基于超声和红外多模态图像的甲状腺结节图像分类方法-CN202310131752.0在审
发明人：刘娟;张娜 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超声和红外热图多模态图像的甲状腺结节图像分类方法。本发明基于超声和红外热图像，结合多模态学习方法，提供了一个自适应多模态混合模型，该模型由模态内混合编码器，自适应跨模态编码器，分类头三部分组成。模态内混合编码器在提取局部特征的同时能够对全局特征进行建模；自适应跨模态编码器能够根据不同的案例制定个性化的模态权重，同时进行模态间特征的信息交互与融合；分类头对得到的融合特征进行分类。
基于超声红外多模态图像甲状腺结节分类方法

[发明专利]一种手指三模态融合识别方法、系统、设备及存储介质-CN202110807358.5有效
发明人：张海刚;曲宏旭;杨金锋;薛元飞 -专利权人：深圳职业技术学院
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明涉及生物特征识别技术领域，尤其涉及一种手指三模态融合识别方法、系统、设备及存储介质，包括：通过并行网络对手指三模态加权图进行归一化处理，得到手指三模态图特征；通过竞争融合方法、特征向量中心度融合方法对所述手指三模态图特征进行融合本发明基于超像素分割方法将手指三模态特征构建为特征空间一致的图特征，同时利用图的节点特征信息和结构信息实现了手指三模态图特征的有效融合，显著提高了手指三模态识别精度；另外，本发明通过并行网络有效解决了三模态图像由于尺寸不一致影响手指三模态特征有效融合的问题
一种手指三模态融合识别方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于图模型的手指三模态融合识别方法-CN201910084199.3有效
发明人：张海刚;李树一;杨金锋;师一华 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于图模型的手指三模态融合识别方法。其包括利用Gabor滤波器对原始手指三模态图像进行增强而获得手指三模态增强图像；建立手指三模态增强图像的图模型，获得图特征；利用串联融合或编码融合方式对手指三模态增强图像的图结构特征进行融合，得到综合特征向量；采用超限学习机算法对手指三模态增强图像的综合特征向量进行分类等步骤。本发明提供的基于图模型的手指三模态融合识别方法不仅能够充分表达手指三模态图像的特征，具有良好的特征表达能力，而且能够有效解决三模态图像由于尺寸不一致导致的融合制约的问题，在自制的手指三模态数据库上的实验结果表明本方法具有一定的可行性
一种基于模型手指三模态融合识别方法

[发明专利]医学图像重建方法、设备和计算机可读存储介质-CN202010369439.7有效
发明人：李翠芳;张政 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：其中，该医学图像重建方法包括：获取第一模态扫描数据；获取第二模态扫描数据的第一采集时间段；获取用于重建第一模态图像的第一模态扫描数据的第二采集时间段；基于第二采集时间段确定与第一采集时间段自适应匹配的第三采集时间段；从第一模态扫描数据中选取在第三采集时间段内采集的第一模态扫描数据，并根据选取的第一模态扫描数据重建第一模态图像。通过本申请，解决了相关技术中医学图像混合成像系统重建得到的多模态图像难以实现采集时间段的精确配准的问题，实现了医学图像混合成像系统重建得到的多模态图像的采集时间段的精确配准。
医学图像重建方法设备计算机可读存储介质

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