专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种移动柔性扫描机器人系统-CN202110580052.0在审
  • 王鸿鹏;范崇山;韩霄;陈新伟 - 南开大学
  • 2021-05-26 - 2021-09-07 - B25J11/00
  • 本发明提供一种移动柔性扫描机器人系统,包括移动平台模块、柔性机械臂模块、多模态扫描仪模块,所述移动平台模块为整个系统提供平面移动能力,且所述移动平台模块可在平面任意移动,所述柔性机械臂模块安装在移动平台模块上,且所述柔性机械臂模块有多个运动自由度,为多模态扫描仪提供维空间移动能力,所述多模态扫描仪模块安装在柔性机械臂末端,可获取空间的多个模态信息。本发明使用移动平台模块负载柔性机械臂模块和多模态扫描仪模块进行平面空间移动,使用柔性机械臂模块负载多模态扫描仪模块进行维空间移动,能够实现多模态扫描仪模块的自主移动,使得扫描方式更加灵活。
  • 一种移动柔性扫描机器人系统
  • [发明专利]一种基于Transformer和多任务学习的多模态情感分析方法及系统-CN202111194183.1在审
  • 石磊;张琼安;徐连诚;刘培玉;朱振方 - 山东师范大学
  • 2021-10-13 - 2022-02-25 - G06F40/30
  • 本发明提供了一种基于Transformer和多任务学习的多模态情感分析方法及系统。该方法包括,提取得到文本数据对应的第一模态、视频数据对应的第二模态和音频数据对应的第模态;主任务:采用映射Transformer编码器,从模态中随机挑选两种模态,将挑选的两种模态映射到未被挑选的模态中,得到个映射特征;采用Transformer解码器对个映射特征进行处理,得到个特征向量,将个特征向量进行拼接,得到模态融合特征;根据模态融合特征预测主任务的情感极性;辅助任务:基于所述个映射特征,依据设定的积极情感中心和消极情感中心,确定个映射特征的标签,结合所述个映射特征预测情感;基于主任务得到的情感极性和辅助任务得到的情感,得到情感分析结果。
  • 一种基于transformer任务学习多模态情感分析方法系统
  • [发明专利]一种手指多模态特征融合方法-CN201510489669.6有效
  • 杨金锋;仲贞;师一华;贾桂敏 - 中国民航大学
  • 2015-08-10 - 2019-01-11 - G06K9/00
  • 一种手指多模态特征融合方法。其包括对手指模态ROI图像进行Gabor滤波,获得幅度特征图像;利用定序滤波器对幅度特征图像进行编码,形成手指模态GOM编码图像;对手指模态GOM编码图像进行处理,形成手指模态GOM特征编码图像;将手指模态GOM特征编码图像进行分块形成第一至第层分块图像;提取每一分块图像灰度特征,形成灰度特征向量;将单模态图像灰度特征直方图串联形成手指模态灰度特征直方图;逐层计算两幅手指ROI图像中每层手指模态灰度特征直方图欧式距离来判断这两幅手指本发明解决了在手指图像采集过程中手指姿态易变的问题,并且手指多模态识别的运算速度高、识别率高。
  • 一种手指多模态特征融合方法
  • [发明专利]一种基于模态表征学习的用户属性检测方法-CN202211357140.5在审
  • 宦若虹;钟国伟;梁荣华 - 浙江工业大学
  • 2022-11-01 - 2023-02-03 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种基于模态表征学习的用户属性检测方法,获取用户文本、视觉和音频模态特征,分别通过一维卷积将模态特征映射到同一个特征空间,分别将得到的模态特征加入由正余弦函数构成的位置编码,将文本特征经过单模态然后将文本、视觉和音频特征分别经过两个模态transformer编码器做跨模态交互,将两个模态transformer编码器的输出进行拼接,得到多模态特征,然后将多模态特征经过GRU和全连接操作,输出用户属性预测值本发明克服单纯使用传统transformer编码器时模态信息交互不完全的问题,提高了用户属性检测的准确率。
  • 一种基于三模态表征学习用户属性检测方法
  • [发明专利]一种新型的多模态融合的行人重识别算法-CN202210190938.9在审
  • 王晓嫚;崔前进 - 郑州大学
  • 2022-02-28 - 2022-07-01 - G06V20/52
  • 本发明公开了一种新型的多模态融合的行人重识别算法,包括,获取含有RGB、NI和TI的模态的行人图像;将所述模态的行人图像输入预先训练的多模态融合行人重识别网络中,得到预测分类结果;基于多模态融合的行人重识别算法融合了模态的图像特征信息,其中每种模态的网络都引入了注意力模块,更好的提取图像特征信息,然后使不同的模态向着一个共同的方向学习,有效的抑制噪声,减小模态间差异,实现模态间信息的互补。通过跨模态的难样本元组损失,使不同行人的样本能够跨模态的被拉开,相同行人的样本能够跨模态被拉近,有效的实现跨模态的特征聚类。该方法在行人重识别领域具有广阔的应用前景。
  • 一种新型多模态融合行人识别算法
  • [发明专利]基于互信息方法表示的多阶段多模态情感分析方法-CN202211465914.6在审
  • 侯金鑫;李希城;徐明成;谢杰 - 天翼电子商务有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-03-28 - G06F16/33
  • 本发明提出了一种基于互信息方法表示的多阶段多模态情感分析方法,涉及人工智能领域。其包括通过原始多模态数据获取具有对应关系的文本、视觉和声音模态数据,并对原始多模态数据进行特征编码,得到模型输入特征;分别根据声音、语言和视觉不同模态的特点进行模态高维特征提取;声音、语言、视觉和语言模态特征进行互信息最大化方法的多模态特征协同表示,得到模态间最大相关的特征表示;特征融合时采用一种新的融合网络结构用于不同模态间信息融合,对包含声音、文本和视觉特征的单模态、双模态模态间的相互作用分层次可调整化的建模。弥补各有关键信息丢失、噪声干扰和部分特征冗余等问题,提升多模态情感分析效果。
  • 基于互信方法表示阶段多模态情感分析
  • [发明专利]一种基于自动编码器的视频分类方法及装置-CN201510290451.8有效
  • 李睿凡;鲁鹏;芦效峰;周延泉;李蕾;袁彩霞;刘咏彬 - 北京邮电大学
  • 2015-05-29 - 2018-09-14 - G06F17/30
  • 该方法中,获得具有模态数据的目标视频的每一种模态数据的低级表示内容;将每一种模态数据的低级表示内容分别输入至堆叠的自动编码器组处理,获得每一种模态数据的高级表示内容;将每两种模态数据的高级表示内容的组合结果分别输入至双模态融合器处理,获得相应两种模态数据的双模态公共表示内容;将双模态公共表示内容的组合结果输入至模态融合器处理,获得模态公共表示内容;将模态公共表示内容输入至有监督分类模型处理,以获得各个视频类别的类别标签,并确定目标视频所对应的视频类别可见,通过本方案可以结合目标视频的模态数据对目标视频进行分类。
  • 一种基于自动编码器视频分类方法装置

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