“多模态测图”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果5094438个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种多模态测图数据分布式存储方法及系统-CN202310913819.6在审
发明人：王家樑;季铮;马文卓;朱禹涵;陈昊天;彭昱宁 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/182 文献下载
摘要：本发明提供一种多模态测图数据分布式存储方法及系统，属于分布式存储技术领域，包括：采用HDFS存储多模态测图数据；基于HDFS对所述多模态测图数据进行组织管理，采用多级文件目录存储所述多模态测图数据；对HDFS本发明使用HDFS作为测图数据分布式存储文件系统，针对二三维测图数据进行组织管理，并采用MapReduce框架实现分布式并行计算，大大提高了多模态、非结构化的空间数据管理、存储和处理效率，还包括基于Prometheus
一种多模态测图数据分布式存储方法系统

[发明专利]一种基于多模态学习的材料性能预测方法及系统-CN202110807296.8有效
发明人：钱权;曾毅;韩越兴;张瑞 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态学习的材料性能预测方法，包括：建立训练样本集；采用模态映射方法，将材料样本的成分参数进行模态变换，获得材料样本的灰度图像；进行多模态模型训练；采用模态映射方法，将待测材料的成分参数进行模态变换，获得待测材料的灰度图像；将待测材料的灰度图像和成分参数输入训练后的多模态模型，获得待测材料的性能参数预测结果。本发明使用了成分特征灰度图映射方案将数值模态的特征转换为灰度图像，大大增强了成分特征的表达能力，模态映射完成后的灰度图像和非成分参数组成多模态数据，使用多模态模型进行材料性能预测，大大提高了材料性能预测的准确性
一种基于多模态学习材料性能预测方法系统

[发明专利]跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统-CN202210027210.4在审
发明人：侯素娟;邵文静;李星卓;刘文洁 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开一种跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统，包括：对食品图像样本集标注营养成分及含量，以此对预测模型进行训练；对待测食品图像进行多模态特征提取，对每个模态的特征映射图进行注意力映射，得到权重映射图，将任意一个模态的特征映射图与其他模态的权重映射图进行外积，将外积结果与该模态的特征映射图进行相加，以此进行特征融合；根据融合后的特征图，采用预测模型得到待测食品图像中每种营养成分的含量。通过提取食品图像的多模态特征；同时采用注意力多模态特征融合的方式进行营养成分含量的预测，提升预测精度与速度。
跨模态注意力机制食品营养成分含量预测方法系统

[发明专利]基于非接触测量的叶片多模态最大应力预测方法及系统-CN202210628624.2在审
发明人：乔百杰;赵峻林;罗现强;王亚南;朱昱达;陈雪峰 -专利权人：西安交通大学;中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：公开了基于非接触测量的叶片多模态最大应力预测方法及系统，方法中，对待预测叶片进行不同转速有限元模态分析并绘制坎贝尔图寻找多模态共振转速；确定该叶片在多模态共振状态下的模态频率，计算多模态共振周期并提取各阶模态位移振型和模态应力振型；获得测点处的多模态共振位移响应并进行快速傅里叶变换，解耦获得各阶模态振动参数；计算各阶模态下从位移测点到某一阶单模态最大应力点的位移‑应力转换系数；叠加获得叶片有限元模型各节点在一个多模态共振周期内的动应力变化函数；选取特定时间步长划分多模态共振周期，统计叶片各时刻最大动应力数值及其出现位置，预测叶片多模态共振最大应力的变化规律。
基于接触测量叶片多模态最大应力预测方法系统

[发明专利]一种多测点响应模态辨识信号处理方法及系统-CN202210925742.X在审
发明人：万灵;糜江;杨雨冰;吕辉 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及地铁隧道结构损伤技术领域，公开了一种多测点响应模态辨识信号处理方法，具体包括对环境激烈下的隧道结构各测点动力响应时域数据进行趋势项和孤异数据进行处理；引入振动响应的自相关函数，设计切比雪夫滤低通滤波器；滤波后自相关数据构成Hankel矩阵，模态定阶分析；各测点进行ARMA时域模态参数辨识进行稳定图分析，确定单测点响应的各阶模态参数；对多个测点ARMAs辨识的模态参数进行二次散射的K‑Means聚类融合分析通过ARMA对各测点进行稳定性辨识隧道结构进行模态参数；再通过K‑Means二次散射进行多测点ARMAs辨识结果进行聚类融合分析，剔除虚假模态数据，提高隧道结构动力响应模态参数辨识的精度。
一种多测点响应辨识信号处理方法系统

[发明专利]面向交互场景的自动谎言检测方法、装置、设备及介质-CN202110001077.0有效
发明人：陶建华;连政;刘斌;孙立才 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括：将待测样片分别按照视频、音频和文本这三个模态进行切分，提取出这三个模态的短时特征，将待测样片中每句对话中三个模态的短时特征分别进行融合，得到每句对话对应的三个模态的长时特征，使用自注意力机制对三个模态的长时特征进行融合，得到每句对话的多模态特征，通过图神经网络为每句对话的多模态特征融合交互信息，得到融合交互信息的多模态特征，根据融合交互信息的多模态特征，预测每句对话的谎言水平。
面向交互场景自动谎言检测方法装置设备介质

[发明专利]一种抑郁状态评估装置、方法、设备及存储介质-CN202310072633.2在审
发明人：李亚桃 -专利权人：云南师范大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开一种抑郁状态评估装置、方法、设备及存储介质，通过获取被测人员的文本数据、语音数据、图像数据和社交网络数据，来对所述文本数据、所述语音数据和所述图像数据进行特征提取并融合得到多模态融合特征；根据所述社交网络数据和所述多模态融合特征构建图；将构建的图输入预先训练好的多模态图注意力模型，输出所述被测人员的抑郁状态评估结果。本发明实施例通过结合被测人员的多种特征信息以及个人的社交关系，对被测人员进行较为全面有效且快速的抑郁状态测评，实现了快速且准确的抑郁状态评估。
一种抑郁状态评估装置方法设备存储介质

[发明专利]单传感器转子叶片多模态应变场重构方法及测量系统-CN202210628623.8在审
发明人：乔百杰;朱昱达;罗现强;符顺国;赵峻林;陈雪峰 -专利权人：西安交通大学;中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：公开了单传感器转子叶片多模态应变场重构方法及测量系统，方法中，建立待测转子叶片三维有限元模型，在不同转速下根据模态分析绘制坎贝尔图并满足叶片多模态振动，提取所述叶片有限元模型的模态参数；基于叶片模态参数确定单个应变片传感器的安装位置和方向；根据不同的模态阶次分别计算叶片单测点位置应变与全场应变的传递比；在所述转子叶片安装应变片后开展高转速叶片多模态测试试验，获取叶片发生多模态振动时应变片测量的有限动应变；对上述测量动应变响应进行傅里叶变换，解耦得到各个阶次模态对应的幅值和相位；基于上述各阶模态的传递比与对应的幅值和相位信息，反演重构获得转子叶片全场动应变。
传感器转子叶片多模态应变场重构方法测量系统

[发明专利]心理评估方法、装置、设备及存储介质-CN202310920851.7在审
发明人：江云凯;胡加学;赵景鹤;贺志阳;鹿晓亮;王士进;魏思;胡国平;甘露 -专利权人：讯飞医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种心理评估方法、装置、设备及存储介质，本申请获取受测者的多模态交互信息，其中包括文本模态的交互信息，以及其它非文本模态的交互信息，如语音模态、视频模态的交互信息，本申请还配置了多模态知识图谱，多模态知识图谱中至少部分节点包含两种以上模态的心理学知识信息，通过多模态知识图谱可以丰富对心理学知识的表示，进一步对获取的受测者的多模态交互信息中每一种模态的交互信息进行编码及特征融合，得到融合后多模态特征，获取多模态知识图谱的表示特征，基于融合后多模态特征和多模态知识图谱的表示特征进行交互式推理，可以得到受测者的心理状态的评估结果，提升了心理评估结果的准确性。
心理评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多模态融合的小样本目标检测方法、系统及介质-CN202310238165.1在审
发明人：宋程程;李捷;张瑞伟;赵火军 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态融合的小样本目标检测方法、系统及介质，该方法包括：获取同轴的可见光图像和红外图像；将可见光图像和红外图像输入基于双分支特征提取网络中，进行特征提取，得到可见光模态特征图和红外光特征图；将可见光模态特征图和红外光特征图进行特征融合，得到融合后的多模态融合特征图；将多模态融合特征图输入改进的RPN网络，将多模态融合特征图输入ROI网络，并进行各模型训练，得到基本小样本目标检测模型；对基本小样本目标检测模型进行调整，获得与目标任务相关的最终小样本目标检测模型；并采用最终小样本目标检测模型对待测小样本进行目标任务检测。
一种基于多模态融合样本目标检测方法系统介质

[发明专利]多模态信号解析分离方法、装置、设备及存储介质-CN201810297110.7有效
发明人：边杰;邹亚晨;吴桂娇 -专利权人：中国航发湖南动力机械研究所
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态信号解析分离方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对多模态测频信号进行分解，得到第一模态分量信号，多模态测频信号为第一时域信号；判断第一模态分量信号是否为单模态分量信号，若是，则判定第一模态分量信号分解正确，并基于第一时域信号和第一模态分量信号生成用于下次分解的待分解时域信号；若否，则对存在模态混叠的第一模态分量信号进行带通滤波处理后得到更新后的单模态分量信号，并生成用于下次分解的待分解时域信号；判断待分解时域信号是否满足模态分量分解的终止条件，若否则重复以上步骤继续分解，直至完成各模态分量信号的全部分解。其解决了多模态测频信号中单频模态分量的精确分离问题。
多模态信号解析分离方法装置设备存储介质

[发明专利]强激光元件激光损伤阈值预测方法、系统及介质-CN202010554380.9有效
发明人：薛帅;田野;石峰;邓明杰;宋辞;铁贵鹏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态原位测试的强激光元件激光损伤阈值预测方法、系统及介质，本发明方法包括获取针对被测强激光元件使用多模态原位检测技术实现包括表面缺陷激光散射测试、亚表面缺陷共聚焦荧光测试、光热显微成像和激光诱导损伤阈值多种检测模态在内的多模态缺陷原位测试得到的多模态缺陷原位测量的量化评价指标数据；将多模态缺陷原位测量的量化评价指标数据输入预先训练好的机器学习分类模型，得到被测强激光元件的激光诱导损伤阈值H。本发明不需对被测强激光元件进行破坏性的阈值测试实验，避免传统阈值测试方法对被测激光元件的破坏，具有检测精确度高、可信程度更高的优点。
激光元件损伤阈值预测方法系统介质

[发明专利]一种面向多模态脑肿瘤MRI图像的交互式分割方法-CN202310066673.6在审
发明人：张雪松;李凯旭 -专利权人：大连交通大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多模态脑肿瘤MRI图像的交互式分割方法，包括：对多模态脑肿瘤MRI图像集进行预处理，获取处理后的多模态脑肿瘤MRI图像集；获取增强的多模态脑肿瘤MRI图像集；建立Vnet_CBAM深度神经网络模型；根据初始多模态脑肿瘤MRI图像分割集、增强的多模态脑肿瘤MRI图像集、前景测地线距离图集、背景测地线距离图集，获取多模态脑肿瘤MRI图像分割集；对所述多模态脑肿瘤MRI图像分割集进行评价。本发明通过分两个阶段通过Vnet_CBAM深度神经网络模型进行预测，使得模型自动分割的结果能够修正分割不完善或错误的区域，并且最大限度的保留了原始多模态脑肿瘤MRI图中的特征。
一种面向多模态脑肿瘤 mri 图像交互式分割方法

[发明专利]基于轻量级网络的导航方法、装置及存储介质-CN202010838295.5有效
发明人：柯琪锐;周文略;翟懿奎;陈家聪;江子义;甘俊英;应自炉;曾军英;王天雷;徐颖 -专利权人：五邑大学
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于轻量级网络的导航方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取卫星磁测数据和太阳高能粒子数据；构建轻量级的多模态的地磁图绘制模型；使地磁图绘制模型利用输入的两种模态数据绘制基准地磁图；获取载体当前位置的实时地磁信息；读取基准地磁图信息，将实时地磁信息与其匹配；根据匹配结果修正惯性导航系统的位置。利用模型压缩减少生成基准地磁图的计算量，利用多模态模型生成的基准地磁图精度高，从而导航精确。
基于轻量级网络导航方法装置存储介质

[发明专利]一种基于量测多模态序列变化的变电站监控自动检测方法-CN202211148237.5在审
发明人：钟昀;高翔;宋鸿斋;王丽莉;朱杰媛;赵海东 -专利权人：南京国电南自电网自动化有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开一种基于量测多模态序列变化的变电站监控自动检测方法，变电站监控主机和通信网关机业务设备采集变电站内间隔层的二次设备的量测信息，获得二次量测；对二次量测进行数据处理，获得处理结果；通信网关机业务设备将二次量测及处理结果上送给远方的各业务主站通信前置设备；二次设备仿真服务主机仿真加载基于二次量测的多模态序列变化脚本和仿真变电站，模拟变电站站内智能电子设备的并行运行；基于指定模态组合的方式，对二次量测的多模态序列变化脚本进行序列变化；接收被测对象的量测信息；基于序列变化后的二次量测的多模态序列变化脚本进行测试用例管理，发出控制指令。
一种基于量测多模态序列变化变电站监控自动检测方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条