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[发明专利]基于协作性非本地上下文网络的图像去噪方法-CN202310683487.7在审
发明人：赵仲秋;李军;吴霜;沈浩;张婉迪 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院;安徽省纤维检验局;广西科学院;合肥智大信息技术有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协作性非本地上下文网络的图像去噪方法，其步骤如下：1、对数据集进行预处理，构建输入样本数据；2、构建基于协作性非本地上下文网络模型，包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块以及图像重建模块本发明通过联合像素级非局部特征和图像块级非局部特征，充分挖掘图像内的全局依赖关系，提高图像恢复的质量，解决了现有的卷积神经网络无法捕获非局部的上下文依赖关系，在实际应用时效果不佳的问题，从而能用于图像去噪任务
基于协作本地上下文网络图像方法

[发明专利]一种智能电视的语音控制方法及系统-CN201611182737.5有效
发明人：曾煜钊 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2016-12-20 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： H04N21/422 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能电视的语音控制方法及系统，通过接收的用户输入的语音指令，判断所述语音指令是否为上下文指令，若是，则输出所述上下文指令到电视客户端，否则判断所述语音指令是否为局部页面指令，若是，则输出所述局部页面指令到电视客户端，否则对所述语音指令进行解析，并根据解析结果返回全局控制指令，对所述全局控制指令进行封装，将所述全局控制指令生成动态指令缓存，并输出所述全局控制指令到电视客户端，从而实现电视显示页面上下文和局部页面内容显示的语音控制
一种智能电视语音控制方法系统

[发明专利]自动创建上下文信息提供配置的系统-CN02144256.8无效
发明人： A·哈姆丹 -专利权人：索尼国际（欧洲）股份有限公司
申请日： 2002-09-28 - 公布日： 2003-04-16 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种应请求向上下文认识装置提供上下文信息的系统，它包括上下文属性(106)，为表示对上下文信息请求的响应的数据记录指定类型、格式和焦点实体；至少一个上下文源(109)，为上下文信息请求提供相关的上下文数据；至少一个上下文解释器(108、401、601、602)，用于建立上下文属性(106)与上下文源(109)之间的互连；以及配置装置(801)，用于建立动态上下文图形配置，以便根据上下文源和上下文解释器的实际可用性和适用性将其组合
自动创建上下文信息提供配置系统

[发明专利]一种多推理引擎融合上下文感知系统及其工作方法-CN201511028430.5有效
发明人：许宏吉;李石;冯德军;刘琚;曹海波;李文强;房海腾 -专利权人：山东大学
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种多推理引擎融合上下文感知系统框架，包括：与上下文感知系统管理模块相连的传感器模块、初级上下文提取模块、多引擎推理融合模块及上下文应用模块。本发明在上下文感知系统中加入了所述初级上下文存储/分发管理单元及所述高级上下文存储/分发管理单元，所述初级上下文存储/分发管理单元及所述高级上下文存储/分发管理单元统一管理上下文信息查询需求，并为相应单元分发上下文信息，降低了所述初级上下文提取模块、所述多引擎推理融合推理模块、所述上下文应用模块之间的耦合度，并有利于上下文信息的统一调度、管理，节省了系统的负荷和开销，使整个上下文感知系统更加灵活、智能。
一种推理引擎融合上下文感知系统框架及其工作方法

[发明专利]用于管理上下文的方法、系统和装置-CN200810182800.4无效
发明人：庄·崔恩;汤姆·格雷 -专利权人：米特尔网络公司
申请日： 2008-12-04 - 公布日： 2009-09-30 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提供了用于管理上下文的方法、系统和装置。当前上下文被确定。判断在共享存储器中是否存在与当前上下文相关联的上下文对象，如果没有，则在共享存储器中创建所述上下文对象。在当前上下文活动时收集与当前上下文相关联的数据。与当前上下文相关联的数据被存储在与当前上下文相关联的上下文对象中。
用于管理上下文方法系统装置

[发明专利]多个并发上下文虚拟演进型会话管理(虚拟ESM)-CN201680017269.8在审
发明人： S·法钦;G·B·霍恩;S·B·李;K·久保田 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2016-03-22 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： H04W88/06 文献下载
摘要：根据一个方面，一种方法包括在设备处获得与多个服务节点的多个上下文。多个上下文中的每个上下文可以与上下文唯一标识符相关联。每个上下文唯一标识符可以唯一地标识多个上下文中的一个上下文，并且与对应于相应上下文的数据相关联。可以经由多个上下文所共享的无线链路、经由多个上下文来发送数据。根据另一个方面，一种方法包括将多个上下文中的每个上下文与单独的凭证集合相关联。每个凭证集合唯一地标识一个上下文，并且可以与对应于相应上下文的数据相关联。对应于相应上下文的数据可以基于与上下文相关联的凭证集合来加密，并且经由多个上下文所共享的无线链路来发送。
并发上下文虚拟演进会话管理 esm

[发明专利]一种文本分类方法及装置-CN201811475661.4在审
发明人：王栋;曾国卿;许志强;孙昌勋 -专利权人：北京容联易通信息技术有限公司
申请日： 2018-12-04 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种文本分类方法及装置，其中，该方法包括：确定目标文本的文本向量；提取所述文本向量的上下文特征，得到上下文特征向量；提取所述文本向量的局部特征，得到局部特征向量，对所述局部特征向量进行下采样，得到下采样后的局部特征向量；拼接所述上下文特征向量和所述下采样后的局部特征向量，得到目标特征向量；将所述目标特征向量映射成一维向量，其中，所述一维向量的维度与预设类别一一对应；根据所述一维向量中的最大值的维度
局部特征向量上下文特征文本分类文本向量一维向量下采样目标特征向量目标文本维度向量局部特征提取特征文本类别映射预设拼接申请

[发明专利]文本分类方法、装置、设备及存储介质-CN202211478964.8在审
发明人：郑禄;牛悦;宋中山;陈心浩;帖军;尹帆;孙翀;龙吕佳 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法通过预设双向长短时记忆网络对待分类向量文本进行全局特征提取，获得全局上下文特征；通过预设多尺度双重模型对待分类向量文本进行局部特征提取，获得局部特征；将全局上下文特征和局部特征进行特征拼接，获得多尺度特征向量由于本发明是对待分类向量文本进行全局特征提取和局部特征提取，将提取的全局上下文特征和局部特征进行特征拼接，获得多尺度特征向量；根据多尺度特征向量获得文本分类结果。
文本分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于分段卷积神经网络的对象级情感分类方法-CN202010573651.5有效
发明人：曾碧卿;杨恒;裴枫华 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于分段卷积神经网络的对象级情感分类方法，对待分类文本进行特征提取并对其进行上下文特征划分，得到第一上、下文特征；将其输入到预置分段卷积神经网络，使得卷积层对其分别进行卷积运算得到上、下文局部特征，分段池化层对上、下文局部特征进行最大池化操作得到上、下文池化特征，特征融合层对上、下文池化特征和注意力模块提取的注意力特征表示进行特征融合，softmax层对融合特征进行处理，输出情感分类结果，解决了现有的情感分类方法没有考虑到由对象所划分的上下文对分类效果的影响，在卷积神经网络的池化层通常采用的是最大池化操作，导致无法得到更细粒度的上下文特征，使得情感分类结果准确性不高的技术问题。
一种基于分段卷积神经网络对象情感分类方法

[发明专利]一种联合物体上下文信息的人脸图像分割方法及分割网络-CN202110123027.X在审
发明人：闫超;黄俊洁;卢丽 -专利权人：成都东方天呈智能科技有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合物体上下文信息的人脸图像分割方法及分割网络，将区域表示特征图与语义分割结果卷积操作得到相似度矩阵；将相似度矩阵与区域表示特征图对应的数值相乘，赋予不同重要程度的区域不同的权重，得到物体上下文信息特征；将物体上下文信息特征与区域表示特征图进行特征拼接融合。本发明利用像素和物体区域之间的相似度关系提取出目标区域的上下文信息，并与高语义性的特征进行拼接融合，增强样本每个像素的特征表示，可行性高；再将上下文局部信息与图像全局信息拼接得到表达能力更强的特征信息，
一种联合物体上下文信息图像分割方法网络

[发明专利]视频压缩中变换系数的上下文建模方法-CN201510547323.7有效
发明人：范晓鹏;高敏;赵德斌;刘绍辉 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-08-31 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： H04N19/625 文献下载
摘要：视频压缩中变换系数的上下文建模方法，本发明涉及变换系数的上下文建模技术。本发明是为了解决HEVC中所采用的上下文建模技术不能准确地预测变换系数的统计特性的问题。本发明在当前变换系数为bin0、bin1或bin2的上下文建模过程，使用了当前变换系数的位置信息和当前变换系数的局部模板中非零变换系数信息，同时还利用变换系数在编码组内的位置对亮度分量的变换系数块的编码组进行划分，利用变换系数在变换系数块内的位置对色度分量的变换系数块进行划分，最终实现上下文建模。
视频压缩变换系数上下文建模方法

[发明专利]媒体网关控制器和媒体网关之间的交互方法-CN02158303.X有效
发明人：吴永吉 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2002-12-19 - 公布日： 2004-06-30 - 主分类号： H04L12/66 文献下载
摘要：本发明公开一种媒体网关控制器和媒体网关之间的交互方法，本方法将上下文进行分级处理，每种分级方式作为一个模板，媒体网关控制器向媒体网关下达审计命令，以获得媒体网关中所有的上下文分级模板；当媒体网关控制器希望对上下文操作进行局部通配时，先用修改命令修改模板的通配选项，然后对上下文进行通配或者任选操作；如果命令中的上下文的标识符为通配标识符，则媒体网关根据通配选项进行通配；如果命令中的通配选项是选择通配，则媒体网关根据选择通配的原则进行操作
媒体网关控制器之间交互方法

[发明专利]一种基于征点辅助的时空上下文目标跟踪方法-CN201711098719.3有效
发明人：翟敬梅;刘坤 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-11-09 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征点辅助的时空上下文目标跟踪方法，包括如下步骤：S1，在初始帧选择目标框，并初始化时空上下文模型和目标特征点模型S2，在下一帧中利用特征点匹配和光流跟踪方法进行目标特征点追踪，并通过聚类得到目标特征点集，获得目标预估位置区域；S3，在目标预估位置区域建立局部上下文外观模型，再计算与时空上下文模型的相关性获得置信图，在置信图最大值位置获得目标最终位置；S4，根据跟踪结果，结合目标特征点数变化率来判断目标遮挡程度，控制时空上下文模型更新。
一种基于辅助时空上下文目标跟踪方法

[发明专利]融合多种上下文深度学习模型的水稻病害图像检测方法-CN201710894729.1有效
发明人：谢成军;王儒敬;张洁;李瑞;陈天娇 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及融合多种上下文深度学习模型的水稻病害图像检测方法，与现有技术相比解决了水稻病害检测未考虑其相关条件因素的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的收集和预处理；基于深度学习融合水稻图像上下文信息获得水稻病害图像检测模型；待检测水稻图像的空间、位置、温湿度信息收集和预处理；病害在水稻图像中具体位置的标记。本发明不仅考虑了病害图像本身的特征，还考虑了采集时空间、时间、温湿度等相关因素，通过对水稻病害图像全局上下文训练模型、水稻病害图像局部上下文训练模型、水稻病害属性约束上下文训练模型的融合，提高了田间复杂应用情况下水稻病害图像检测与识别能力
融合多种上下文深度学习模型水稻病害图像检测方法

[发明专利]一种基于上下文感知的多角度业务流程异常在线检测方法-CN202010801639.5有效
发明人：孙笑笑;沈沪军;俞东进;侯文杰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上下文感知的多角度业务流程异常在线检测方法。该方法借助重演技术来捕获当前执行实例的全局行为上下文和局部行为上下文，并结合实例的时间上下文和属性上下文作为检测模型的输入数据，从多个视角出发对当前执行实例可能存在的三类异常情况进行检测，即行为异常、时间异常和属性异常
一种基于上下文感知角度业务流程异常在线检测方法