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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果2532255个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种敏感视频特征提取方法-CN202210014500.5在审
  • 廖闻剑;陈眺;曲宝珠;王康;王栋平;张晓燕 - 南京烽火星空通信发展有限公司
  • 2022-01-07 - 2022-06-24 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种敏感视频特征提取方法,包括特征提取网络FH‑SFnet,特征提取网络FH‑SFnet提取视频敏感特征包括如下步骤:S1、收集预设数量的各类敏感视频,并对视频进行预处理获得时序特征和空间特征;S2、敏感片段定位,使用敏感视频定位网络对时序特征和空间特征分别进行敏感视频定位,并进行位置融合,获得最终的敏感视频片段位置;S3、使用特征提取网络对敏感片段进行特征提取,最终输出多个敏感视频特征。该种敏感视频特征提取方法,通过利用敏感片段定位融合与相似视频特征网络策略,有效地提高敏感视频特征的匹配率,可有效解决现有技术中在进行视频对比时容易出现漏判情况的问题。
  • 一种敏感视频特征提取方法
  • [发明专利]一种基于光照特征的网络敏感图像识别方法-CN201410064935.6有效
  • 吴偶;胡卫明;景晓军;陈颖;赵林;姜玉垄 - 中国科学院自动化研究所
  • 2014-02-25 - 2017-05-10 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于光照特征的网络敏感图像识别方法,该方法包括以下步骤收集网络图像样本集;提取每个网络图像样本的光照特征敏感特征,得到网络图像光照特征集和网络图像敏感特征集;对每个网络图像样本进行人工标注标签;对网络图像光照特征集进行聚类,并根据网络图像光照特征集与网络图像敏感特征集的一一对应关系,将网络图像敏感特征集分成多个网络图像敏感特征子集;针对每个网络图像敏感特征子集,基于属于该网络图像敏感特征子集的敏感特征和相应网络图像样本的标签,得到对应于该网络图像敏感特征子集的图像分类器;使用图像分类器对待分类网络图像进行分类。本发明可以应用在互联网敏感图像过滤,以维护互联网的内容安全。
  • 一种基于光照特征网络敏感图像识别方法
  • [发明专利]人脸敏感识别方法及装置、存储介质及计算机设备-CN202010841596.3在审
  • 陈仿雄 - 深圳数联天下智能科技有限公司
  • 2020-08-19 - 2020-12-18 - G06K9/00
  • 本发明实施例公开了一种人脸敏感识别方法及装置、存储介质及计算机设备,该方法包括:获取用户的待识别人脸图像,获取用户的第一人脸敏感特征信息,该第一敏感特征信息包含采集到的用户主观认知的敏感类型,将该待识别人脸图像输入至人脸敏感识别模型,获得该人脸敏感识别模型输出的上述用户的第二人脸敏感特征信息,该第二人脸敏感特征信息包含检测到的该用户客观的敏感类型,根据第一人脸敏感特征信息及第二人脸敏感特征信息,确定用户的人脸敏感度。通过利用第一敏感特征信息和第二敏感特性信息确定用户的人脸敏感度,使得能够将用户主观认知的敏感类型及客观检测到的敏感类型进行结合,以提高对用户的人脸敏感度识别的准确性。
  • 敏感识别方法装置存储介质计算机设备
  • [发明专利]一种人口健康数据集敏感度处理方法及系统-CN202110856219.1有效
  • 吴思竹;邬金鸣;钱庆;修晓蕾;钟明 - 中国医学科学院医学信息研究所
  • 2021-07-28 - 2023-10-20 - G16H10/60
  • 本发明公开了一种人口健康数据集敏感度处理方法及系统,包括:获取待评估的人口健康数据集;对所述人口健康数据集的各个特征进行敏感信息识别,获得每一特征对应的敏感特征,所述特征包括元数据特征、数据项特征和数据值特征;对每一所述敏感特征进行分析,获得每一敏感特征对应的分析结果;基于每一敏感特征对应的分析结果进行计算,得到所述人口健康数据集的敏感度综合评估结果;基于所述敏感度综合评估结果,生成所述人口健康数据集的敏感度评估报告本发明实现了敏感信息发现、识别、分析和处理,并且通过多维度分析满足了人口健康数据集敏感度评估的应用需求,以及提升了后续人口健康数据应用的效率和安全性。
  • 一种人口健康数据敏感度处理方法系统
  • [发明专利]基于深度学习的敏感词检测方法、装置、设备及存储介质-CN202111231729.6在审
  • 莫智文 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2021-10-22 - 2022-01-28 - G06F40/279
  • 本申请适用于人工智能技术领域,提供了基于深度学习的敏感词检测方法、装置、设备及存储介质。包括:获取待检测文本;通过敏感词检测模型提取待检测文本对应的字形组合特征、字形编码特征以及拼音编码特征;根据预设的敏感词库、字形组合特征、字形编码特征以及拼音编码特征,确定待检测文本对应的多个初始敏感词;提取每个初始敏感词的词义特征;提取待检测文本的语义特征;根据语义特征和每个初始敏感词的词义特征,确定待检测文本对应的目标敏感词。上述方案中,提取汉字在字形和发音两方面的特征,融合上下文信息,使最终确定的敏感词更为准确。还提取字形组合特征,能够更好地检测出变形词对应的敏感词,进一步提升了检测敏感词的准确率。
  • 基于深度学习敏感检测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]敏感词分数检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911329327.2有效
  • 李世杰;陈欢 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2019-12-20 - 2023-03-24 - G10L15/08
  • 本公开涉及一种敏感词分数检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及语音识别技术领域。包括:对待检测的音频信号进行特征提取,得到该音频信号的第一声学特征,通过敏感词识别模型中的特征处理层,对第一声学特征进行解析处理,得到至少一个词语声学特征,确定每个词语声学特征敏感词分数,从而识别出敏感词,完成敏感词分数检测。通过对待检测的音频信号的进行特征提取,根据词语特征敏感词分数确定该音频信号中的敏感词,完成敏感词检测,避免了将音频信号转换成文本数据,简化了敏感词检测的步骤,并且,通过敏感词识别模型得到至少一个词语声学特征,提高了提取词语声学特征的准确性,进而提高了敏感词检测的准确性。
  • 敏感分数检测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于EEG敏感导联的特征选择和特征融合方法-CN202211054620.4在审
  • 王卓峥;户晨阳 - 北京工业大学
  • 2022-08-30 - 2023-03-17 - A61B5/16
  • 本发明涉及一种基于EEG敏感导联的特征选择和特征融合方法,用于解决脑电信号处理过程中过多无用信号导致识别精度不高的问题。采集获取静息态EEG信号,预处理进行滤波、陷波、眼电和肌电的去除等。特征提取获得时域、频域和非线性特征,用皮尔逊相关系数去除相关系数大于0.8的冗余特征得到敏感特征敏感导联的确定,计算每个导联处所有特征对应的accuracy值和方差检验的p值,当该特征对应的‑ln(p)3,且0.6accuracy1,则该特征敏感特征,当敏感特征数量占总特征25%以上,即可认定此导联为敏感导联敏感特征加权融合,利用1‑AUC得到每个敏感特征的权重,进行特征层加权融合,充分考虑了每个敏感特征对识别结果的不同贡献率。总技术过程可以得到最佳的识别抑郁情绪的特征子集。
  • 基于eeg敏感特征选择融合方法
  • [发明专利]文本识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质-CN202211333926.3在审
  • 钱辉娟;魏文程;黄小捷 - 平安银行股份有限公司
  • 2022-10-28 - 2023-01-31 - G06F40/279
  • 本申请实施例公开了一种文本识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质,通过获取待识别文本;根据预设的敏感词集合对待识别文本进行敏感词识别,得到待识别文本包含的目标敏感词;对目标敏感词进行词特征提取,得到目标敏感词的词特征信息;对待识别文本进行文本特征提取,得到待识别文本的文本特征信息;将词特征信息和文本特征信息进行特征融合,得到待识别文本对应的融合后特征信息;根据融合后特征信息识别待识别文本的文本类型,文本类型包括敏感类型和非敏感类型。本申请结合敏感词识别和目标敏感词在待识别文本中语义,识别待识别文本的文本类型,可以提高文本识别的准确性。
  • 文本识别方法装置计算机设备可读存储介质
  • [发明专利]一种基于相关性分析的敏感故障特征提取方法及装置-CN202110005464.1有效
  • 宋佳;艾绍洁;尚维泽;赵凯;蔡国飙 - 北京航空航天大学
  • 2021-01-05 - 2023-09-01 - G06F18/213
  • 本申请提供了一种基于相关性分析的敏感故障特征提取方法及装置,其中,所述方法包括:从故障飞行器的攻角输出信号中提取出多个时频特征,基于故障飞行器的多个时频特征,确定每个时频特征敏感故障因子,将敏感故障因子按照预设顺序排序,得到与敏感故障因子对应的时频特征的排序结果,根据时频特征的排序结果,确定每个时频特征与其所有前序时频特征之间的冗余度因子,基于每个时频特征的冗余度因子和敏感故障因子,确定预设数量个敏感故障特征。本申请通过将冗余度因子和敏感故障因子相结合,从而确定出敏感故障特征,可以在一定程度上解决由于敏感性差异较大和冗余过多而造成的故障诊断复杂的问题,提高了故障诊断性能。
  • 一种基于相关性分析敏感故障特征提取方法装置
  • [发明专利]滚动轴承故障的高斯过程多特征智能诊断方法-CN201710261053.2在审
  • 徐国权;罗倩 - 北京信息科技大学
  • 2017-04-20 - 2017-07-07 - G01M13/04
  • 本发明涉及一种滚动轴承故障的高斯过程多特征智能诊断方法。针对滚动轴承的不同的运行状态,分别提取数据特征,并计算每个运行状态的每个数据特征的类内标准差和类间标准差,随后计算所述类内标准差与所述类间标准差的比值,用数值1减去所述比值所得的结果作为数据特征敏感度;针对滚动轴承的不同的运行状态,选择预定数量的数据特征作为敏感特征以构成敏感特征集;使用所述敏感度构造判断矩阵,计算所述敏感特征的权值,并对敏感特征集中的敏感特征进行加权;根据加权的敏感特征集来建立高斯过程组合分类模型
  • 滚动轴承故障过程特征智能诊断方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top