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[发明专利]一种基于交叉域级联的融合多尺度特征的MRI快速重建技术-CN202310723640.4在审
发明人：盛锦华;杨小凡;黄埔;黄河;王嘉磊;曾静 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明是一种基于交叉域级联的融合多尺度特征的MRI快速重建技术。解决现有技术缺乏频率域信息、模型架构单一与忽视重建分支重要性的问题。采取频率域与图像域结合的方法，将单一域优化为交叉域，将单一架构优化为级联架构，使原先只有一个模型进行重建变成有多个模型进行重建，通过数据拼接的方式连接特征提取分支和重建分支,将它们组合为U型结构。
一种基于交叉级联融合尺度特征 mri 快速重建技术

[发明专利]一种基于图卷积和多尺度特征的无参考图像质量评价方法-CN202310801526.9在审
发明人：魏龙生;赵雷;闫晴晴;罗大鹏;刘玮 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图卷积和多尺度特征的无参考图像质量评价方法，该方法通过图卷积网络建模图像失真的复杂关系。在预训练过程中，利用元学习的双层梯度优化策略训练特征提取网络Resnet50时，同时融合局部和全局的多尺度特征，自适应地构建围绕每个空间位置的长距离空间和通道间的依赖关系，同时加入空间金字塔池化层，让网络可以接受任意比例的图像作为输入，使评估过程类似于人类的感知；其次通过图卷积网络建立失真相关信息的图表示，整合更加丰富的失真特性，进而提高特征的判别性；最后预训练的模型在目标数据集上验证其有效性。该方法能有效获取全局失真关系，增强对失真的特征表示，实现对合成失真和真实失真的良好质量预测性能。
一种基于图卷尺度特征参考图像质量评价方法

[发明专利]一种基于特征提取的激光送粉连接定位装置及定位方法-CN202310748958.8在审
发明人：易涛;成靖;荣鹏;陈勇;方欣;王晓燕 -专利权人：成都飞机工业（集团）有限责任公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B22F12/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征提取的激光送粉连接定位装置及定位方法，通过逆向重构分体件模型与定位基板模型，并在定位基板模型上模拟连接定位分体件模型至标准位置，进而得到分体件模型的标准形位特征值；然后在定位基板上实际连接定位分体件，并通过拍摄装置采集分体件的俯视图像，通过图像识别处理系统实时分析俯视图像得到分体件进行实际连接定位时的实际形位特征值，并通过标准形位特征值与实际形位特征值之间的形位差异值实时控制若干伸缩定位件进行相应距离的伸缩以对形位差异值进行补偿
一种基于特征提取激光连接定位装置方法

[发明专利]一种融合路侧稀疏点云和道路特征的车辆位姿估计方法-CN202310595076.2在审
发明人：熊会元;张秋;刘羽;潘跃龙;张学岭 -专利权人：中山大学;中广核工程有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及车辆跟踪技术领域，公开了一种融合路侧稀疏点云和道路特征的车辆位姿估计方法，进行了粗配准和精配准，使用两阶段配准提高准确率，使本发明既有无模型方法鲁棒性好的优点，又有模型方法精度高的优点，解决了稀疏点云位姿估计鲁棒性和准确度不高的问题并且在进行粗配准时，利用了地面点云的法向量，使用环境特征代替目标车辆点云特征作为约束，环境特征不随目标车辆和雷达间距变化，提高了算法的鲁棒性，解决了稀疏点云车辆特征少、车辆特征随距离变化大的问题。
一种融合稀疏云和道路特征车辆估计方法

[发明专利]一种考虑多维环境特征的高铁测试场景库的构建方法-CN202310791461.4在审
发明人：邓海;金立生;沈迪;单巍;谢宪毅;雒国凤;王芳荣;姜玉莹 -专利权人：中车长春轨道客车股份有限公司;燕山大学;吉林大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种考虑多维环境特征的高铁测试场景库的构建方法，属于高速列车自动驾驶技术领域，包括步骤一、根据高铁运行环境构建场景分类体系，根据各体系的测试需求，建立场景表征元素；步骤二、根据所述步骤一场景表征元素的类别确定测试场景表征元素的概率分布
一种考虑多维环境特征测试场景构建方法

[发明专利]基于特征迁移的三维磁共振平面间超分辨重建方法和系统-CN202311085914.8在审
发明人：李劲松;邱文渊;童琪琦;陈子洋;刘帆 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征迁移的三维磁共振平面间超分辨重建方法和系统。获取高分辨率的磁共振数据和对应的低分辨率数据；其次，将三维高分辨率数据转成二维标签数据，将三维低分辨率数据进行插值后转成二维初始数据，将三维低分辨率数据通过最近邻寻找的方法生成二维参考数据；然后设计基于特征迁移和平面间超分辨的深度学习网络完成二维低分辨率图像到高分辨率图像的映射
基于特征迁移三维磁共振平面分辨重建方法系统

[发明专利]基于时序预测与特征选择的自由活塞直线发电系统运行状态估计方法-CN202310774522.6在审
发明人：孙希明;王鹏;石岩;章振宇;张志远;赵亮;黄亚冰 -专利权人：大连理工大学;北京理工大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序预测与特征选择的自由活塞直线发电系统运行状态估计方法，包括：通过传感器模块获取热力学参数和运动学参数，并给所述热力学参数和运动学参数贴上标签；采用高斯滤波对所述热力学参数和运动学参数进行预处理；基于虚拟原位校准方法消除系统误差和修补缺失数据；通过ReliefF算法提取热力学特征和运动学特征，将关键热力学特征和运动学特征用于训练SVM分类器；基于长短时记忆网络LSTM的时序预测得到预测数据，将预测数据输入到训练好的
基于时序预测特征选择自由活塞直线发电系统运行状态估计方法

[发明专利]一种适应不同重复间隔类型的时钟周期指纹特征提取方法-CN202310784518.8在审
发明人：柴恒;赵莉;高墨昀;姚群;陈金炜 -专利权人：中国船舶集团有限公司第七二三研究所
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本申请提供一种适应不同重复间隔类型的时钟周期指纹特征提取方法，方法包括：步骤一、在指定时间节拍内收集脉冲描述字；脉冲描述字包含载频、脉冲、到达时间、幅度、方位；步骤二、利用序列直方图及脉冲对匹配方法对重复间隔类型进行识别利用最小二乘估计方法对参差重复间隔类型的GPRI进行估计；步骤五、利用累计直方图与周期图联合估计方法对抖动重复间隔类型的基准时钟周期Tclock进行估计；步骤六：输出时钟周期特征
一种适应不同重复间隔类型时钟周期指纹特征提取方法

[发明专利]一种基于分数阶时频特征提取的LSTM音乐生成方法-CN202310618904.X在审
发明人：李娅;邓心怡;王一帆;于磊;魏骊臻;曹晔天 -专利权人：海南师范大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于分数阶时频特征提取的LSTM音乐生成方法，属于人工智能及深度学习技术领域。所述方法包括：建立循环神经网络；输入MIDI格式音乐数据进行预处理，提取音乐数据的频谱特征，获得音乐数据训练集；根据音乐数据训练集对循环神经网络进行训练，得到神经网络模型；通过输入音乐数据到训练后神经网络模型，根据音乐数据的频谱特征预测音乐内容，得到相应输出文件。
一种基于分数阶时频特征提取 lstm 音乐生成方法

[发明专利]一种基于纹理特征的纺织品印花纹理智能检索方法-CN202311124395.1在审
发明人：曾国云;赵慧利 -专利权人：南通语森家纺科技有限公司
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于纹理特征的纺织品印花纹理智能检索方法，该方法包括以下步骤：收集纺织品的样本印花纹理图像进行预处理；进行纹理图像分离；利用灰度共生矩阵法对分离后的纹理图像进行特征提取，并构建特征文本库；获取待检索纺织品印花纹理；将得到的待检索特征文本与特征文本库进行相似度匹配，并选取相似度最高的纺织品的样本印花纹理图像作为检索结果。本发明通过收集纺织品的样本印花纹理图像进行预处理、纹理图像分离、特征提取和相似度匹配等步骤的组合，从而能够快速检索出与待检索纺织品印花纹理相似的样本图像，提高了纺织品印花纹理的智能检索效率，进而实现了高效
一种基于纹理特征纺织品印花智能检索方法

[发明专利]基于双尺度特征提取与自注意力的点云语义分割方法-CN202310779480.5在审
发明人：艾达;胥策;张晓阳;艾宇;白岩松 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：一种基于双尺度特征提取与自注意力的点云语义分割方法，由选择数据集、点云预处理、构建点云语义分割网络、训练点云语义分割网络、测试点云语义分割网络步骤组成。由于本发明采用了将大规模点云数据分割成1m×1m×1m的点云块输入到点云语义分割网络，将点云局部区域两个尺度的特征融合，并使用自注意力向量对融合向量进行优化，能够更准确地预测点云的语义标签，更加接近人工标注标签
基于尺度特征提取注意力语义分割方法

[发明专利]基于特征相似性和超参数卷积注意力的心脏MRI分割方法-CN202310470456.3在审
发明人：刘瑞霞;胡盼盼;舒明雷;徐鹏摇;尚晓依 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：一种基于特征相似性和超参数卷积注意力的心脏MRI分割方法，分割网络模型中使用特征相似性模块，通过提取长程依赖性来探索密集的上下文信息，并将其编码到特征图中，有助于分割心脏中不同形态的组织。将超参数卷积注意力模块代替解码器中的普通卷积，用于提取重要的特征信息，扩大感受野，加快收敛速度，提高模型性能。
基于特征相似性参数卷积注意力心脏 mri 分割方法

[发明专利]基于LightGBM优选特征与COA-CNN模型的变压器故障诊断方法-CN202310697655.8在审
发明人：白兴东;张学亮;牛欢欢;蒋迪楠 -专利权人：国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司超高压公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明涉及变压器故障诊断技术领域，特别涉及基于LightGBM优选特征与COA‑CNN模型的变压器故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一、变压器故障诊断的数据处理；首先，以采集的变压器的故障样本数据与相应的故障类型标签共同构成初始数据集，再对初始数据集进行数据处理与特征变量优选；然后，通过COA算法对CNN的超参数进行迭代优化和更新；步骤二、变压器故障诊断的模型搭建以及变压器的故障诊断；将采集到的变压器油中溶解气体数据输入训练好的COA‑CNN
基于 lightgbm 优选特征 coa cnn 模型变压器故障诊断方法

[发明专利]一种飞机智能制造结构件特征面片的识别方法-CN202310750091.X在审
发明人：喻志勇;曾德标;高鑫;王鹏程;王斌利;唐李;黄思思 -专利权人：成都飞机工业（集团）有限责任公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机智能制造结构件特征面片的识别方法，对截取的飞机结构件图像进行图像预处理，得到粗识别的训练样本与预测样本；进行粗识别模型训练以及样本预测，输出粗识别结果。针对精确识别结果，进行精确结果信息原图映射与特征向量构建。基于特征向量设计度量向量，对附属面片进行判断；识别附属面片，并基于步骤S100保存的TAG值找到对应面片的标号信息，将识别的结果属性信息添加到三维模型中并进行显示。本发明可实现飞机结构件自动化程编面片在任意视角下类别属性特征的识别判断，具有较好的实用性。
一种飞机智能制造结构件特征识别方法

[发明专利]一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法和系统-CN202310836368.0在审
发明人：闻军;王强;高静;周岳钰;桂艺婷;黄晓晓;朱柱 -专利权人：安庆师范大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法和系统，涉及深度学习技术领域。
一种基于多模态特征融合天道裂纹分割方法系统