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[发明专利]传感器感知结果的确定方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210708160.6在审
发明人：胡义涵 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01S13/86 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种传感器感知结果的确定方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：基于预设规则，将源域传感数据映射到目标域，获得对应的目标域传感数据；基于所述目标域传感数据，确定感知结果。本公开实施例可以通过将不同源域传感数据映射到统一标准的目标域，得到对应的目标域传感数据，进而基于目标域传感数据进行感知获得感知结果，在实现感知算法或感知模型对不同源域传感器的适配的基础上，有效减少了人工标注工作量，只需要针对目标域进行较少量的标注用于感知模型或感知算法的训练即可，无需针对每种传感器都进行标注，解决了现有技术因大量真值标注导致工作效率低等技术问题。
传感器感知结果确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于特征级无监督域适应网络的语义分割方法-CN202310061744.3在审
发明人：李嘉茂;李娇;朱冬晨;石文君;张广慧;张晓林 -专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征级无监督域适应网络的语义分割方法，包括以下步骤：获取图像数据；将所述图像数据输入至特征级无监督域适应网络，实现对所述图像数据的分割效果可视化，所述特征级无监督域适应网络为一个包含三个共享权重分支的自训练网络，所述自训练网络包括源分支部分、目标分支部分和目标‑源分支部分；所述源分支部分用于学习源域内分布，所述目标分支部分用于学习目标域内分布，所述目标‑源分支部分用于在特征级对齐所述源域和目标域之间的域间分布本发明能够有效增强域适应能力，在目标域数据集上实现了更好的分割效果。
基于特征监督适应网络语义分割方法

[发明专利]电池的荷电状态预测方法及装置-CN202310314636.2在审
发明人：王润 -专利权人：万帮数字能源股份有限公司;万帮星星充电科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供一种电池的荷电状态预测方法及装置，方法包括：建立JYPLS模型，并使参考充放电数据构成JYPLS模型的源域输入矩阵、参考SOC数据构成JYPLS模型的源域输出矩阵、目标充放电数据构成JYPLS模型的目标域输入矩阵、以及目标SOC数据构成JYPLS模型的目标域输出矩阵；建立JYPLS模型的目标函数；根据目标函数得到JYPLS模型的预测方程；根据预测方程对待测电池的荷电状态进行预测。由此，利用源域数据和少量的目标域数据建立JYPLS模型实现迁移学习建模，可以减少建模所需数据量，节约建模成本，且无需要求源域输入数据和目标域输入数据的维数相同，从而扩展了可供选择的源域，应用范围广泛。
电池状态预测方法装置

[发明专利]一种基于DSN深度对抗迁移网络的日常行为迁移识别方法-CN202110913768.8在审
发明人：刘亚清;余芸倩;丰阳;谢若莹 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于DSN深度对抗迁移网络的日常行为迁移识别方法，包括：获取若干个候选源域及目标域；分别将候选源域与目标域的日常行为标签及传感器映射到同一空间；在该同一空间内获取与日常行为标签对应的日常行为特征向量，从而由候选源域中筛选出目标域的相似源域；采用领域自适应方法拉近各相似源域与目标域的特征向量分布；分别将每个相似源域与目标域的特征向量组合后作为DSN网络的输入，从而训练获得与相似源域数量相当的基分类器；对各个基分类器对目标域内特征向量的分类结果进行集成学习，从而获得目标域的日常行为识别结果。
一种基于 dsn 深度对抗迁移网络日常行为识别方法

[发明专利]一种基于知识迁移的建筑工地空气质量预测方法及系统-CN202210748666.X在审
发明人：田晨璐;刘业春;李成栋;王鹏飞;侯和涛;彭伟;刘洪彬;邓晓平 -专利权人：山东建筑大学;中建八局第二建设有限公司;山东大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于知识迁移的建筑工地空气质量预测方法及系统，包括：获取源域建筑工地空气数据和目标域建筑工地空气数据；将源域建筑工地空气数据和目标域建筑工地空气数据分别按季节进行聚类，将得到的源域季节类数据与目标域季节类数据按季节进行相似度筛选，得到最佳源域；根据最佳源域对源域预测模型进行训练，得到目标域预测模型，对目标域季节类数据采用目标域预测模型得到空气质量预测结果。将多个源域建筑工地的知识迁移运用到目标建筑工地预测任务中，充分利用现有的建筑工地的空气质量预测模型，提升新建建筑空气质量的预测精度，解决建筑工地运行初期数据量不足导致的建筑空气质量预测精度低的问题。
一种基于知识迁移建筑工地空气质量预测方法系统

[发明专利]一种基于改进对抗网络和注意力机制的跨工况故障诊断方法-CN202210427118.7在审
发明人：陆建涛;张名武;李舜酩;邓婕 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进对抗网络和注意力机制的跨工况故障诊断方法，对采集得到的不同工况故障振动信号进行数据预处理，标记标签，划分源域和目标域数据集；源域数据预训练，通过深特征提取器进行故障特征提取，再将学习好的源域特征输入Softmax分类器进行特征分类训练；通过改进对抗网络训练目标域数据，使得目标域数据与源域数据在数据分布上差异最小化；目标域数据测试，将训练得到的目标域特征输入源域分类器中，实现故障信号跨域诊断。本发明通过改进对抗网络实现故障的跨工况诊断，可针对一个或同时针对多个目标域数据进行训练，有效缩小故障诊断网络训练所需时间；且在目标域特征提取器中加入注意力机制，提高重要特征的权重，优化数据结构。
一种基于改进对抗网络注意力机制工况故障诊断方法

[发明专利]一种面向钢材表面缺陷检测的迁移学习方法-CN202310349447.9在审
发明人：朱正伟;颜丙涛;朱晨阳;宋欣杰;诸燕平 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种面向钢材表面缺陷检测的迁移学习方法，包括通过工业相机获取钢材表面图像样本并对图像样本进行预处理，将预处理后的钢材图像样本分为源域和目标域，并对源域钢材缺陷样本进行标记；采用ResNet50网络提取源域和目标域的钢材缺陷特征，并将源域和目标域数据映射到联合子空间内；通过线性判别分析方法对高维特征进行降维处理实现源域和目标域子空间对齐；从源域和目标域两个方面选择目标域样本子集进行伪标记，通过迭代学习完成对所有目标域钢材表面缺陷样本的伪标记。
一种面向钢材表面缺陷检测迁移学习方法

[发明专利]一种毕赤酵母发酵过程中菌体浓度的预测方法-CN202310291867.6在审
发明人：王博;聂永鑫;张立刚;朱湘临;朱齐伟 -专利权人：江苏大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种毕赤酵母发酵过程中菌体浓度的预测方法，属于毕赤酵母发酵技术领域，包括：获取毕赤酵母的源域数据训练源域长短时记忆神经网络；将源域长短时记忆神经网络的模型参数迁移到目标域长短时记忆神经网络中；获取毕赤酵母的目标域数据；使用平衡分布适配算法适配源域数据与目标域数据；固定源域长短时记忆神经网络的第一层参数，利用平衡分布适配后的源域数据辅助目标域数据训练目标域长短时记忆神经网络的剩余层参数，最终获得精准的目标域预测模型；利用目标域预测模型对新工况下的毕赤酵母在发酵过程中的菌体浓度进行预测。
一种酵母发酵过程菌体浓度预测方法

[发明专利]基于深度联合分布适配网络的高光谱图像迁移分类方法-CN201811347067.7有效
发明人：耿杰;马晓瑞;王洪玉 -专利权人：西北工业大学;大连理工大学
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于深度联合分布适配网络的高光谱图像迁移分类方法，步骤为：输入源域和目标域的高光谱图像，进行特征归一化与维度统一；组合源域和目标域高光谱图像的特征；构建边缘概率分布适配网络，进行源域和目标域高光谱图像的边缘概率分布适配；按照一对多分类原理，选取源域和和少量的目标域高光谱图像的训练样本；构建条件概率分布适配网络，进行源域和目标域高光谱图像的条件概率分布适配；对目标域高光谱图像进行一对多分类。本发明提出了基于深度联合分布适配网络，实现了源域和目标域高光谱图像的特征适配，减小了两者的联合概率分布差异；同时，采用一对多分类模型，提高了类内与类间的区分性，进而提高了高光谱图像迁移分类的准确度。
基于深度联合分布网络光谱图像迁移分类方法

[发明专利]光网络的频谱分配网络获取方法、存储介质和计算机设备-CN202211694487.9在审
发明人：黄岳彩;许柳飞;薛云;胡晓晖 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04Q11/00 文献下载
摘要：本申请提供了光网络的频谱分配网络获取方法、存储介质和计算机设备，应用于包括多个光网络自治域的多域弹性光网络，方法包括：获取训练服务请求时，根据网络环境状态、域间频谱分配动作和第一动作奖励对域间频谱分配网络进行参数训练，得到目标域间频谱分配网络；根据域内环境状态、域内频谱分配动作和第二动作奖励对域内频谱分配网络进行参数训练，得到相关域的目标域内频谱分配网络；将目标域间频谱分配网络和目标域内频谱分配网络确定为目标频谱分配网络本申请可以提高多域弹性光网络对跨域服务请求的处理效率，降低处理结果的受阻概率、提高处理结果顺利执行的概率。
网络频谱分配获取方法存储介质计算机设备

[发明专利]一种多源跨域表情识别方法、装置及存储介质-CN202210138130.6有效
发明人：卢光明;李英建;张正;罗子娟;李亚桐;张伟彬;陈东鹏 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源跨域表情识别方法、装置及存储介质，方法包括:将预处理后的图像数据划分为源域数据和目标域数据;获取源域数据一致性标签，包括基于源域数据原有的标签学习一个标注模型，用于自动对源域数据进行重新标注；利用基于类别原型的度量学习方法学习跨域不变的特征表示，用于提高源域和目标域特征表示判别性，以及减小特征表示的差异性；对表情识别模型进行训练；将目标域数据输入训练好的表情识别模型中，得到目标域数据的最佳预测标签本发明可从多个源域数据学习语义知识并将其迁移到目标域数据，提升跨域表情识别方法的泛化性能。
一种多源跨域表情识别方法装置存储介质

[发明专利]基于自监督对比学习的跨域遥感场景分类与检索方法-CN202210927707.1在审
发明人：王思远;侯东阳 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及基于自监督对比学习的跨域遥感场景分类与检索方法，包括如下步骤：A)获取遥感图像，构建输入数据；B)基于自监督对比学习并结合目标域图像的已知类样本和未知类样本构建损失函数，并构建深度域适应学习网络，并利用输入数据和损失函数对其进行训练；C)利用深度域适应学习网络对目标域图像进行分类，提取目标域图像的目标图像特征向量构建特征数据库，提取目标域查询图像的查询图像特征向量，计算查询图像特征向量与特征数据库中的目标图像特征向量的欧式距离，以基于欧式距离选出所需的检索目标。本发明的基于自监督对比学习的跨域遥感场景分类与检索方法能够在目标域存在未知类别的情况下仍具有良好的跨域分类与检索精度。
基于监督对比学习遥感场景分类检索方法

[发明专利]一种风险预测的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310619716.9在审
发明人：唐雪涛;盛康;李笑宇 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：方法包括：获取第一目标域的数据与多个第一源域的数据，所述第一目标域和每个所述第一源域的数据对应一类产品的历史交易数据、历史违约数据和客户信息数据，所述第一目标域对应目标产品；根据每个所述第一源域和所述第一目标域分别对应的客户特征和标签，确定与所述第一目标域的相似度大于或等于预设阈值的各第二源域，所述标签用于指示客户风险；训练获取风险预测模型，所述风险预测模型的训练数据中包括各所述第二源域的数据；根据所述风险预测模型对所述目标产品的目标客户进行风险预测
一种风险预测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]机加工刀具状态监控方法和系统-CN202011037075.9有效
发明人：赵男;路瑶;晋文静;金超 -专利权人：北京天泽智云科技有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种机加工刀具状态监测方法和系统，该方法包括：在机加工系统参数发生变化后，实时采集少量当前数据并将采集的数据存入目标域数据集；计算目标域数据集与源域数据集之间各特征参数的分布差异；判断目标域数据集与源域数据集之间各特征参数的分布差异是否均小于所述特征参数的分布差异阈值；如果是，则通过迁移学习得到目标域迁移模型，并将目标域迁移模型作为当前监测模型；否则，继续采集当前数据并将采集的数据存入目标域数据集，并在目标域数据集的数据量达到设定要求后，利用目标域数据集中的数据训练得到当前监测模型
加工刀具状态监控方法系统

[发明专利]基于Transformer的跨域双分支对抗域适应图像分类方法-CN202310688466.4在审
发明人：潘杰;高洪伟;邹筱瑜;刘新华;顾进恒 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的跨域双分支对抗域适应图像分类方法，包括：分别读取源域和目标域的图像；构建基于Transformer的跨域双分支对抗域适应网络模型；利用预处理后的源域和目标域图像对跨域双分支对抗域适应网络模型进行训练，将训练后的跨域双分支对抗域适应网络模型作为图像分类模型；将源域图像和目标域图像配对后分别输入至图像分类模型的双分支特征提取器中提取特征，利用分类器预测目标域中图像的标签类别。本发明将特征提取器精简为并行可交互的双分支结构，减少计算量，提升了图像训练和推理的效率；将源域和目标域的查询融合为跨域统一查询量，平滑域间分布差异，融合两个域的查询信息，用于交叉注意力在域间进行关系建模
基于 transformer 跨域双分支对抗适应图像分类方法