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[发明专利]基于ICNN与Bi-LSTM的语音情感识别方法-CN202010751797.4有效
发明人：唐小煜;程慧慧;彭汪月;刘思睿 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ICNN与Bi‑LSTM的语音情感识别方法，通过利用预设的参数对所述特征图进行分割并进行卷积，得到高频特征图和低频特征图；利用交互卷积层对所述高频特征图和所述低频特征图进行交互卷积，并利用激活层对交互卷积层输出的第一高频特征图、第二高频特征图、第一低频特征图和第二低频特征图进行融合，得到高频输出和低频输出，实现高低频特征图之间的信息交互；利用第二卷积层将所述高频输出和所述低频输出进行卷积，并恢复成与输入特征图大小一致的第一语音特征，通过融合第一语音特征和双向长短时记忆模型提取的第二语音特征并作为情感分类器的输入，以获取准确率高的语音识别结果。
基于 icnn bi lstm 语音情感识别方法

[发明专利]图像处理、缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质-CN202111586120.0在审
发明人：陈志扬;朱优松;杨帆;李韡;李朝闻;赵朝阳;陈盈盈;朱贵波;吴立威;赵瑞;王金桥;唐明 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司;中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像处理、缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述图像处理方法包括：对根据待处理图像得到的第一输入特征图在通道维度进行分组全连接处理，得到中间输出特征图；对所述中间输出特征图在空间维度进行局部特征聚合，得到聚合特征图；对所述聚合特征图在通道维度进行全连接处理，得到目标输出特征图，其中，所述目标输出特征图用于表征所述待处理图像中的目标对象。
图像处理缺陷检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像判定装置、图像判定方法及图像判定程序-CN201980052353.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：图像判定装置包括：一个或多个特征提取器，分别基于检查对象的图像而输出表示图像的特定特征的特征数据；第一学习部，使第一判定器以下述方式进行学习，即，基于将第一学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的第一特征数据，输出表示与第一学习图像关联的第一标签数据的第一输出数据；第二学习部，使第二判定器以下述方式进行学习，即，基于将第二学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的第二特征数据，输出表示与第二学习图像关联的第二标签数据的第二输出数据；以及输出部，基于第一输出数据及第二输出数据，输出表示与图像有关的综合判定结果的输出数据。
图像判定装置方法程序

[发明专利]一种基于多网融合的火灾检测方法-CN201910857365.9有效
发明人：李松斌;晏黔东;刘鹏 -专利权人：中国科学院声学研究所南海研究站
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多网融合的火灾检测方法，所述方法包括：将待检测的图片输入预先建立和训练好的火灾检测模型，输出是否发生火灾的检测结果；所述火灾检测模型包括：特征降维模块、多尺度低层特征扩展模块、高层特征抽象及重标定模块和特征映射模块；所述特征降维模块，用于对输入的图片进行降维并提取低层特征；所述多尺度低层特征扩展模块，用于对低层特征进行扩展，输出多尺度低层特征；所述高层特征抽象及重标定模块，用于对多尺度低层特征进行高层的抽象，实现低层特征向高层特征的映射得到高层特征；然后对高层特征进行重标定，输出重标定后的高层特征；所述特征映射模块，用于将重标定后的高层特征映射至目标输出。
一种基于融合火灾检测方法

[发明专利]一种虹膜识别装置-CN201611225713.3在审
发明人：吴世贵 -专利权人：广西民族大学
申请日： 2016-12-27 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种虹膜识别装置，属于虹膜识别技术领域，包括虹膜图像获取单元、虹膜图像预处理单元、虹膜图像特征值提取单元、虹膜图像特征值匹配单元和虹膜图像特征值存储单元。虹膜图像获取单元的输出端与虹膜图像预处理单元的图像接收端连接。虹膜图像预处理单元的数据输出端与虹膜图像特征值提取单元的输入端连接。虹膜图像特征值提取单元的输出端与虹膜图像特征值匹配单元连接。虹膜图像特征值匹配单元的特征值输出端与虹膜图像特征值存储单元的输入端连接。虹膜图像特征值存储单元的输出端与外部虹膜数据库连接。
一种虹膜识别装置

[发明专利]一种虹膜识别系统-CN201610869779.X在审
发明人：黄平;黄智翔;羊日飞 -专利权人：桂林师范高等专科学校
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种虹膜识别系统，属于虹膜识别技术领域，包括虹膜图像获取单元、虹膜图像预处理单元、虹膜图像特征值提取单元、虹膜图像特征值匹配单元和虹膜图像特征值存储单元。虹膜图像获取单元的输出端与虹膜图像预处理单元的图像接收端连接。虹膜图像预处理单元的数据输出端与虹膜图像特征值提取单元的输入端连接。虹膜图像特征值提取单元的输出端与虹膜图像特征值匹配单元连接。虹膜图像特征值匹配单元的特征值输出端与虹膜图像特征值存储单元的输入端连接。虹膜图像特征值存储单元的输出端与外部虹膜数据库连接。
一种虹膜识别系统

[发明专利]一种虹膜识别电路-CN201611224491.3在审
发明人：吴世贵 -专利权人：广西民族大学
申请日： 2016-12-27 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种虹膜识别电路，属于虹膜识别技术领域，包括虹膜图像获取电路、虹膜图像预处理电路、虹膜图像特征值提取电路、虹膜图像特征值匹配电路和虹膜图像特征值存储电路。虹膜图像获取电路的输出端与虹膜图像预处理电路的图像接收端连接。虹膜图像预处理电路的数据输出端与虹膜图像特征值提取电路的输入端连接。虹膜图像特征值提取电路的输出端与虹膜图像特征值匹配电路连接。虹膜图像特征值匹配电路的特征值输出端与虹膜图像特征值存储电路的输入端连接。虹膜图像特征值存储电路的输出端与外部虹膜数据库连接。
一种虹膜识别电路

[发明专利]深度图像输出模型训练方法、深度图像获取方法及装置-CN202210381423.7在审
发明人：王啸峰;叶云;黄冠 -专利权人：北京鉴智科技有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供了一种深度图像输出模型训练方法、深度图像获取方法及装置。所述方法包括：获取样本参考图像的二维图像特征和N幅样本源图像的三维代价体特征；调用深度特征提取网络层对二维图像特征进行特征提取，得到与深度估计关联的二维预测深度特征；调用极线Transformer网络层根据二维预测深度特征对三维代价体特征进行融合处理，生成三维融合代价体特征；基于二维预测深度特征和三维融合代价体特征，计算深度图像输出模型的损失值；在损失值处于预设范围内的情况下，将训练后的不包含深度特征提取网络层的深度图像输出模型作为最终的目标深度图像输出模型本申请可以提高深度图像的输出效率，及模型输出深度图像的精度。
深度图像输出模型训练方法获取装置

[发明专利]输出终端、数据输出系统和数据输出方法-CN200610093512.2无效
发明人：野中诚之;小山敏美 -专利权人：阿鲁策株式会社;株式会社赛塔
申请日： 2006-06-26 - 公布日： 2006-12-27 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种输出终端，其具有电子数据项接收装置、识别码接收装置、确定装置和输出装置。电子数据项接收装置接收电子数据项。当距离输出终端预定范围内有人员存在时，识别码接收装置接收有关这个人员的识别码。当确定装置确定识别码可靠时，输出装置输出电子数据项接收装置接收到的电子数据项。
输出终端数据系统方法

[发明专利]图像处理方法、电子设备和非瞬态计算机可读介质-CN202210115313.6在审
发明人：卢运华;陈冠男;那彦波 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像处理方法，包括：利用训练后的多尺度细节增强模型对待处理的输入图像进行细节增强，得到输出图像；其中，对输入图像进行多尺度分解，得到输入图像的基础层图像和至少一个细节层图像；获取第一特征图对应的第一残差特征，以及获取每个细节层图像的第二特征图对应的第二残差特征；根据第一残差特征、每个第二残差特征和第一特征图得到基础层输出图像，以及，对于每个细节层图像，根据第一残差特征、每个第二残差特征和该细节层图像的第二特征图得到该细节层图像对应的细节层输出图像；将基础层输出图像和每个细节层输出图像进行图像融合，得到输出图像。
图像处理方法电子设备瞬态计算机可读介质

[发明专利]一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法-CN202211003255.4在审
发明人：周旗开;牛福;张伟;王进;甄曙辉;杨瑞峰;侯珽;程旺迟;李睿智;高妍 -专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法，包括：获取光学遥感图像信息；利用遥感目标检测模型对所述光学遥感图像信息进行定位识别处理，得到输出特征图信息集合；所述输出特征图信息集合包括若干个输出特征图信息；对所述输出特征图信息集合进行后处理，得到目标图像检测信息集合。所述遥感目标检测模型由输入至输出方向依次包括输入端、主干特征提取网络、特征融合网络和输出端。本发明在主干特征提取网络和特征融合网络中将上下文转换模块融入，其通过分组卷积的操作构建了更适合于计算机视觉的计算单元，提取到了输入特征变量的静态和动态的上下文信息，同时构建了新的损失函数，优化了模型的遥感目标检测能力
一种基于特征融合遥感图像目标检测方法

[发明专利]一种酒瓶回收检测装置及其方法-CN202211062511.7在审
发明人：张兵;曹超逸;邢振超;李海涛 -专利权人：上海天臣微纳米科技股份有限公司;上海天臣射频技术有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01N21/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种酒瓶回收检测装置及其方法，装置包括：箱体；至少一个容纳组件，位于箱体内部，用于容置且固定酒瓶，箱体设置有开口，用于露出容纳组件；特征信息采集组件，位于箱体内部，特征信息采集端用于采集酒瓶的特征信息，特征信息输出端用于输出酒瓶的特征信息；通信组件；控制器，特征信息第一接收端与特征信息输出端连接，特征信息第一发送端与第一通信模块连接；服务器，特征信息第二接收端与第二通信模块连接，服务器用于生成检测结果，检测结果输出端用于输出检测结果；控制器还包括检测结果接收端，检测结果接收端与检测结果输出端通信连接。由此，整个过程无需人工依次获取酒瓶的特征信息，大大提升了检测效率。
一种酒瓶回收检测装置及其方法

[发明专利]一种基于超图神经网络的在线学习同伴互评分数聚合方法-CN202310279638.2在审
发明人：李明;段嘉峰;黄昌勤;陈雨婷;杨沙沙 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图神经网络的在线学习同伴互评分数聚合方法，包括：构建学生间的社交关系超图及对应的第一矩阵、学生间分数互评超图及对应的第二矩阵和学生分数自评超图及对应的第三矩阵；将第一矩阵、第二矩阵和第三矩阵分别输入至预设的深层超图卷积模型，对应得到第一输出特征、第二输出特征和第三输出特征；深层超图卷积模型包括卷积网络、图注意力网络以及残差网络；将第一输出特征、第二输出特征和第三输出特征进行特征交互，得到模态交互特征；聚合模态交互特征并根据聚合后的模态交互特征计算每一学生的预测分数
一种基于超图神经网络在线学习同伴评分聚合方法

[发明专利]一种卷积神经网络硬件加速器及加速方法-CN202111170837.7在审
发明人：丁昊杰 -专利权人：杭州菲数科技有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络硬件加速器，包括：存储器以输入通道优先的顺序存储输入特征图数据，特征图输入模块以输入通道优先读取方式读取输入特征图数据，特征图缓存模块：将输入特征图数据以输入通道优先存储的方式进行缓存，卷积核模块以输入通道优先存储的方式存储卷积核数据，计算模块每个时钟周期内依次并行读取M个输入特征图数据和M个卷积核数据，将输入特征图数据和M个卷积核数据进行点对点相乘，将所有点乘结果进行累加后得到卷积结果，将卷积结果并行输出N个输出通道的输出特征图数据；特征图输出模块将输出特征图数据以输出通道优先存储的方式写入存储器中。
一种卷积神经网络硬件加速器加速方法

[发明专利]胶囊内窥镜图像的处理方法、装置及处理设备-CN202211455173.3有效
发明人：孟李艾俐;官冠 -专利权人：元化智能科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请实施例适用于医疗技术领域，提供了一种胶囊内窥镜图像的处理方法、装置及处理设备，所述方法包括：接收多张胶囊内窥镜图像；将多张胶囊内窥镜图像输入至图像处理模型中，得到图像处理模型输出的多个特征向量；其中，多个特征向量至少包括平均池化层特征向量和全连接层特征向量，平均池化层特征向量由图像处理模型的平均池化层输出接口输出，全连接层特征向量由图像处理模型的全连接层输出接口输出；采用平均池化层特征向量和全连接层特征向量对多张胶囊内窥镜图像进行去重分类处理采用上述方法，可以通过同一个图像处理模型输出多个特征向量，从而针对性地采用各个特征向量对胶囊内窥镜图像进行去重分类处理。
胶囊内窥镜图像处理方法装置设备