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[发明专利]目标检测方法及装置、计算机可存储介质-CN202010171153.8在审
发明人：陆娇娇 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：目标检测方法包括：获取待处理视频流，待处理视频流包括第i帧图像和第i+1帧图像，i为正整数；获取与第i帧图像中像素点对应的混合高斯模型，混合高斯模型包括至少一个单高斯模型；在第i+1帧图像中，确定与像素点处于相同位置的当前像素点；在混合高斯模型中存在至少一个与当前像素点相匹配的单高斯模型的情况下，执行如下步骤：利用混合高斯模型，判断第i+1帧图像中每个像素点是否属于目标；在第i+1帧图像中，确定属于目标的像素点与像素点总数的比值；根据比值，更新混合高斯模型；利用更新后的混合高斯模型，判断当前像素点是否属于目标。
目标检测方法装置计算机存储介质

[发明专利]一种端到端方言语音识别方法及AI颈椎治疗仪-CN202310653345.6在审
发明人：李晖军 -专利权人：深圳攀高医疗电子有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种端到端方言语音识别方法及AI颈椎治疗仪，方法包括步骤：利用长度最小描述算法对输入的第一语音信号的当前语音信号内容进行检测；根据检测结果提取第一语音信号中噪声信号的第一特征矢量并提取第二语音信号的第二特征矢量；利用单高斯模型分别对第一特征矢量、第二特征矢量进行拟合，分别获取第一高斯模型参数、第二高斯模型参数；利用提升变量分别对第一高斯模型参数、第二高斯模型参数进行变换求和，以对第二高斯模型参数进行参数补偿，获取第三高斯模型参数及第三语音信号；采用注意力算法对第三语音信号的方言音素进行预测识别；通过利用提升变量对高斯模型参数进行参数补偿，提高了方言音素信号的识别精度。
一种端方言语识别方法 ai 颈椎治疗

[发明专利]基于峰值密度聚类的高斯混合模型初始化方法及装置、聚类方法及装置-CN202211043062.1在审
发明人：石振锋;肖红彬;牛晓东;崔鲲 -专利权人：北京思维实创科技有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：基于峰值密度聚类的高斯混合模型初始化方法及装置、聚类方法及装置，涉及高斯混合模型高频时序数据聚类方法领域。为解决现有技术中存在的，对于时间序列数据而言，该模型很可能将相连的时序值分到不同的高斯混合分模型中，从而割裂时间序列的原有模式的问题，具体的：基于峰值密度聚类的高斯混合模型初始化方法：采集高斯混合模型中每个序列片段的局部密度和相对距离；采用归一化处理局部密度和相对距离；计算并排列每个时间序列片段的评判准则；根据排列结果选择远离零值的时间序列片段，并将时间序列片段所服从高斯分布的均值作为高斯混合模型的均值的初始化值；采集每个高斯模型的初始化值
基于峰值密度混合模型初始化方法装置

[发明专利]一种基于改进的混合高斯背景模型的实时运动目标检测方法-CN201110279656.8无效
发明人：刘昊 -专利权人：刘昊
申请日： 2011-09-20 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种适合安防级别较高的应用场合，基于视频图像的实时运动目标检测算法，具体步骤为：首先根据第一帧视频帧初始化K+1混合高斯模型，“K”即K个传统混合高斯模型，“1”为用于保存被遮挡的背景的临时背景高斯模型；其次，对于当前视频帧中的每个像素，按照传统混合高斯模型算法进行匹配更新，然后按照权重对5个混合高斯模型进行排序，确定是否需要将背景对应的混合高斯模型保存在那1个临时背景高斯模型中；再次，按照本发明的方法确定当前像素对应的前景图像本发明改进了基于传统混合高斯模型的运动目标的检测方法的对静止目标的漏检、失真、误检问题。
一种基于改进混合背景模型实时运动目标检测方法

[发明专利]一种基于高斯过程回归的电池健康状态预测方法和系统-CN202310862690.0在审
发明人：刘雨佳;郭霄宇;魏中宝;邢宇;方镇都 -专利权人：北京和瑞储能科技有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯过程回归的电池健康状态预测方法和系统，所述方法包括：对锂电池进行循环充放电实验，定义并获取锂电池当前的健康状态；根据锂电池当前的健康状态，获取健康状态SOH的经验公式，并识别所述经验公式中的最优参数；解耦最优参数中的放电深度和充放电倍率，建立健康状态的参数模型；基于所述参数模型建立高斯过程回归模型，优化高斯过程回归模型的超参数，完成高斯过程回归模型的训练；利用训练后的高斯过程回归模型，预测锂电池的健康状态提高了高斯过程回归模型对锂电池健康状态长期预测的准确性。
一种基于过程回归电池健康状态预测方法系统

[发明专利]基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法和系统-CN201811625195.3有效
发明人：马雷;江碧涛;蔡琳;马璐;朱莉珏;李非墨;田野;巩晓东;张一鸣;马楠;蔡健 -专利权人：北京市遥感信息研究所
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法和系统，该方法包括：从文本中抽取实体，并消除歧义；对消除歧义后的实体进行关系特征提取，得到实体关系特征向量；根据所述实体关系特征向量和混合高斯模型，进行模型训练，得到实体关系混合高斯模型；对实体关系混合高斯模型进行更新修正，得到更新后的实体关系混合高斯模型；在知识图谱构建过程中，基于所述更新后的实体关系混合高斯模型，进行实体关系抽取。
基于混合模型知识图谱关系抽取方法系统

[发明专利]一种基于高斯混合无迹卡尔曼滤波的目标跟踪方法-CN202310606384.0在审
发明人：何嘉诚;彭倍;王刚;王洁;陈建;龚犇飏;马浩然 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高斯混合无迹卡尔曼滤波的目标跟踪方法，包括：通过高斯混合模型对测量噪声进行分解，得到多个高斯噪声分量模型；所述多个高斯噪声分量模型为具有不同均值、方差和混合比例的高斯分布；基于所述多个高斯噪声分量模型，确定滤波系统分别在每个高斯噪声分量下的状态方程和测量方程；基于多个所述状态方程和所述测量方程，融合得到目标的融合状态和融合协方差；通过测量噪声的分解和目标状态的加权融合，抑制了噪声的影响提高了目标跟踪的准确性
一种基于混合卡尔滤波目标跟踪方法

[发明专利]一种语音识别方法及装置-CN201511027242.0在审
发明人：王育军;侯锐 -专利权人：乐视致新电子科技（天津）有限公司
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-08-24 - 主分类号： G10L15/14 文献下载
摘要：本发明中，预先根据通过模型训练得到的N个高斯进行软性聚类计算，得到M个软聚类高斯；在进行语音识别时，将语音转换得到特征向量，并根据该特征向量计算得分最高的前L个软聚类高斯，其中L小于M；将L个软聚类高斯内的各成员高斯，作为语音识别过程中声学模型里需要参与计算的高斯，进行声学模型似然度的计算。本发明提供的方法在语音识别的时候采用动态高斯选择的方式，减少识别过程中声学模型里需要评估的高斯个数，提高了声学模型似然度评估的速度和准确性。
一种语音识别方法装置

[发明专利]基于高斯混合模型的光信号判决反馈均衡器-CN202210898519.0在审
发明人：孙林;刘宁 -专利权人：苏州大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型的光信号判决反馈均衡器，其包括：采样单元，采样单元将输入光信号进行时间上的采样，并将输入光信号转化为数字信号；高斯混合模型单元，高斯混合模型单元对数字信号进行高斯分布的估计，得到高斯分布的均值和标准差；判决单元，判决单元接收估计的高斯分布的均值和标准差，并进行判决处理得到判决输出；反馈单元，反馈单元将判决输出反馈给滤波后的数字信号，并与滤波后的数字信号相加。本发明基于高斯混合模型的光信号判决反馈均衡器将高斯混合模型运用于反馈回路中，用来提升判决准确度，可以有效抑制误差传播效应、降低误码率。
基于混合模型信号判决反馈均衡器

[发明专利]基于交叉熵法的多模式下设备的健康度评估方法及系统-CN201710157155.X有效
发明人：吴芳基;李杰;倪军 -专利权人：杭州安脉盛智能技术有限公司
申请日： 2017-03-16 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于交叉熵法的多模式下设备的健康度评估方法及系统，该方法包括：获取设备或设备内一部件的健康数据和运行数据；对获取到的健康数据和运行数据分别进行特征提取，形成健康特征数据库和运行特征数据库；根据健康特征数据库内的数据采用交叉熵法确定高斯混合模型内高斯模式的个数；根据健康特征数据库内的数据和确定的高斯模式的个数建立健康高斯混合模型，根据运行特征数据库和确定的高斯模式的个数建立运行高斯混合模型；计算多模式情况下健康高斯混合模型和运行高斯混合模型的重合度；根据计算得到的重合度评估该设备或部件的健康度
基于交叉模式设备健康评估方法系统

[发明专利]对象检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110500485.0在审
发明人：鲍慊;刘武;孙宇;梅涛;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：该对象检测方法包括：对待检测样本中各对象的高斯核进行标注得到高斯核标签信息，并基于所述高斯核标签信息筛选高斯核碰撞对；将所述高斯核碰撞对中的第一高斯核和第二高斯核的中心点坐标分别进行调整，以得到所述待检测样本的高斯核修正信息；利用所述待检测样本和所述高斯核修正信息进行模型训练得到对象检测模型，以利用所述对象检测模型进行对象检测。
对象检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于高斯过程回归的转向路感模拟方法-CN202011601825.0在审
发明人：赵蕊;蔡锦康;邓伟文;丁娟 -专利权人：浙江天行健智能科技有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于高斯过程回归的转向路感模拟方法，包括以下步骤：进行实车数据采集；试验数据预处理；划分训练数据集和测试数据集；使用高斯过程回归算法训练基于高斯过程回归的转向路感模拟模型；测试基于高斯过程回归的转向路感模拟模型，高斯过程回归模型的输入变量为纵向车速、车辆横向加速度、车辆横摆角速度、车辆垂向载荷、方向盘转角、方向盘角速度，输出变量为方向盘力矩；根据所得的基于高斯过程回归的转向路感模拟模型进行转向路感模拟。本发明使用真实车辆采集试验数据，采用高斯过程回归算法进行转向路感模拟模型建模，得到的基于高斯过程回归的转向路感模拟模型性能稳定，精度高，运算速度快，实时性好，克服了现有技术的缺陷。
基于过程回归转向模拟方法

[发明专利]机械臂运动轨迹规划方法、系统、存储介质和电子设备-CN202210729157.2有效
发明人：梁骥;闫硕;徐金中;于歌;孙广彬;郭丽丽 -专利权人：中国科学院空间应用工程与技术中心
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种机械臂运动轨迹规划方法、系统、存储介质和电子设备，包括：采用预设线性高斯控制器获取机械臂的名义轨迹，根据名义轨迹得到机械臂的高斯混合模型；基于高斯混合模型，获取机械臂的局部动力学模型；根据LQR算法获取局部动力学模型对应的线性高斯控制器控制系数；根据控制系数对预设线性高斯控制器进行修正并进行迭代训练，直至将符合条件的线性高斯控制器确定为目标线性高斯控制器，利用目标线性高斯控制器生成机械臂的目标运动轨迹本发明将动力学模型的拟合分为由粗到精的两个过程，极大减少动力学模型的拟合难度，提高样本的利用率、降低所需采样的数目，并通过LQR方法，提升了对于机械臂轨迹的优化效率。
机械运动轨迹规划方法系统存储介质电子设备

[发明专利]动作计数方法、装置、设备及存储介质-CN202110144646.7在审
发明人：葛成伟;关涛;童俊文 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请中，动作计数包括：利用预先训练获得的视频帧动作识别模型对待计数视频进行识别，得到高斯回归输出序列；根据所述高斯回归输出序列进行高斯建模，得到高斯模型；根据所述高斯模型中高斯分布的个数，进行动作计数
动作计数方法装置设备存储介质

[发明专利]分段混合高斯模型的视频图像运动目标提取方法及系统-CN201711161436.9有效
发明人：王媛妮 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了分段混合高斯模型的视频图像运动目标提取方法及系统，所述方法包括步骤：训练并得到有效的混合高斯模型；采用帧差分法对视频图像中的帧进行分段；在每段分好的帧内调整混合高斯模型的局部阈值；根据调整好的混合高斯模型的局部阈值分段混合高斯模型的视频图像运动目标提取系统，用来实现所述方法。本发明在提取运动目标时对动态干扰有较好的抑制作用。
分段混合模型视频图像运动目标提取方法系统