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- [发明专利]基于图像属性主动学习的细粒度图像分类方法-CN202011325873.1有效
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宋凌云;彭杨柳;李伟;尚学群;俞梦真;李建鳌;李战怀;贺梦婷
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西北工业大学
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2020-11-23
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2022-09-02
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G06F16/55
- 本发明提出一种基于图像属性主动学习的细粒度图像分类方法，该方法包括三个模块:1)多基于全卷积网络和VGG‑16的属性特征筛选模块、基于属性的图像分类模块、基于主动学习的图片选择模块。相比现有的细粒度分类模型，本方法融入了主动学习的思想，可适用于小样本数据集，且无需局部注释信息。引入目标的属性信息，以此来弥补视觉信息和语义注释之间的鸿沟，使模型具有可解释性，同时属性特征与视觉特征的融合使得模型具有良好的分类预测结果。本发明的贡献在于：①选择特定的视觉特征以预测不同的视觉属性。②基于视觉属性在不同细粒度类别之间的区别，将其作为中间层次的语义特征，弥补了分类时的语义鸿沟。③通过模仿人类专家根据属性对具有视觉相似性的目标进行辨别时的方法，使模型具有可解释性，在有限数量的标记数据上提高了细粒度的分类性能。
- 基于图像属性主动学习细粒度分类方法
- [发明专利]相位敏感光时域反射光纤传感系统定位方法-CN201510941674.6有效
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庞拂飞;贺梦婷;梅煊玮;张小贝;王廷云
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上海大学
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2015-12-16
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2019-06-04
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G01H9/00
- 本发明涉及一种相位敏感光时域反射光纤传感系统定位方法，包括以下步骤：采集多次光脉冲对应的拍频数字信号、获得背向散射光相位矩阵Ф、确定外界振动扰动位置Y、在外界振动扰动位置Y之前和之后分别选取无相位扰动的位置X1和Z1及X2和Z2，对X1和Z1及X2和Z2在背向散射光相位矩阵Ф中对应列相位进行相位解卷绕，将相位变化拓展到‑∞~+∞范围；如果相位扰动位置的之前和之后位置的相位随时间变化相同，判决相位扰动为误报；否则，判决相位扰动为真实外界振动事件。本发明有效解决Ф‑OTDR系统应用中由于偏振衰落、干涉衰落引入错误异常相位的问题，克服衰落导致误报率高的问题，实现真实外界扰动事件的准确定位。它基于常规的Ф‑OTDR光纤分布式传感系统，简便易行。
- 相位敏感时域反射光纤传感系统定位方法
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