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[发明专利]一种识别打电话的方法及设备-CN201910339506.8有效
发明人：陈海波 -专利权人：深兰科技（上海）有限公司
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取当前目标图像帧，通过预设的第一网络模型输出目标图像帧的第一目标中各目标点的识别结果；根据所述各目标点的位置是否满足预设位置关系，初次确定所述第一目标的行为分类；初次确定的行为分类为第一行为时，通过预设的第二网络模型对各目标点的识别结果处理输出所述第一目标的行为分类结果，通过预设的第三网络模型对目标图像帧处理输出与第一行为相关的第二目标的识别结果，分别对分类结果和识别结果加权求和，再次确定所述第一目标的行为分类是否为第一行为
一种识别打电话方法设备

[发明专利]基于归一化音符显马尔可夫模型的MIDI音乐流派分类方法-CN201910274136.4有效
发明人：韦岗;潘镇锋;曹燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本发明提供基于归一化音符显马尔可夫模型的MIDI音乐流派分类方法，其包括:对MIDI音乐文件的音轨预处理；对预处理后的MIDI文件识别旋律音轨和伴奏音轨，分别提取出旋律、伴奏音符向量组；基于乐理对旋律、伴奏音符向量组分别先做归一化处理，然后建立八度循环音名跳转、12个音名八度跳转马尔可夫模型，提取旋律、伴奏音轨的特征向量；将其分别输入到预训练好的两个分类器，利用集成学习方法，计算出最终音乐流派分类结果本发明对音符归一化处理，去掉调式对音乐风格的影响，提取特征时考虑了旋律、伴奏的音符在一个八度内和八度之间跳转对音乐风格分类的影响，音符在特定音乐流派下的变化规律和联系，有利于提高分类的准确性。
基于归一化音符显马尔可夫模型 midi 音乐流派分类方法

[发明专利]一种URL分类匹配的方法及装置-CN201811569675.2有效
发明人：张晓东 -专利权人：武汉思普崚技术有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F16/955 文献下载
摘要：本申请公开一种URL分类匹配的方法及装置，所述方法包括：获取第一报文，筛选出所述第一报文中的第一服务器IP地址和第一域名；转换第一服务器IP地址为第一数字地址；查找与平衡二叉搜索树中与第一数字地址相同的第二数字地址，相对应的第二域名，其中，所述平衡二叉搜索树包括数个节点，所述节点包括第二数字地址、第二域名和第二域名分类；判断所述第一域名与所述第二域名是否相同；如果相同，确定第一域名分类为第二域名分类。本申请利用数字地址进行查找和匹配的效率，较利用服务器IP地址字符串形式进行查找和匹配的效率大大提高，并且本申请通过平衡二叉搜索树中的节点，可以快速查找到所述第一域名的第一域名分类。
一种 url 分类匹配方法装置

[发明专利]一种盘点数据处理方法、系统及装置-CN201811515515.X有效
发明人：贺月路;林俊贤 -专利权人：广州市贺氏办公设备有限公司
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开了一种盘点数据处理方法、系统及装置，方法包括：采集盘点数据；对采集的盘点数据进行自动分析校对，其中，自动分析校对包括对盘点数据进行分类汇总和对错误的盘点数据进行删除标识；对自动分析校对后的盘点数据进行分类显示，所述分类显示包括显示带删除标识的盘点数据和不显示带删除标识的盘点数据。本发明能自动校对盘点数据是否准确、对盘点数据进行分类汇总和对错误的盘点数据进行删除标识，省去人工校对的时间，提高了工作效率，也方便了数据浏览和数据统计；通过分类显示来显示带删除标识的盘点数据或不显示带删除标识的盘点数据
一种盘点数据处理方法系统装置

[发明专利]基于改进分类效用的无参数聚类方法及电子设备-CN201711125165.1有效
发明人：徐家燕;姜伟;冯宜安;位恒曦 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团公司
申请日： 2017-11-14 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例中提供一种基于改进分类效用的无参数聚类方法及电子设备，用以解决现有技术中存在通过现有的聚类方法划分类别时得到的聚类结果的准确性较低的技术问题。其中，方法包括确定多个待聚类实例对应的多个类向量；基于由多个类向量确定的相似度矩阵对多个待聚类实例进行至少一次合并，获得至少一个合并结果，并计算每个合并结果对应的分类效用值，分类效用值用于指示多个待聚类实例的基本层次类别；若至少一个合并结果中任一合并结果表明多个待聚类实例对应的类别个数小于等于预设类别个数，或者多个待聚类实例对应的至少两个类别中两两类别之间的最大相似度为零，则输出聚类结果，聚类结果为分类效用值最大时对应的合并结果
基于改进分类效用参数方法电子设备

[发明专利]一种基于广义一致性构建脑功能网络与相关向量机的疲劳分类方法-CN201910069956.X有效
发明人：王洪涛;刘旭程;吴聪;唐聪;裴子安;岳洪伟;陈鹏;李俊华 -专利权人：五邑大学
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： A61B5/18 文献下载
摘要：本发明提供一种基于广义一致性构建脑功能网络与相关向量机的疲劳分类方法，本发明相对于现有技术具有较高的可靠性和准确性，通过信息流动的方向、因果关系构建有效的疲劳分类网络，以对不同精神状态下脑网络的连接特性进行分类本发明利用相关向量机对连接特征进行分类，能够实现90％以上的分类精度，验证拓扑结构分析的可靠性，还为疲劳检测提供一种新的方法。
一种基于广义一致性构建功能网络相关向量疲劳分类方法

[发明专利]一种基于注意力的非最大化抑制方法-CN201910524163.2有效
发明人：郭春生;蔡蒙;陈华华;章坚武 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力的非最大化抑制方法，包括：步骤S1、将测试图像输入预先训练好的Faster RCNN网络，提取所述图像的特征信息，Region of Interest网络部分输出各个建议区域上不同类别目标的分类置信度；步骤S2、将所述分类置信度作为注意力驱动信号进行自上而下的反向传播，生成目标注意力地图；步骤S3、根据所述注意力地图计算每一检测边界框的感兴趣概率，并将所述感兴趣概率与所述分类置信度的加权和作为感兴趣分数本发明能够充分利用网络中图像的特征信息，以有效解决目标分类置信度的空间信息缺失问题，调节分类置信度与定位精度的不一致性；并且在不用修改网络或者额外的网络训练情况下，改进了NMS，提高了目标检测的精度。
一种基于注意力最大化抑制方法

[发明专利]一种光缆振动中断预警系统的分类器训练方法-CN201910527175.0有效
发明人：张珮明 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种光缆振动中断预警系统的分类器训练方法，用于解决现有技术中的光纤振动探测系统无法识别振动原因的技术问题。将所有的训练信号样本随机分为两组，3/4的训练信号样本作为训练组样本，剩余的1/4训练信号样本作为测试组样本；将各个组中的所有训练信号样本作为一个整体，计算该组的特征向量；对测试组样本计算特征向量取值，然后使用分类器对测试组样本进行分类；将每份测试组样板信号的测试分组结果与该信号的实际分组比较，从而获得分类的准确率，当准确率在预设范围内，则分类器训练完成。
一种光缆振动中断预警系统分类训练方法

[发明专利]一种油品质量群落分析系统-CN201810286430.2有效
发明人：王维民;卢衍波;郑斌;周金广;王守城;王乐;徐敏;倪庆旭 -专利权人：中国石油化工股份有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种油品质量群落分析系统，其包括数据获取模块，其获取用于建立油品分类模型的油品样本数据，特征筛选模块，其对获取的油品样本数据进行分析，确定用来建立油品分类模型的油品属性特征，分类划分模块，其根据油品分类模型将油品样本数据划分成若干类别，无监督聚类模块，其根据油品间的相似性，利用无监督聚类模型将经过分类划分的油品样本数据的每一类细分成若干个群落，群落分析模块，其对划分后的各个油品群落进行特征归纳和油品画像，并分析各群落间的油品差异，基于油品质量群落分析结果
一种油品质量群落分析系统

[发明专利]基于半监督深度学习的CT图像分类方法、系统、装置-CN201910554363.2有效
发明人：田捷;王硕;刘振宇 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于半监督深度学习的CT图像分类方法、系统、装置，旨在解决现有监督学习方法无法识别无标签CT图像的问题。本发明方法包括：将待分类的CT图像的三维感兴趣区域作为第一感兴趣区域，根据第一感兴趣区域的中心点坐标选取第一预设尺寸的三维区域作为第二感兴趣区域；采用三次样条差值算法将第一感兴趣区域缩放至第二预设尺寸，并对第二感兴趣区域和缩放后的第一感兴趣区域进行归一化；根据归一化后的第一感兴趣区域、第二感兴趣区域，通过卷积自编码器CAE获取感兴趣区域无监督特征；基于无监督特征，采用随机森林分类器获取CT图像的分类结果本发明可以获取无标签CT图像的分类。
基于监督深度学习 ct 图像分类方法系统装置

[发明专利]基于遥感图像的土地利用分类方法、存储介质和计算设备-CN201910594038.9有效
发明人：吴大放;何尹杰;刘艳艳 -专利权人：广州大学
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遥感图像的土地利用分类方法、存储介质和计算设备，方法包括：首先，获取目标城市的遥感图像；初步解译遥感图像，得到图像初步分类结果；矢量提取出目标城市地图中的轨道交通线路和站点，得到矢量化的轨道交通线路与站点利用矢量化的轨道交通线路与站点对遥感图像进行裁剪，裁剪出轨道交通沿线区域的遥感图像；利用Google地球获取轨道交通沿线区域的遥感图像，根据POI类别和从Google地球获取到的遥感图像中的用地类型判别标志针对初步分类结果为建筑用地的轨道交通沿线区域遥感图像进行再次解译，得到最终土地利用分类结果；本发明可以准确快速地对城市轨道交通线路与站点区域进行土地利用分类，快速获取到土地利用情况。
基于遥感图像土地利用分类方法存储介质计算设备

[发明专利]基于特征行为分析的被动式工控设备指纹识别方法及装置-CN201910355465.1有效
发明人：沈超;贾战培;刘畅;陈宇飞;张萌;刘烃;管晓宏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：利用采集的特征指纹样本训练分类器模型，确定分类器的关键参数，为指纹识别提供分类器模型；利用训练好的分类器模型，对工控设备进行指纹识别，具体为对待测设备指纹是否属于原已知设备进行双分类，若结果为待测指纹属于原设备
基于特征行为分析被动式设备指纹识别方法装置

[发明专利]基于二进制特征分类器的建筑物提取方法-CN201710406607.3有效
发明人：胡艳;丁忆;李朋龙;徐永书;李静;罗鼎;李胜;段松江;王斌;王岚;姜紫薇;郑中;吴寒;曾远文;魏文杰 -专利权人：重庆市地理信息中心
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二进制特征分类器的建筑物提取方法，首先对原图像进行降采样，转换至LAB颜色空间，然后在LAB颜色空间之下实施SLIC超分割获得交叉点，利用二进制特征分类器对交叉点进行二分类获得建筑物交叉点和非建筑物交叉点，从而获得建筑物区域；之后将提取出的建筑物区域图像转换至LAB颜色空间，然后在LAB颜色空间之下实施SLIC超分割获得新交叉点，利用二进制特征分类器对新交叉点进行三分类，获得建筑物内部点、建筑物边缘点和非建筑物点
二进制特征分类器建筑物轮廓建筑物区域建筑物提取非建筑物建筑物边缘建筑物内部算法过程图像转换二分类降采样三分类原图像分割建筑物转换

[发明专利]一种高时频遥感图像特征辅助的居民地提取与分类方法-CN201910176413.8有效
发明人：任玉环;刘亚岚 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种高时频遥感图像特征辅助的居民地提取与分类方法，其步骤：首先收集覆盖研究区域的高时频遥感图像和相应区域的夜间灯光数据，其次对收集的高时频遥感图像进行辐射定标、几何校正和图像配准，对夜间灯光数据进行图像重采样NDWI最大值合成阈值分割、近红外波段辐亮度随太阳高度角的变化斜率阈值分割、夜间灯光数据约束等逐步剔除背景地类实现居民地提取，得到居民地提取结果图，最后通过居民地连续斑块的面积和夜间灯光的阈值分割实现居民地分类，得到居民地分类结果图。方法易行，操作简便，能够较好的将水体、裸地等与居民地区分开来，且能够实现居民地二级分类，居民地提取与分类精度较高。
一种高时频遥感图像特征辅助居民地提取分类方法

[发明专利]基于双向Ladder结构的人脸属性分类系统-CN201811595193.4有效
发明人：赫然;郑欣;黄怀波 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于双向Ladder结构的人脸属性分类系统,旨在解决如何充分利用深度网络中不同层次的特征，以及不同层次特征与不同人脸属性之间的对应关系，以提高人脸属性分类的精确度为此目的，本发明提供的基于双向Ladder结构的人脸属性分类系统包括双向Ladder自编码器模块、自适应注意力模块和自适应评分融合模块；双向Ladder自编码器模块包括编码器模块和解码器模块；自适应注意力模块包括多个注意力子模块；自适应评分融合模块配置为根据编码器模块的输出结果与注意力子模块输出的结果获取待测人脸图像的人脸属性分类结果。基于上述结构可以充分利用不同层次的编码特征和解码特征，提高人脸属性分类的精确度。
基于双向 ladder 结构属性分类系统