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[发明专利]图层分类的方法及装置-CN202110782277.4在审
发明人：崔淼;陈成才 -专利权人：上海智臻智能网络科技股份有限公司
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种图层分类的方法及装置，该方法包括：获取输入图像的特征图，所述输入图像为建筑图像；根据所述特征图确定所述输入图像中各图层的多尺度特征图；基于所述各图层的上下文信息对所述多尺度特征图进行特征增强，得到目标特征图；基于所述目标特征图进行图层分类，得到所述各图层的分类结果。本申请实施例中的方法能够提高图层分类的准确率。
分类方法装置

[发明专利]基于统一优化目标框架图神经网络的数据分类方法及装置-CN202110023447.0在审
发明人：石川;王啸;朱美琪 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了基于统一优化目标框架图神经网络的数据分类方法及装置，获取待分类对象的描述信息，待分类对象之间的关系信息；基于描述信息生成特征矩阵，基于关系信息生成邻接矩阵；将特征矩阵和邻接矩阵输入预先构建并训练完成的图神经网络，得到各待分类对象的分类结果；图神经网络是根据预先确定的特征传播方程构建的，特征传播方程是在预设优化目标方程的基础上进行图形过滤器赋值得到的，优化目标方程包括特征拟合约束项和图拉普拉斯正则化约束项。提出了图神经网络的统一的优化目标方程，并对图形过滤器进行赋值得到特征传播方程，根据特征传播方程构建图神经网络，根据所构建的图神经网络对待分类对象进行分类，能够提高分类准确性。
基于统一优化目标框架神经网络数据分类方法装置

[发明专利]一种基于全局优化决策的遥感图像建筑物检测分类方法-CN201510468282.2有效
发明人：罗晓燕;白椿山;马媛媛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-08-03 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本遥感图像建筑物检测分类方法首先获取源于机载雷达激光的DSM图数据和可见光图数据，把DSM图尺寸变换并二值化，滤除图像边缘的干扰，融合DSM图和可见光图，再分离融合图像的白色大小区域，对大区域利用组合特征进行分类，对小区域利用全局优化决策出建筑物分类的特征，按各特征设定的阈值对建筑物区域进行分类，计算熵最小的分支，再计算该分支中纯度最高的建筑物区域，结合这些数据得到各特征权重，权重最大的特征就是这一级分类特征，依次判决特征先后顺序，实现遥感图像建筑物检测分类过程。本发明可用于遥感图像建筑物的检测分类，对于准确地检测分类遥感图像建筑物有着重要意义，具有广阔的市场前景和应用价值。
一种基于全局优化决策遥感图像建筑物检测分类方法

[发明专利]一种结合用户关系与贝叶斯理论的邮件分类方法-CN201510779256.1有效
发明人：周可;王桦;刘庆;沈慧羊 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2015-11-13 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： H04L12/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合用户关系与贝叶斯理论的邮件分类方法，通过提取邮件内包含的用户关系构建用户关系图并结合改进的朴素贝叶斯方法，实现对电子邮件的自动分类，提高分类系统的准确率，减少误判率。本发明提出了可信因子来估算朴素贝叶斯分类器分类结果的可信度，并将朴素贝叶斯方法与用户关系图相结合，采用正常邮件内包含的用户关系来构建用户关系图，并根据用户处理邮件的一般习惯规律生成用户白名单。在新邮件分类的过程中，不断将分类结果反馈至用户关系图，同时更新用户白名单，使得分类系统能根据新邮件的变化自动调整用户关系图及白名单，从而达到更高的准确率。
一种结合用户关系贝叶斯理论邮件分类方法

[发明专利]一种基于软件无线电的雷达辐射源信号分类系统及方法-CN202010949182.2有效
发明人：马知远;黄智;夏炎;林安妮;余文婷 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于软件无线电的雷达辐射源信号分类系统及方法，该系统包括：参数可调雷达系统生成雷达时域信号时频特征图和短时自相关时频特征图；两组并行的CNN(Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)分别基于时频特征图和短时自相关时频特征图进行深度学习训练，得到输出预分类结果至推理机，推理机根据预分类结果和分类函数输出待分类的雷达时域信号的分类结果；引入人工智能技术，采用智能信息处理方式，挖掘更深层次、适应性更强的特征；利用短时自相关技术降低空间噪声对信号的影响，采用多特征图联合决策方法增强系统对复杂数据的拟合性，实现更加精准高效的自动分类，在低信噪比下有更高的分类识别率。
一种基于软件无线电雷达辐射源信号分类系统方法

[发明专利]一种采用具有稀疏基序图卷积网络进行分类的方法-CN202210636574.2在审
发明人：苏荔;姜璇;李国荣;张新峰;卿来云;黄庆明 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用具有稀疏基序图卷积网络进行分类的方法，包括以下步骤：将待分类目标与已知目标一起制成拓扑图，拓扑图中，目标作为节点，目标之间的联系为拓扑图的边；通过图卷积网络对拓扑图进行识别，获得拓扑图中待分类目标的分类；在图卷积网络对拓扑图进行识别时，获取拓扑图的原始邻接矩阵和基序邻接矩阵，通过原始邻接矩阵和基序邻接矩阵进行信息传递；其中，图卷积网络通过原始邻接矩阵进行消息传递获得全局特征，通过基序邻接矩阵进行消息传递获得局部特征，将全局特征和局部特征聚合获得待分类目标的特征，从而完成待分类目标的分类。本发明公开的采用具有稀疏基序图卷积网络进行分类的方法，缓解了过平滑的问题，极大提高了分类的精度。
一种采用具有稀疏图卷网络进行分类方法

[发明专利]基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统-CN202110080195.5有效
发明人：王美红;邱淋灵;李涵;王晓黎;陈岐望 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统。该方法包括：构建基于门控图神经网络的分类模型，分类模型包括依次连接的若干层，其中，各层均包括一图神经网络结构以及一分类器，第一层中图神经网络结构和分类器直接连接，第t层中图神经网络结构和分类器之间通过门控结构连接，t为大于1的整数；确定样本数据集中各论文样本i的特征矩阵#imgabs0#将各论文样本的特征矩阵#imgabs1#输入分类模型，并以各论文样本的类型为标签对分类模型进行训练；训练过程中，融合了样本论文的属性，且通过门控机制，聚合远距离节点信息，在获得更多语义信息的同时，解决了梯度消失问题，提升了分类的准确度。
基于门控注意力网络论文分类模型构建方法系统

[发明专利]图像分类方法、装置、电子装置和存储介质-CN202111227594.6在审
发明人：胡云青;金炫 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类方法、装置、电子装置和存储介质。其中，该方法包括：获取待分类图像；对上述待分类图像进行分析，得到第一特征图，其中，上述第一特征图为具备实例感知的特征图；基于上述第一特征图，从上述待分类图像中获取区域放大图像，其中，上述区域放大图像为上述待分类图像中的局部实例区域；利用上述区域放大图像预测上述待分类图像的归属类别。本发明解决了相关技术中图像分类处理方法的资源耗费成本较高的技术问题。
图像分类方法装置电子存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的结直肠癌MMR辅助判读系统和方法-CN202310771925.5在审
发明人：王华;陶波;杨泽鹏;黄文卓 -专利权人：杭州智汇明壹医疗科技有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的结直肠癌MMR辅助判读系统和方法，其中系统包括：图像获取模块，用于获取待测图像；预处理模块，用于将所述待测图像经过预处理后输入训练好的癌区分割模型和细胞分类模型；癌区分割模块，用于通过所述癌区分割模型对输入数据进行癌区分割处理，生成癌区遮罩图；所述癌区分割模型为改进的Unet模型，通过E‑ELAN模块与Transformer+模块共同作用，实现癌区探测分割；细胞分类模块，用于通过所述细胞分类模型对的输入数据进行细胞分类处理，生成细胞分类遮罩图；所述细胞分类模型为改进的yolo模型；后处理模块，用于将所述癌区遮罩图与所述细胞分类遮罩图进行合并，并进行后处理，得到最终效果图。
一种基于深度学习直肠癌 mmr 辅助判读系统方法

[发明专利]一种车辆细粒度分类方法及装置-CN202010183058.X有效
发明人：傅慧源;马华东;王川铭 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆细粒度分类方法及装置，该分类方法包括：通过卷积神经网络提取输入图片的基本特征图；根据基本特征图自适应构建全局结构图；采用图卷积神经网络对全局结构图进行关联关系推理，形成全局指导信息；将全局指导信息应用在基本特征图上，得到增强特征图；将增强特征图输入到分类器中进行分类。本发明分类方法通过对车辆不同部件之间进行关联关系推理，并将关联关系推理结果应用到基本特征图上，使得到的特征图拥有更强的表达能力，提升了车辆细粒度图像分类的准确率；此外，该分类方法无需对关键区域进行标注而且特征提取快捷
一种车辆细粒度分类方法装置

[发明专利]一种确定跟踪状态的方法、装置、存储介质和电子设备-CN202110532147.5有效
发明人：张发恩;李大维 -专利权人：创新奇智（成都）科技有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种确定跟踪状态的方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：获取待跟踪图像；利用目标跟踪算法对待跟踪图像中的跟踪对象进行跟踪处理，获得目标响应图；将目标响应图输入到预先训练好的图像分类模型中，以使预先训练好的图像分类模型对目标响应图进行分类识别，以获得用于表示跟踪对象的跟踪状态的目标图像分类结果；其中，预先训练好的图像分类模型是根据训练集对初始图像分类模型进行训练得到的，训练集包括训练响应图和训练响应图对应的训练图像分类结果
一种确定跟踪状态方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于通道分组注意力模型的细粒度车辆分类方法-CN202110514090.6在审
发明人：赵卫东;赵丽娟 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于通道分组注意力模型的细粒度车辆分类方法，属于细粒度图像分类领域，用通道分组与注意力模型相结合的方式构建CGA‑CNN网络，采用该网络进行分类时，输入的图像经过骨干网络和特征金字塔网络生成16倍和32倍下采样特征图；16倍下采样特征图经过全局平均池化层、全连接层和Softmax分类层得到初步分类结果；然后生成16倍下采样类激活图；再进行通道分组，将各组的类激活图相加生成注意力图；注意力图被下采样至32倍，与32倍下采样特征图进行元素级乘法，得到新的32倍下采样特征图；新得到的32倍下采样特征图经过全局平均池化层、全连接层和Softmax分类层得到最终分类结果。本发明能更好的识别图像的判别性区域，进一步提高车辆细粒度分类的精度。
一种基于通道分组注意力模型细粒度车辆分类方法

[发明专利]基于自监督双粒度多图学习的文本分类方法-CN202310038679.2在审
发明人：赵宇海;王梅霞;王业江;印莹 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自监督双粒度多图学习的文本分类方法，涉及文本分类技术领域。该方法首先获得原始文本数据集与对应的标签集，并对原始文本数据集进行数据预处理，得到多图数据集；再利用增强编码器对图数据进行增强，并使用图编码器学习增强后的图表示；然后将多头自注意力机制作用于图表示，学习图包中各个图之间的上下文信息，生成包级图，并利用包编码器通过包级图学习包表示；再通过图‑图的学习机制同时学习图表示和包表示，并设计包级对比损失和图级对比损失作为损失函数，自监督地学习包表示和图表示；最后对待分类的文本分类任务利用学习到的包表示和图表示，在粗粒度和细粒度上对待分类的文本同时进行标签预测，实现文本分类。
基于监督粒度学习文本分类方法

[发明专利]一种高光谱高空间分辨率遥感影像分类方法及装置-CN202310156527.2在审
发明人：胡鑫;兰泽英;黄淑娟;程晓晖 -专利权人：广州市城市规划勘测设计研究院;广东工业大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种高光谱高空间分辨率遥感影像分类方法及装置，方法包括：对高光谱高空间分辨率遥感影像提取获得细节特征图和语义特征图；对语义特征图进行降维，获得分类特征图，将其每个像素的通道进行归一化处理并对其进行尺寸重塑，获得概率向量编码矩阵，再结合其转置矩阵，获得类间上下文关系矩阵并应用于语义特征图以获得上下文信息特征图，然后与语义特征图进行级联后降维，获得降维特征图，再与细节特征图进行级联，获得高光谱高空间分辨率遥感影像特征图并通过主分类器进行类别划分，获得高光谱高空间分辨率遥感影像的分类图。本发明在高光谱高空间分辨率遥感影像的分类过程中引入类间上下文信息，能够缓解光谱的变异性，提高分类准确性。
一种光谱空间分辨率遥感影像分类方法装置

[发明专利]弱监督视频时序动作检测与分类方法及系统-CN202211056034.3在审
发明人：张娅;鞠陈;郑锟浩;刘金祥;谢伟迪;王延峰 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种弱监督视频时序动作检测与分类方法及系统，包括：根据输入长视频提取单模态特征图；将单模态特征图映射为动作分类概率和动作定位概率图；基于动作定位概率图蒸馏背景伪标签；根据输入长视频和动作名称列表提取视觉特征图和文本特征图；计算动作检测概率图；基于动作检测概率图蒸馏前景伪标签；根据背景伪标签对动作定位进行背景协同优化；根据前景伪标签对动作检测进行前景协同优化；基于动作分类概率产生视频分类结果，基于动作定位概率图产生视频检测结果本发明采用蒸馏协同的策略，促使单模态和跨模态框架优势互补，实现更完整且准确的时序动作检测和分类。
监督视频时序动作检测分类方法系统