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[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质-CN202010790826.8在审
发明人：杨靖康;冯俐铜;陈伟嵘;严肖朋;郑华滨;张伟 -专利权人：商汤集团有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：电子设备和存储介质，所述方法包括：获取待识别的目标图像；利用已训练的图像识别网络对所述目标图像进行识别，确定所述目标图像中目标对象的类别信息，其中，所述已训练的图像识别网络是基于样本图像的样本标签所对应的置信度对初始状态的图像识别网络进行训练得到的，所述样本标签所对应的置信度是基于所述初始状态的图像识别网络输出的所述样本图像的第一识别结果得到的。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种针对光场阵列相机的场景深度估计方法-CN201810256154.5有效
发明人：杨俊刚;王应谦;肖超;李骏;安玮 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对光场阵列相机的场景深度估计方法，由于三维场景中不同深度的物体对应不同的视差，本发明方法利用光场阵列相机所获取的子图像，通过纵向方差分析来得到当前场景的初始深度图与对应的置信度分布图。随后，本发明设计了一种“置信度引导下的深度传播”算法来对初始深度图进行去噪滤波和边缘保持。通过采用本发明的方法，当前场景的深度可以有效地被估计出来。
一种针对阵列相机场景深度估计方法

[发明专利]一种构建移动设备运动模型的方法及相关系统-CN201880063630.X有效
发明人：谢林海;王森;安德鲁·马卡姆;妮基·崔歌尼 -专利权人：牛津大学科技创新有限公司
申请日： 2018-07-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：一种构建移动设备的运动模型的计算机实现的方法1000，其中该方法包括使用所述设备的传感器获得提供所述移动设备的估计位姿的位置数据1002；基于来自所述传感器的位置数据生成初始图1004，所述图的节点提供所述设备的一系列可能的位姿，所述图的边表示里程和/或闭环约束；通过在每个闭环与一组其他闭环之间进行成对一致性测试1006，处理所述图以估计每个闭环置信度评分；以及通过基于所述置信度评分对每个闭环进行保留或删除1008从所述初始图生成增广图
一种构建移动设备运动模型方法相关系统

[发明专利]基于带时间标签多序列的故障预测方法-CN201910832296.6在审
发明人：刘睿涛;龚道永;钱宇;宋长明;刘沙;李伟东;张宏宇;吴文斌 -专利权人：无锡江南计算技术研究所
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于带时间标签多序列的故障预测方法，包括以下步骤：从故障数据采样中获取故障类型列表；以故障类型列表作为候选序列；获得时间序列数据库；将N的初始值赋为1；计算出N项候选场景在第1条时间序列上逗留的窗口数；得到N项候选场景的支持度，比较N项候选场景的支持度与支持度阀值，删除小于支持度阀值的N项候选场景；找出所有的频繁N项场景；将所有生成的频繁场景组合成一个频繁场景集合S；计算获得置信度，比较置信度与置信度阈值，大于置信度阈值的第i个场景的真子场景与第i个场景产生形如X—Y的规则并保存至规则列表；输出规则列表中的所有规则。
基于时间标签序列故障预测方法

[发明专利]一种稀疏视角输入下的快速辐射场重建方法-CN202210870173.3在审
发明人：崔林艳;赖嵩 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种稀疏视角输入下的快速辐射场重建方法，通过计算轮廓图的边缘像素在空间中的位置，计算得到待重建目标的轴对齐包围盒；对轴对齐包围盒进行体素化，同时为每个体素顶点分配待优化的体素置信度和可学习的体素特征向量作为该局部区域的三维表示；每个体素顶点的体素置信度，通过将体素顶点投影到各个输入图像的轮廓图中进行可视视角数的计算，初始化体素置信度；对输入RGB图像进行体绘制，通过重建光度误差损失和全微分误差损失对体素顶点的体素置信度和体素特征向量以及多层感知机进行优化
一种稀疏视角输入快速辐射重建方法

[发明专利]一种针对大规模SRAM阵列电路后仿真的高效良率分析方法-CN202110106298.4在审
发明人：曾璇;严昌浩;王胜国;周电;沈悦 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06F30/398 文献下载
摘要：本发明利用小规模SRAM阵列电路和大规模SRAM阵列电路的相关性，将小规模SRAM电路作为低置信度源，大规模SRAM电路作为高置信度源，对小规模和大规模SRAM电路的性能关于工艺参数构造多置信度高斯过程模型；采用自适应迭代的策略，以小规模SRAM电路的最优偏移向量作为起始点，迭代地搜索和更新大规模SRAM电路的最优偏移向量，并迭代地构造及更新多置信度高斯过程模型，提出通过求解一个多模态优化问题，得到小规模SRAM电路最优偏移向量附近的失效边界，将其加入大规模SRAM电路的初始建模中，进一步提高算法的收敛速度。
一种针对大规模 sram 阵列电路仿真高效分析方法

[发明专利]障碍物检测方法、装置、电子设备、存储介质及车辆-CN202210968948.0在审
发明人：冯宗宝;郭疆 -专利权人：北京车和家信息技术有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本公开涉及一种障碍物检测方法、装置、电子设备、存储介质及车辆，通过对于语义地图网格中的每个网格，标定该网格的障碍物初始信息，获取语义地图网格中的每个网格的多帧点云数据。进一步，基于每个网格的多帧点云数据，对该网格出现障碍物的置信度进行更新。若置信度大于预设的置信度阈值，则确定检测到该网格存在障碍物，并对该网格的障碍物离车辆的距离进行更新。由于根据多帧点云数据中出现障碍物的置信度来判断该网格是否存在障碍物，即使在前景障碍物检测、背景障碍物检测频繁切换输出的场景中，也能正常检测到障碍物，进而使得车辆感知到障碍物，从而避开障碍物，避免交通事故发生
障碍物检测方法装置电子设备存储介质车辆

[发明专利]一种基于点-面匹配关联的多目标跟踪方法-CN202310600166.6在审
发明人：于纯妍;潘锰;宋梅萍;于浩洋;张强 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：面匹配关联的多目标跟踪方法，包括，获取待检测视频并进行序列化，根据特征提取网络构建检测器，根据检测器依次对视频帧序列中的视频帧进行目标检测，从视频帧序列获取第t个和第t+1个视频帧，将第t+1个视频帧中的目标划分为高和低置信度目标，对于高置信度目标根据目标框相似性感知算法进行第一次关联匹配，将匹配成功的目标加入第t个视频帧的目标轨迹中，对于匹配失败的目标分别初始化目标轨迹，将低置信度目标进行第二次关联匹配，匹配成功的目标加入第t提升被遮挡目标的检测置信度，同时提高了多目标轨迹关联的准确性。
一种基于匹配关联多目标跟踪方法

[发明专利]一种分布式、自适应阈值调整方法及应用该方法的DAS系统-CN202211581002.5在审
发明人：刘东;孙楠;周勇军;张益民 -专利权人：上海波汇科技有限公司;平湖波汇通信科技有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G08B21/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式、自适应阈值调整方法及应用该方法的DAS系统，所述方法包括步骤：确定系统启动时精度评分数组、召回率评分数组和置信度阈值数组的容量并初始化；用户确认并提交告警反馈信息；从精度评分数组召回率评分数组中索引获取告警发生位置的先前的精度和召回率评分；利用获取得到的先前的精度和召回率评分，并根据告警反馈信息分别对告警发生位置及其影响范围内各位置的精度和召回率评分进行更新、对告警影响范围内的置信度阈值进行更新；将完成更新的精度、召回率评分和置信度阈值存储在DAS系统的磁盘内。本发明可以根据用户反馈的告警位置的实际情况对每个位置的精度、召回率评分和置信度阈值进行动态更新，以平衡系统的精度和召回率，优化系统综合指标。
一种分布式自适应阈值调整方法应用 das 系统

[发明专利]一种基于数据增强的高速移动目标识别方法-CN202310573773.8在审
发明人：唐樟春;潘阳红;夏艳君;李子谦;谷正阳;詹贤达;周雄峰;廖龙伟 -专利权人：电子科技大学;成都电科智讯科技发展有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明引入高速移动目标背景数据集，将经过可微生成对抗网络生成的伪目标经过分类网络得到伪目标的置信度，将置信度大于设定阈值的目标和初始数据集中的目标实例分割对象一同增强到高速移动目标背景数据集中，解决了样本不足的问题和高速移动目标训练背景和工作环境不一致的问题在对可微生成对抗网络生成的伪目标进行训练时，将伪目标的置信度与正样本边界框和真实框的CIoU值进行加权求和，形成新的YOLOv7目标检测算法中的置信度损失函数，改进的损失函数能够更加准确的衡量目标的真实性
一种基于数据增强高速移动目标识别方法

[发明专利]一种动态置信度的跨域行人重识别方法及系统-CN202310876993.8在审
发明人：魏巍;孙智豪;李琳;郭少杰;王锋 -专利权人：山西大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种动态置信度的跨域行人重识别方法及系统，涉及行人重识别领域，该方法包括利用源域训练集预训练ResNet‑50网络；确定当前模型在源域测试集的mAP；并利用mAP估计当前模型在目标域无标签数据集上的置信度；利用当前模型抽取目标域无标签数据集的特征；并利用DBSCAN算法对抽取的特征进行聚类，将聚类后的聚类id作为目标域无标签数据集中对应行人图片的伪标签；利用聚类产生的离群值特征初始化记忆库；利用目标域伪标签数据集、置信度以及记忆库训练当前模型，之后重新构建目标域伪标签数据集、置信度和记忆库，直至当前模型达到最优；利用跨域行人重识别模型对待识别的行人图片进行识别。
一种动态置信行人识别方法系统

[发明专利]一种基于置信度和多帧判决的目标识别跟踪转换方法-CN201110090680.7有效
发明人：鄢睿丞;曹治国;覃月明;张旋;王文武 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2011-04-12 - 公布日： 2011-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于置信度和多帧判决的目标识别跟踪一体化方法，包括：（1）图像输入步骤（2）对灰度图像进行直方图拉伸（3）识别出目标在图像中所在的位置，并给出该识别结果的置信度（4）确定识别出的目标的位置是否一致，具有相同位置的识别结果归为一类（5）利用二项分布理论对识别结果的置信度和连续多帧识别结果，计算判定某类位置是目标的正确的概率（6）选择正确概率最高的一帧图像作为跟踪阶段的初始参考帧并以其识别结果作为目标基准位置本发明通过目标识别结果的置信度和连续多帧的识别结果进行综合判决，使得自动目标识别系统的工作模式能自主地由目标识别阶段准确而可靠地转换为目标跟踪阶段。
一种基于置信判决目标识别跟踪转换方法

[发明专利]一种基于迁移学习和置信度选择的心电异常信号识别方法及装置-CN202010096524.0有效
发明人：刘娟;李宇翔;冯晶;刘思璇 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习和置信度选择的心电异常信号识别方法，方法包括如下步骤：S1、对大量短时心电数据进行去噪处理；S2、搭建CNN模型，并随机初始化CNN模型中的参数；S3、使用大量的短时心电数据集训练CNN；S4、对少量的长时间心电数据进行切割，使得长度与网络输入适配；S5、使用切割后的短时数据进行迁移训练，每轮训练选择包中置信度最高的k个短时数据作为输入，S6、实现心电异常信号识别的功能。本发明使用基于迁移学习和置信度选择的心电异常信号识别方法，通过对卷积神经网络的预训练来获取信息，再使用迁移学习和置信度选择的方式提升模型在心电异常识别分类的准确率，可以辅助给医生提供参考，降低误诊、漏诊率
一种基于迁移学习置信选择异常信号识别方法装置

[发明专利]一种基于路径置信度的知识图谱噪声检测方法-CN202111393836.9有效
发明人：马江涛;周辰宇;王艳军;李端阳;贾泽臣;马宇科;李霆;卢威光;张蓓蕾;李清扬;赵一帆 -专利权人：郑州轻工业大学;河南图谱信息科技有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于路径置信度的知识图谱噪声检测方法，其步骤为：首先，初始化三元组并找到所有三元组的所有路径，利用翻译模型TransE算法对每一条路径的每一个三元组进行嵌入化表示，将三元组的全部路径表示为路径嵌入序列；其中，路径嵌入序列中相邻的三元组之间形成一个节点；其次，将节点依次输入至CPLL中计算每条路径中每个节点的置信度得分；并分别将每个路Bi‑GRU中，获得每个路径的得分矩阵；最后，将每个路径的得分矩阵的L2范数作为路径置信度，并将路径置信度最高时对应的得分矩阵作为三元组的最优嵌入矩阵。
一种基于路径置信知识图谱噪声检测方法

[发明专利]一种LDPC译码过程中校验节点更新方法、系统及存储介质-CN202110453200.2有效
发明人：刘银涛;刘扬;朱辉;程健 -专利权人：武汉梦芯科技有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H03M13/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种LDPC译码过程中校验节点更新方法、系统及存储介质，其方法包括，步骤1，利用置信度矩阵M初始化寄存器S，得到S序列；且令ε＝0；步骤2，将首个元素S[0]作为最小对数似然比及其对应的有限域元素；步骤3，判断首个元素S[0]的最小对数似然比是否存在于输出的置信度向量中；若否，则执行步骤4；若是，则执行步骤5；步骤4，将首个元素S[0]存储于输出的置信度向量的第ε位中；步骤5，删除首个元素S[0]，并将首个元素S[0]在置信度矩阵M中对应元素的右边元素作为新元素，采用二分排序方法在S序列中插入新元素，得到新S序列。
一种 ldpc 译码过程校验节点更新方法系统存储介质