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[发明专利]基于多尺度网络的深度学习模型及在脑状态监测中的应用-CN201610887683.6有效
发明人：高忠科;杨宇轩;蔡清 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-10-11 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种基于多尺度网络的深度学习模型及在脑状态监测中的应用：对测得的多通道信号进行预处理和多尺度变换；对所有尺度下的多通道信号得到多尺度加权递归网络和多尺度加权递归网络对应的交叉递归率矩阵；提取多尺度加权递归网络在不同的尺度下的网络指标；在每个尺度下，保留交叉递归率矩阵中相对大的元素，得到无权的邻接矩阵及其所对应的多尺度无权递归网络；对在设定变量的变化范围内的每一个值，得到多尺度无权递归网络和多尺度无权递归网络对应的邻接矩阵，提取多尺度无权递归网络在不同尺度下的网络指标，计算变量在设定范围内变化时网络指标的积分，将积分作为每个尺度下多尺度无权递归网络的最终的网络指标；深度学习模型训练和进行脑状态监测。
基于尺度网络深度学习模型状态监测中的应用

[发明专利]一种图像处理电路-CN201510998859.0有效
发明人：朱洪波;王微;彭晓峰;谭乐怡 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2015-12-25 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：一种图像处理电路，包括：控制电路和多尺度分解电路；其中：所述多尺度分解电路，适于对图像数据进行多尺度分解，并行得到多个子带数据；所述控制电路，适于控制所述多尺度分解电路迭代地进行多次多尺度分解，所述迭代地进行多次多尺度分解是指：将前一次输出的多个子带数据中的至少一部分作为后一次多尺度分解的输入。所述图像处理电路可以兼顾多尺度图像处理的资源占用量和多尺度图像处理的效率。
一种图像处理电路

[发明专利]一种多尺度特征提取及其内在关系建模的深度学习方法-CN202310568224.1在审
发明人：徐颂华;代笃伟;李宗芳 -专利权人：西安交通大学医学院第二附属医院
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种多尺度特征提取及其内在关系建模的深度学习方法，包括以下步骤：基于现有技术的多尺度特征提取模块Res2Net，使用轻量级Transformer对多尺度上下文特征进行整合，形成多尺度感知特征提取模块；根据现有技术的多尺度特征提取模块Res2Net和多尺度感知特征提取模块SAFE，设计尺度感知残差模块；根据尺度感知残差模块，构建三维尺度感知残差神经网络；本发明不仅能够有效的提取多尺度特征，还使用了轻量化的Transformer对多尺度特征之间的内在关系进行了建模和整合，相比于现有技术的多尺度特征提取模块，本发明具有更强的特征学习能力，获取到的多尺度特征整合为一个更具分辨力的特征。
一种尺度特征提取及其内在关系建模深度学习方法

[发明专利]一种多尺度薄膜缺陷检测方法-CN202211487859.0在审
发明人：吴春江;邓建华;朱伟云;朱帮瑞;孙晋鹏 -专利权人：上海成电福智科技有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度薄膜缺陷检测方法，包括：数据集构建，照片采集，对照片中的缺陷人工标注真实框，并标记真实框的类别，将标记后的图像作为数据样本，所有数据样本构成薄膜缺陷数据集；建立多尺度缺陷检测网络；多尺度缺陷检测网络的训练；获取待测的薄膜缺陷样本，送入训练好的多尺度缺陷检测网络中对缺陷进行识别定位。本发明将多尺度特征提取主干用于薄膜缺陷样本的特征提取，并利用多尺度特征进行多尺度目标识别，多尺度特征一能用来预测小目标，多尺度特征二用来预测中目标，多尺度特征三用来预测大目标。最后再来将几个分支的预测结果进行合并，得到预测结果，本发明针对车间场景中多尺度目标具有良好的检测精度。
一种尺度薄膜缺陷检测方法

[发明专利]基于多尺度残差检测网络的吊车识别装置、方法及用途-CN202211102996.8在审
发明人：刘良帅;赵建利;陈泽;赵百捷;姬艳鹏;赵建斌;赵邵康;王立斌 -专利权人：国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了基于多尺度残差检测网络的吊车识别装置、方法及用途，涉及吊车视觉检测技术领域；装置包括检测模块，用于获得训练好的多尺度残差检测网络，获得吊车图像，将吊车图像输入多尺度残差检测网络，获得吊车预测框和置信度，所述多尺度残差检测网络包括多尺度残差特征提取网络、感受野增强网络、多尺度特征融合网络和预测端，所述多尺度残差特征提取网络、感受野增强网络、多尺度特征融合网络和预测端依次连接，多尺度残差特征提取网络与多尺度特征融合网络连接；方法包括检测步骤，获得吊车图像，将吊车图像输入多尺度残差检测网络，获得吊车预测框和置信度，进而实现吊车检测；其通过检测模块等，实现吊车检测效果好。
基于尺度检测网络吊车识别装置方法用途

[发明专利]一种基于粗细尺度变换的电力电子变换器多尺度建模方法-CN201910504327.5有效
发明人：张波;郭珊珊;谢帆;丘东元;陈艳峰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于粗细尺度变换的电力电子变换器多尺度建模方法，首先，建立电力电子变换器在不同尺度上的单尺度模型，得到多尺度过程在各个不同尺度上的表达；然后基于小波多尺度分析理论中的粗细尺度变换对电力电子变换器中的多尺度过程进行重构，将多尺度过程在不同尺度模型中的表达融合；接着找出不同尺度上变量间的关联函数，建立不同尺度模型间耦合关系；最后，把重构后的多尺度过程的表达代入单尺度模型或耦合关系中，对模型或耦合关系进行修正，由此得到所需的多尺度模型与传统单尺度建模相比，本发明方法可反映电力电子变换器在多种尺度上的动态特性且能体现同时考虑多种尺度上的现象时变换器动态特性会产生的变化，模拟结果更贴合实际情况。
一种基于粗细尺度变换电力电子变换器建模方法

[发明专利]一种基于深度学习的多尺度活体检测方法及系统-CN202011047776.0在审
发明人：朱鑫懿;魏文应;安欣赏;张伟民;李革;张世雄;李楠楠 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的多尺度活体检测方法包括以下步骤：步骤一.输入图片，提取多尺度图像；步骤二.对多尺度图像提取多尺度特征：利用深度学习模型对多尺度图像提取多尺度特征，得到人脸图像信息特征、环境信息特征和行为信息特征；步骤三.获取多尺度融合特征：对提取的多尺度特征采取不同的约束进行特征融合，得到多尺度融合特征；步骤四.输入多尺度融合特征到分类网络，输出活体评分，根据阈值得到活体检验结果。
一种基于深度学习尺度活体检测方法系统

[发明专利]基于多尺度交互通信时空网络的视频去压缩方法-CN202111327882.9在审
发明人：何小海;张廷蓉;滕奇志;任超;熊淑华;陈洪刚;陈正鑫 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度交互通信时空网络的视频去压缩方法，主要包括以下步骤：构建多尺度时空特征对齐网络模块，对输入的参考帧序列和目标帧在多尺度特征空间内进行隐式对齐，得到对齐后的多尺度特征；构建多尺度特征增强网络模块，对上一步得到多尺度特征进行增强，得到增强后的特征；以目标帧和增强后的特征为输入，构建源特征选择增强模块；多尺度时空特征对齐网络模块、多尺度特征增强网络模块和源特征选择增强模块共同构成多尺度时空网络，利用数据集统一训练该多尺度时空网络本发明所述的基于多尺度时空网络的视频去压缩方法能获得很好的主客观效果。因此，本发明是一种有效的视频去压缩方法。
基于尺度交互通信时空网络视频压缩方法

[发明专利]一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法-CN201910266113.9有效
发明人：郑泽勋;罗晓维;雷建军;王梦园;牛力杰;韩梦芯 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：构建由截断型VGG和多尺度特征图两部分构成的目标检测基础网络；构建由反卷积模块与预测模块构成的多尺度特征图融合模块，所述多尺度特征图融合模块用于提取目标检测基础网络中的多尺度特征图的上下文信息，并生成多尺度特征图；根据多尺度特征图的感受野大小预定义多长宽比与多尺度的缺省框，利用缺省框完成对目标的定位与分类；训练目标检测基础网络；在目标检测基础网络上接入多尺度特征图融合模块，训练时固定目标检测基础网络的参数，仅调整多尺度特征图融合模块的参数；最后一个阶段同时微调目标检测基础网络与多尺度特征图融合模块的参数，使其达到耦合效果。
一种基于尺度特征融合遥感图像目标检测方法

[发明专利]基于多尺度网络的遥感影像云检方法及系统-CN202310097697.8在审
发明人：戴威;何琪彬;尹文昕;闫志远;吴有明;孙超 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多尺度网络的遥感影像云检方法，包括：获取待测遥感影像数据；将待测遥感影像数据输入至已训练的多尺度云检编码器网络，采用多尺度云检编码器网络的多尺度空洞滤波模块对待测遥感影像数据在不同尺度空间挖掘云特征；采用多尺度云检编码器网络的自注意力加权融合模块对云特征进行自注意力加权融合，生成多尺度融合特征；将多尺度融合特征输入至已训练的多尺度云检解码器网络，生成遥感影像数据的云检结果；其中，多尺度云检解码器网络为浅层卷积网络，用于指导多尺度融合特征进行类别语义映射，生成遥感影像数据的云检结果；输出云检结果。本公开还提供了一种基于多尺度网络的遥感影像云检装置、设备和存储介质。
基于尺度网络遥感影像方法系统

[发明专利]一种基于多尺度空间的鲁棒水印嵌入与提取方法-CN201410327861.0有效
发明人：马伟;焦娇;段立娟 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2014-07-10 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度空间的鲁棒性水印嵌入与提取方法。所述方法包括多尺度空间构建；多尺度空间水印嵌入多尺度水印生成与多尺度水印嵌入；多尺度空间水印提取特征点提取，多尺度空间定位，多尺度空间水印提取；水印对比。本发明针对目前图像数字水印方法中针对大尺度几何变换攻击的局限性，通过多分辨率分块金字塔数据结构将大尺度攻击分解为多层次的小尺度攻击，有机地将空间域与变换域结合在一起，以确保在大尺度几何攻击下水印信息的不可见性与鲁棒性相比传统数字水印算法，在同样水印容量的前提下，本发明具有不可感知性更好、针对大尺度几何变换的鲁棒性高等优点。
一种基于尺度空间水印嵌入提取方法

[发明专利]基于多尺度注意力机制的人脸表情识别方法以及装置-CN202210670932.1在审
发明人：廖润滨;唐小煜;龚雅云 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种基于多尺度注意力机制的人脸表情识别方法，包括：获得待识别的人脸表情图像，将人脸表情图像输入至神经网络模型，根据特征提取模块，获得人脸表情图像的基础特征；将基础特征输入至多尺度注意力机制模块的第一多尺度注意力模块中，获取第一多尺度注意力模块输出的第一多尺度注意力权重参数以及第一多尺度加权特征；将基础特征对应的第一多尺度注意力权重参数以及第一多尺度加权特征输入至多尺度注意力机制模块的第二多尺度注意力模块中，获取第二多尺度注意力模块输出的第二多尺度加权特征；根据第二多尺度加权特征以及特征分类模块，获取人脸表情图像的表情识别概率，获取人脸表情图像的表情识别结果。
基于尺度注意力机制表情识别方法以及装置

[发明专利]目标检测方法及装置、电子设备、存储介质-CN202210003188.X在审
发明人：刘浩 -专利权人：京东鲲鹏(江苏)科技有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：该目标检测方法包括：获取待检测图像，以及预训练的目标检测网络；目标检测网络包括通用特征提取网络和特征金字塔网络，以及多尺度平衡特征提取网络和检测头网络；基于通用特征提取网络和特征金字塔网络对待检测图像进行多尺度特征提取，得到多尺度特征图；基于多尺度平衡特征提取器对多尺度特征图进行多尺度特征融合处理，得到多尺度融合特征图；通过检测头网络对多尺度融合特征图进行目标检测，输出待检测图像的目标检测结果。本公开实施例的技术方案可以通过多尺度平衡特征器对多尺度特征图的进行多尺度特征融合处理，提高了待检测图像检测的效率和准确率。
目标检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种弹性介质的流固耦合多尺度流动模拟方法-CN201710285521.X有效
发明人：黄朝琴;张庆福;姚军;黄涛;张晓宇 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种弹性介质的流固耦合多尺度流动模拟方法。该方法包括：获取油藏地质参数以及力学参数，建立油藏几何模型，并对油藏几何模型进行多尺度网格划分，得到多尺度网格系统；基于多尺度网格系统，建立质量守恒方程和动量守恒方程，实现可变性介质渗流情况的真实模拟，采用多尺度有限元法求解局部动量守恒方程，获得多尺度位移基函数，采用多尺度模拟有限差分法求解局部质量守恒方程，获得多尺度速度基函数和多尺度压力基函数，来保证计算的守恒性和精确性；通过多尺度基函数实现大尺度粗网格上的流动模拟，并根据大尺度解和小尺度解之间的映射关系，获得细网格单元的小尺度解，来减少计算量。
一种弹性介质耦合尺度流动模拟方法

[发明专利]一种基于密度估计的人群计数方法及系统-CN202110865293.X有效
发明人：张世辉;李贺;李群鹏;赵维勃 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于密度估计的人群计数方法及系统，涉及图像处理领域，方法包括：利用第一尺度感知金字塔注意力层对低层语义特征图提取尺度感知信息特征，得到低层多尺度语义特征图；利用第二尺度感知金字塔注意力层对中层语义特征图提取尺度感知信息特征，得到中层多尺度语义特征图；利用第三尺度感知金字塔注意力层对高层语义特征图提取尺度感知信息特征，得到高层多尺度语义特征图；利用特征融合层对低层多尺度语义特征图、中层多尺度语义特征图和高层多尺度语义特征图进行融合，得到多层次多尺度的融合特征图；利用人群密度图估计层对多层次多尺度的融合特征图进行人群密度估计，得到估计的人群密度图。
一种基于密度估计人群计数方法系统

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