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[发明专利]一种面向跨模态通信的图像超分辨率重建方法-CN202310011043.9在审
发明人：周亮;刘恒发;魏昕;高赟 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于视觉信号的超分辨率重建技术领域，公开了一种面向跨模态通信的图像超分辨率重建方法，首先在发送端仅传输低分辨率视觉信号和相应的触觉信号，而后通过模态内鉴别性和模态间相关性的学习弥补不同模态间存在的语义鸿沟本发明很好地解决了在多模态服务中存在的因带宽受限和多模态信号间的竞争导致的视觉质量下降，最终影响用户体验的问题，实现了跨模态信号一致性、互补性的学习，保证了在有限带宽下，接收端高分辨率视觉信号的获取，提升用户的沉浸式体验
一种面向跨模态通信图像分辨率重建方法

[发明专利]基于深层主题模型的文本图像多模态检索方法-CN201710739719.0有效
发明人：陈渤;周翼;王超杰;丛玉来 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-08-25 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深层主题模型的文本图像多模态检索方法，可用于文本和图像多模态检索。其实现步骤为：(1)对训练数据和测试数据进行预处理；(2)初始化深层主题模型的超参数和共享参数；(3)训练深层主题模型；(4)用联合特征训练分类器；(5)用测试数据进行测试。本发明利用深层主题模型挖掘不同模态隐层之间由深到浅的联系，同时得到一个包含多模态信息的联合特征用于检索。
基于深层主题模型文本图像多模态检索方法

[发明专利]基于模糊C均值和概率标签融合的图像分割方法及系统-CN202010588648.0有效
发明人：王晶晶;刘美如;高军;任金雯 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/143 文献下载
摘要：本公开公开了基于模糊C均值和概率标签融合的图像分割方法及系统，包括：利用以超像素为聚类中心的模糊C均值算法，对获取的大脑核磁共振图像进行病灶分割，得到不同模态图像的初始病灶分割结果；基于多模态概率标签融合算法，对不同模态图像的初始病灶分割结果进行概率标签融合，得到最终的病灶分割结果。使用基于超像素的改进的模糊C均值算法进行了核磁共振图像的各个模态的分割。融合不同模态的分割优势，生成最优分割结果。核磁图像的三个模态的分割各有优势，本方法融合不同模态的分割结果，得到更加精确的分割效果。
基于模糊均值概率标签融合图像分割方法系统

[发明专利]一种多模态相量监测及实时数据传输系统及方法-CN201911209495.8在审
发明人：谢小荣;吴琛;马宁宁;段荣华;程光影;黄伟;程旻;张杰 -专利权人：云南电网有限责任公司;清华大学
申请日： 2019-12-01 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G08C19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态相量监测及实时数据传输系统及方法，属于电力系统监测技术领域。该系统包括数据采集模块、振荡模态参数计算模块、振荡模态筛选模块、自适应滤波计算模块、时间同步模块和数据传输模块六大部分。本发明解决了多模态相量及次/超同步相量数据的传输问题，通过对线路电流及节点电压进行定间隔采样；然后基于自适应监测、自适应滤波实现多模态相量的提取；构建实时数据传输协议，满足多模态相量的同步传输，而且通过动态监视振荡相量的个数
一种多模态相量监测实时数据传输系统方法

[发明专利]一种基于知识图谱的多模态地物目标识别方法-CN202310181739.6在审
发明人：燕雪峰;方建勇;罗荣;时伟;许一鸣;吴振乾;王依科;杨光 -专利权人：南京航空航天大学;中国船舶集团有限公司第七一六研究所
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的多模态地物目标识别方法。首先对两模态数据进行预处理，去除数据冗余；然后利用超像素构建图结构，以实体节点为顶点，聚合周围节点信息；接着通过图拓扑约束将两模态数据对齐统一；再利用自注意力和互注意力机制融合两模态数据；同时利用目标关系构建领域知识图谱最后通过知识图谱对融合数据识别结果辅助识别，实现对目标分类任务，本发明提供的基于知识图谱的多模态地物目标识别方法，能够在深度学习框架下克服多源信息不平衡难题，完成多模态地物目标识别。
一种基于知识图谱多模态地物目标识别方法

[发明专利]用于加速多模态MR成像的深度网络模型-CN202111348120.7在审
发明人：鄢云路;徐勇;冯春梅 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种本发明的提出了一种用于加速多模态MR成像的深度网络模型以及基于该模型的多模态MR成像方法。所述用于加速多模态MR成像的深度网络模型融合不同模态磁共振图像特征。该模型利用双支路Transformer产生的多尺度patch来表示不同的模态，并将它们进行合并，使之相互补充。本发明通过多模态交叉注意力机制实现基于Transformer的多模态MR成像的特征融合策略，每个分支都将另一个分支的特征作为键和值，然后使用它们进行有效查询，来从另一种模态中获得有用的信息。此外，两个分支的多尺度patch不仅可以捕获不同的结构信息，还可以捕获细微的像素级信息。结果表明，对于图像重建和超分这两个加速MR成像任务，该方法在定性和定量评价两个方面均优于其他多模态MR成像方法。
用于加速多模态 mr 成像深度网络模型

[发明专利]利用超图融合多模态信息的图像检索方法-CN201711324900.1在审
发明人：赵伟;黄若谷;管子玉;王泉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用超图融合多模态信息的图像检索方法，主要解决现有方法存在语义鸿沟，图像检索准确率低的问题。其实现方案是：1.提取每幅待检索图像的视觉内容、用户标签和地理位置三种模态信息；2.构建所有待检索图像三种模态信息的距离矩阵；3.根据三种不同模态信息下图像之间的距离，构建描述这三种模态信息之间关联的超图模型；4.根据超图模型顶点和超边的关系构建超图关联矩阵；5.根据不同模态信息下图像之间的距离构建超边权重矩阵；6.根据给出的待检索图像，基于超图模型对所有图像排序并返回检索结果。本发明能切实减小语义鸿沟，将图模型更好的应用于多模态信息，提升图像检索的实用性、灵活性和准确率，可用于海量图像检索领域。 1
模态信息图像检索多模态信息超图模型检索图像构建语义鸿沟准确率图像海量图像检索关联矩阵关系构建检索结果距离矩阵权重矩阵视觉内容图像排序用户标签图模型融合减小可用地理位置关联返回应用

[发明专利]心理健康预测方法和装置、电子设备、存储介质-CN202210686501.4在审
发明人：李蒙含;于冬梅;秦培武;李方;王煜琪;苏成婷 -专利权人：清华-伯克利深圳学院筹备办公室
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：该心理健康预测方法，包括：获取样本数据；对样本数据进行数据预处理，得到多模态超边集；将多模态超边集作为初始超图结构，输入到预设的原始神经网络模型中，以生成初始神经网络模型；对初始神经网络模型进行模型构建处理，得到第一神经网络模型；对第一神经网络模型进行训练，得到训练好的第二神经网络模型；将样本数据对应的多模态超边集输入第二神经网络模型；通过第二神经网络模型对样本数据进行预测，得到心理健康预测结果，通过本公开实施例提供的技术方案可以提高心理健康预测的准确率
心理健康预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于区域感知对齐网络的多模态评价对象抽取方法-CN202210352426.8在审
发明人：李露;李昕玮;王启鹏;华梓萱;魏素忠;周爱华;吴含前;陈锦铭;叶迪卓然;陈烨;焦昊;郭雅娟 -专利权人：东南大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2022-04-05 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域感知对齐网络的多模态评价对象抽取方法，该方法针对社交媒体语料特点构建了具有编码层、共同注意力层、解码层的多模态评价对象抽取模型，在模型构建过程中基于社交媒体语料特点设置了RAN中超参数模型通过编码层分别获得语料文本和图片特征，之后通过共同注意力层将文本和图片特征融合得到多模态特征序列，最后将所得到的多模态特征序列通过解码层得到标签序列。对比试验验证结果表明，相较于其他模型，本发明提出的多模态评价对象抽取模型结果最优。
一种基于区域感知对齐网络多模态评价对象抽取方法

[实用新型]一种多模态超分辨光学系统-CN202222866706.9有效
发明人：董必勤;徐磊;徐丹丹;卢俊 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-10-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种多模态超分辨光学系统，照明模块发射用于激发样品的激发光，信号引导模块包括将来自照明模块的激发光引导至样品的引导物镜以及收集来自样品的荧光信号的收集物镜，套筒透镜模块将来自收集物镜的荧光信号引导至多模态成像模块，多模态成像模块获取荧光信号的光谱信息并将荧光信号分离偏振变量并形成不同角度的偏振光束，图像传感器基于光谱信息和多个不同角度的偏振光束进行成像。与现有技术相比，本实用新型基于单分子定位超分辨成像原理，同时引入包括色散单元和偏振单元的多模态成像模块，从而可以获得结构信息以外更多维度的信息，包括荧光分子三维空间位置、光谱信息和偏振信息，实现结构和功能的同步观测
一种多模态超分辨光学系统

[发明专利]一种时域多测量组运行模态识别方法、设备及终端-CN202310660133.0在审
发明人：尹涛 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明属于结构健康监测技术领域，公开了一种时域多测量组运行模态识别方法、设备及终端，采用多测量组方式测量待监测大型土木结构的时域信号，对采集的时域信号进行分析，构建时间序列预测递推公式；进行多测量组信息的集成融合以及联合似然函数的构建，基于所述多测量组联合似然函数以及模态参数联合先验分布构建时域非确定性模态分析体系；进行时域模态非确定性判断以及超参数联合推断，得到时域模态参数联合概率分布，并进行时域自由响应的预测重构。本发明能自然实现贝叶斯时域模态分析中任意多组测量数据的有效融合，根本上解决了组装过程中各测量组局部振型向量方向统一的困难考。
一种时域测量运行识别方法设备终端

[发明专利]基于域迁移融合网络的多摄像头人脸超分辨率方法及系统-CN202210692899.2在审
发明人：韩镇;温佳兴;李雅双;胡辉;王中元 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于域迁移融合网络的多摄像头人脸超分辨率方法及系统，将原始真实监控数据集中的人脸图像进行预处理，构建身份对齐图像数据集；构建多摄像头人脸融合超分辨率网络，包括特征配准模块、特征融合模块和权重调节模块；构建基于域迁移融合网络的多摄像头人脸超分辨率网络，利用域迁移架构进行无监督训练；利用训练后的网络模型，输入两张不同模态的低分辨率人脸图像，重建高清人脸。本发明利用多摄像头人脸之间的互补性，既增强了人脸图像主观视觉效果，又保留了人脸输入的身份信息；采用伪孪生结构，充分利用了不同模态摄像头间的信息互补性；采用域迁移架构以适应真实场景，使得超分辨率重建人脸图像质量更佳
基于迁移融合网络摄像头人分辨率方法系统

[发明专利]一种基于超混沌伪随机序列的加密域跨模态信息检索方法-CN202110819110.0有效
发明人：周亮;徐建博;匡雅鑫;索云飞;冶占远;魏昕 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超混沌伪随机序列的加密域跨模态信息检索方法，包括：预处理图像、音频、触觉信号三种模态；将预处理后的三种模态输入至构建的超混沌伪随机序列的加密系统中，分别进行行置乱、列置乱和像素值置换，得到三种模态的密文信息；利用预训练好的VGG16网络对三种模态的密文信息进行特征提取，并将三种模态在各自对应的分支网络中进行训练；将训练后的三种模态输入多模态语义融合网络中进行语义融合，检索其输出的结果本发明与传统的检索方法不同，考虑了图像、音频、触觉信号三种模态的跨模态信息检索，且本发明考虑到数据的信息安全问题，实现了加密域下的跨模态信息检索。
一种基于混沌随机序列加密域跨模态信息检索方法

[发明专利]一种多模态弱监督三维目标检测方法、系统及设备-CN202211435079.1在审
发明人：马惠敏;刘海壮;王艺霖;王荣全 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态弱监督三维目标检测方法、系统及设备。滤除车辆激光雷达传感器采集的三维点云中的地面点，依靠种子点区域生长方法，确定三维点数目最多的区域；基于密度的三维参数估计方法，根据三维点数目最多的区域生成物体的三维伪标注框；以三维伪标注框为目标，根据2D RGB图像以及三维点云训练多模态超像素双分支网络；将当前帧的2D RGB图像以及当前场景的三维点云输入至训练后的多模态超像素双分支网络中，生成整体三维点云。本发明能缓解二维和三维模态的分辨率不一致问题，充分利用多模态信息识别和定位三维物体。
一种多模态弱监督三维目标检测方法系统设备

[发明专利]基于超图神经网络的多模态抑郁症检测系统、装置及介质-CN202310086005.X在审
发明人：李小龙;曹偲禹;魏建好;董莉;黄华 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于超图神经网络的多模态抑郁症检测系统、装置及介质，该系统包括：关系特征矩阵获取单元，配置为对文本，视频和音频数据分别使用欧式距离，得到各个模态各自的关系特征矩阵；句子级嵌入特征获取单元，配置为将文本，视频和音频数据和所述各个模态各自的关系特征矩阵分别输入神经网络，得到各个模态的句子级嵌入特征；超边关系矩阵构建单元，配置为根据欧几里得距离选择所述各个模态的句子级嵌入特征的近邻关系，构建超边关系矩阵；网络训练单元，配置为将句子嵌入特征和超边关系矩阵输入超图神经网络中，训练神经网络；预测单元，配置为根据训练好的神经网络实现抑郁症的预测。
基于超图神经网络多模态抑郁症检测系统装置介质