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[发明专利]一种基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割方法-CN201811267901.1有效
发明人：宋立新;马帅;章亚书;安佳星;孙东梓 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割方法，涉及MRI脑肿瘤图像分割技术，目的是为了满足基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割技术的发展需要。本发明首先获取多模态脑肿瘤视觉差分图像，并对视觉差分图像进行超像素分割；然后对超像素分割结果提取多特征并构建区分能力公式，得到加权特征矩阵；最后利用稀疏表示分割算法得到最终分割结果。本发明根据多特征构建的加权特征矩阵能够在分割算法中减小肿瘤和正常脑组织的相关性，能获得较好的图像分割结果。
一种基于特征区分 mri 肿瘤图像分割方法

[发明专利]一种基于互相关注意力机制的跨模态行人重识别方法-CN202110113099.6在审
发明人：邵文斌;刘玉杰;周彩云 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互相关注意力机制的跨模态行人重识别方法，属于计算机视觉领域中图像检索方向的一个子任务。此方法既要解决不同人物ID的匹配问题，同时还要解决RGB图像和红外图像的模态差异问题。此方法将自然语言处理(NLP)领域比较流行的Transformer经过创新应用到行人重识别领域，用来解决模态间的差异问题。此方法主要内容包括：数据增强、多模态特征提取、跨模态图像生成、跨模态Transformer机制、多重损失函数。本发明的方法中最具创新性的部分是跨模态Transformer机制，既有模态内的self‑attention，又有跨模态co‑attention，可以有效的缩小模态间差异，同时不会丢弃模态特有特征。此方法针对模型各个组成部分的训练要求设计多种损失函数并定义超参数平衡各损失函数的权重，并且网络模型可以端到端训练。
一种基于互相注意力机制跨模态行人识别方法

[发明专利]可再生能源制氢系统抑制次/超同步振荡的方法及系统-CN201810401743.8有效
发明人：谢小荣;王帅 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种可再生能源制氢系统抑制次/超同步振荡的方法及系统，其中，方法包括：获取有功功率实时信号曲线；对有功功率实时信号曲线进行次/超同步振荡频率辨识，以得到次/超同步振荡模态频率；根据次/超同步振荡模态频率设计各模态频率对应的滤波器，对有功功率实时信号进行滤波；对滤波后的功率信号进行相位补偿与比例放大得到各模态控制信号；对各模态控制信号进行限幅，限幅后叠加控制信号，作为DC‑DC变换器控制环节电压环给定值附加分量；由此可动态改变DC‑DC变换器输出的直流电压使制氢系统的功率随电网功率波动而波动，以提高制氢系统对电网次/超同步振荡功率的电气阻尼，增加对次/超同步振荡功率的抑制作用。
可再生能源系统抑制同步振荡方法

[发明专利]基于超体素的多模态MRI脑肿瘤分割方法-CN202011276427.6有效
发明人：方玲玲;王欣 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于超体素的多模态MRI脑肿瘤分割方法，首先对传统的SLIC算法进行改进，通过计算强度距离、位置距离和梯度距离确定当前体素点到其领域内各体素块种子点的距离，由此获得当前体素块的边缘信息，从而可准确获得有明显占位效应的脑肿瘤或受侧脑室挤压导致的明显肿瘤周围水肿和瘤内出血的弱边界信息，克服噪声体素对超体素边界的影响，获得整齐紧凑的边界分割信息。其次，在进行单模态分割结果信息整合时，通过横向比较的方式进行信息整合，从而获得具有相同分割结果的四张MRI图像超体素分割边界信息。
基于超体素多模态 mri 肿瘤分割方法

[发明专利]一种N阶声学超材料低频隔声结构-CN202011153005.X在审
发明人：王小鹏;叶鹰瑞;关天赐 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G10K11/162 文献下载
摘要：本发明公开了一种N阶声学超材料低频隔声结构，涉及机械噪声与环境噪声控制技术领域，所述结构包括多个沿x、y方向阵列扩展的(N‑1)阶声学超材料低频隔声结构，粘接附着在(N‑1)阶声学超材料扩展结构中心的N阶质量块和外部支撑框架，其中，N≥2，当N＝2时，二阶声学超材料低频隔声结构包括沿x、y方向阵列扩展的多个声学超材料单元胞和附着于扩展结构中心的二阶质量块；其中，所述结构产生的隔声峰是通过相邻阶次声学超材料的模态耦合反共振效应产生，所述N阶质量块用以增强所述模态耦合反共振效应。本发明具有结构简单、易于调节等特点，同时结构具有很大的扩展空间，对于低频范围内的多频隔声具有潜在的应用前景。
一种声学材料低频结构

[发明专利]一种深度感知和多模态自动融合的RGB-D显著性目标检测方法-CN202011504271.2有效
发明人：李玺;张文虎;孙鹏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度感知和多模态自动融合的RGB‑D显著性目标检测方法，用于在给定彩色图像和对应的深度图像的情况下，对彩色图像中的显著物体做像素级的细粒度分割。具体包括如下步骤：获取训练该任务的图像数据集，并定义算法目标；分别建立用于提取彩色图像与深度图像的深度神经网络；建立用于多模态自动融合的超网络；基于前述的超网络进行神经网络结构搜索以确定模型结构；基于前述模型结构进行预测模型训练
一种深度感知多模态自动融合 rgb 显著目标检测方法

[发明专利]一种多模态数据处理方法及系统-CN201910646750.9在审
发明人：陈益强;肖云龙;谷洋;王记伟;吴桐 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提出一种多模态数据处理方法及系统，包括：获取多个多模态数据样本，并将多模态数据样本的质量评价作为特征，将多模态数据样本的模态组合作为标签；以特征为输入，并以标签为训练目标，训练多类分类器模型，得到模态选择模型；获取待处理多模态数据，将待处理多模态数据的特征输入模态选择模型，得到模态组合选择结果，通过将待处理多模态数据中除模态组合选择结果以外的置0，得到修改后的多模态数据；修改后的多模态数据输入指定的多模态机器学习任务模型，将多模态机器学习任务模型的输出结果作为待处理多模态数据的多模态数据处理结果。本发明可以提升低数据质量下的多模态机器学习模型性能。
多模态数据多模态样本机器学习模态选择模态组合任务模型标签机器学习模型数据处理结果多类分类器输出结果数据处理特征输入选择结果训练目标质量评价组合选择除模

[发明专利]基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法-CN202111038212.5在审
发明人：朱琴跃;李姚霖;谭喜堂;魏伟;李爱华 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法，包括以下步骤：1)建立两电平牵引逆变器暂态模态的等效二阶系统，并对等效二阶系统表达式进行参数辨识；2)通过Elman神经网络对逆变器输出电压数据进行模态划分；3)提取每个暂态模态中相应的微小故障特征参数，包括电压超调量σ、峰值时间tp以及电压斜率绝对值Δ；4)提取每个稳态模态中的电压稳态值Vstab与现有技术相比，本发明具有易于实现、节约成本、降低噪声干扰、提高模态分类准确性、准确提取和故障检测等优点。
基于多模态数据逆变器 igbt 微小故障特征提取方法

[发明专利]一种多模态网络支持拟态系统、方法、装置及存储介质-CN202211612436.7在审
发明人：闫林林;卢东辉;葛俊成;邹涛;张汝云;骆汉光 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态网络支持拟态系统、方法、装置及存储介质，其中系统包括多模态控制器、多模态网元及多模态端设备；多模态控制器连接多个多模态网元，多模态端设备通过多模态网元接入多模态网络；多模态控制器用于完成控制协议的拟态化以及拟态系统的调度实现，多模态控制器中同时运行有多个不同模态的模态转发协议软件，以实现控制面的异构；多模态网元用于完成数据面的拟态化及拟态系统的裁决功能；多模态端设备上运行有多个不同模态的转发平面实现异构。本方法通过将多模态网络实现拟态化改造，从而实现了多模态网络的内生安全。
一种多模态网络支持拟态系统方法装置存储介质

[实用新型]一种多模态阴道镜系统-CN201420836581.8有效
发明人：任文奇;张世武 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2014-12-24 - 公布日： 2015-06-24 - 主分类号： A61B1/303 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多模态阴道镜系统，其通过特殊排布设计和波长选用的超亮LED光源及成像模块，独立地控制光源各个通道的开断和强度，有机地把几种不同的医学成像模态融合起来：多光谱成像可以有效地对物质组成进行分类
一种多模态阴道镜系统

[发明专利]有效抑制次同步谐振和振荡的次同步阻尼控制系统-CN200910090158.1有效
发明人：谢小荣;李志鹏 -专利权人：清华大学
申请日： 2009-07-29 - 公布日： 2009-12-30 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：所述系统包括：转速检测与前置处理器、组合式模态滤波器、组合式比例移相器、模态控制信号综合器、次同步补偿电流指令计算器、电流差拍控制器和DC/AC变换器。本发明通过注入与机组轴系模态频率互补的次/超同步电流来抑制轴系扭振，能同时抑制多个扭振模态，功能全面，可以解决电力系统的多模态次同步谐振和振荡问题，提高了系统的次同步稳定性，并降低了大型发电机的轴系扭振疲劳损耗
有效抑制同步谐振振荡阻尼控制系统

[实用新型]一种纤维铺层模态转换超材料结构-CN202021194908.8有效
发明人：杨雄伟;朱清民;柴怡君;李跃明 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： F16F1/36 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种纤维铺层模态转换超材料结构，该模态转换超材料结构包括三层以上对称堆叠的纤维铺层单层板；其中，所述每个纤维铺层单层板厚度均匀，且均包括纤维材料和介质基体。本实用新型通过调整纤维铺层单层板中纤维的铺设方式来设计超材料的各向异性，能够在实现高效率的模态转换的同时，还能保证材料结构强度和力学性能不被破坏，实现该模态转换超材料结构和功能的一体化设计。本实用新型制备简单，维修成本低，结构强度高，密度低，在模态转换领域拥有广阔的市场前景。
一种纤维铺层模态转换材料结构

[发明专利]轨道角动量多波束产生方法-CN201610033500.4在审
发明人：李龙;余世星;石光明;刘海霞;朱诚;史琰;周潇潇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-01-19 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： H01Q1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种轨道角动量涡旋多波束产生方法，主要解决现有技术无法在单一工作频率下同时产生多个面向不同方向辐射、模态数相同或不同轨道角动量涡旋波束的问题。其实现方案是：选定馈源、波束辐射方向及每个反射单元的几何位置；根据几何位置、工作频率及所需的轨道角动量模态计算每个超表面反射单元所需补偿相位矩阵；选择不同尺寸的电磁超表面单元设计相移网络；将馈源放置在电磁超表面的中心轴向处，使馈源发出的入射波照射到电磁超表面上，得到相移网络提供的补偿相位，产生在设定方向上具有涡旋波阵面的多个轨道角动量电磁涡旋波束。
轨道角动量波束产生方法

[发明专利]一种基于图的3D注视点预测的显著性融合方法-CN201810643503.9有效
发明人：刘琼;李贝;杨铀;喻莉 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图的3D注视点预测的显著性融合方法，包括显著图生成和基于图的融合，所述显著图生成，包括从原始视频序列中获取每帧原始图片的显著图；所述基于图的融合，包括：以原始图片中每个超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束最小本发明考虑了超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束，以及原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异，使得本发明显著性融合方法在多模态特征融合过程中的不同模态特征预测显著性较好。
一种基于注视预测显著融合方法

[发明专利]一种基于超分辨率的振动台试验计算机视觉位移测量方法-CN202211089428.9有效
发明人：纪晓东;高祥;庄赟城;余越 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01B11/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超分辨率的振动台试验计算机视觉位移测量方法，主要内容如下：在获取振动台试验视频后，追踪并截取视频中的人工靶标图片序列；通过与视频中人工靶标同类型的其他人工靶标图片构建数据库训练超分辨率重建模型，对截取的人工靶标进行超分辨率重建；采用多区域追踪方法获得人工靶标几何中心精确位移，并计算比例因子将像素位移换算至实际位移；进行试验模型结构模态参数识别。本方法通过预训练的超分辨率重建模型，将低清的靶标图像重建为高清图像，结合传统相关性模板匹配位移追踪方法，实现稳定的亚像素位移追踪效果，提高了位移测量方法的精度，并可以实现准确的结构模态参数识别功能。
一种基于分辨率振动试验计算机视觉位移测量方法