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[发明专利]一种多模态轮腿分离式四足机器人控制系统-CN202310881845.5在审
发明人：张金柱;孟家豪;曹建冬;李森林;窦钰涵 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种多模态轮腿分离式四足机器人控制系统。该控制系统包括：地形识别模块、模态转换模块、模态转换控制模块、遥控器或者人机交互系统和upboard控制器。该控制系统涉及轮模态、足式模态以及足轮模态切换的控制，有效解决了多模态机器人面对多场景任务需求，该如何协调控制的问题。该系统将轮模态下的轨迹跟踪控制，足式模态下的运动控制，两者之间的转换系统的结合起来，有利于高效发挥多模态机器人的功能，提高机器人的移动效率。
一种多模态轮腿分离式四足机器人控制系统

[发明专利]多模态轮步式自适应可展球形侦察机器人-CN202310760176.6在审
发明人：刘兴杰;陈浩楠;索旭东;李锐;吕铠琳;秦建军 -专利权人：中兵智能创新研究院有限公司;智能移动机器人（中山）研究院
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： B62D57/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态轮步式自适应可展球形侦察机器人，多模态轮步式自适应可展球形侦察机器人，其特征在于：包括机壳体；滚轮机构，相对设置于机壳体两侧，包括滚轮驱动舵机、及若干球片构成的滚轮，所述滚轮驱动舵机通过自收展结构与球片连接通过上述结构在遇到障碍时，通过自收展结构使球片能够依靠与障碍物的摩檫力完成叶片自动展开，从而可以以轮步式行走模式行走，从而提升越障能力。
多模态轮步式自适应球形侦察机器人

[发明专利]基于渐进式对比学习的多模态机器翻译模型的训练方法-CN202310213158.6在审
发明人：苏劲松;尹永竞;余嘉炜 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于渐进式对比学习的多模态机器翻译模型的训练方法，包括首先，获取源端句子和对应图像；接着，根据源端句子和对应图像进行多模态图的构建，其中，多模态图包括节点集合和节点集合中各个节点之间的边构成的边集合；最后，建立多模态机器翻译模型，并根据多模态图对多模态机器翻译模型进行对比学习训练，其中，在训练过程中，先采用随机负样本进行训练，并根据当前训练步数和训练总步数逐步提高难负样本的数量，直至训练完成；由此，通过在训练过程中逐渐增加难负样本的数量，从而使得多模态机器翻译模型得以在更平滑的学习过程中区分不同类型的样本，提高训练效果。
基于渐进对比学习多模态机器翻译模型训练方法

[发明专利]一种基于多模态，分布式TinyML和物联网的推理方法及装置-CN202310439372.3在审
发明人：金长新;朱翔宇;李锐;魏子重 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体为一种基于多模态，分布式TinyML和物联网的推理方法及装置，包括以下步骤：部署多模态的具备TinyML模型的分布式设备，打造端侧设备的分布式智能推理能力；通过网关设备接收多模态数据；有益效果为：本发明提出的基于多模态，分布式TinyML和物联网的推理方法及装置利用TinyML技术，赋能端侧设备的AI推理能力。当意外情况发生不能进行网络通讯时，端侧设备本身也会对多模态数据进行本地化推理并实现本地进行下一步的动作。
一种基于多模态分布式 tinyml 联网推理方法装置

[发明专利]心理评估方法、装置、设备及存储介质-CN202310920851.7在审
发明人：江云凯;胡加学;赵景鹤;贺志阳;鹿晓亮;王士进;魏思;胡国平;甘露 -专利权人：讯飞医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种心理评估方法、装置、设备及存储介质，本申请获取受测者的多模态交互信息，其中包括文本模态的交互信息，以及其它非文本模态的交互信息，如语音模态、视频模态的交互信息，本申请还配置了多模态知识图谱，多模态知识图谱中至少部分节点包含两种以上模态的心理学知识信息，通过多模态知识图谱可以丰富对心理学知识的表示，进一步对获取的受测者的多模态交互信息中每一种模态的交互信息进行编码及特征融合，得到融合后多模态特征，获取多模态知识图谱的表示特征，基于融合后多模态特征和多模态知识图谱的表示特征进行交互式推理，可以得到受测者的心理状态的评估结果，提升了心理评估结果的准确性。
心理评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种便携式多信息融合分析及干预评估系统及其方法-CN202310368422.3有效
发明人：吴凯;李兆波 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及多模态处理技术领域，具体公开了一种便携式多信息融合分析及干预评估系统及方法，利用便携式多模态非侵入式数据采集装置进行数据采集得到多模态生理信号数据集；进行多模态生理信号数据预处理和多维度动态融合分析，得到动态融合特征集；并结合集成学习方法建立脑部病症辅助识别模型，构建动态融合特征集对应的脑部症状标准映射表；进一步进行早期干预刺激，根据脑部症状标准映射表获得对应不同程度的脑部症状类型，以量化早期干预治疗评价结果
一种便携式信息融合分析干预评估系统及其方法

[发明专利]一种基于多模态生成式对抗网络的云图分类方法-CN201810800446.0在审
发明人：刘爽;李梅;张重 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于多模态生成式对抗网络的云图分类方法，该方法包括：对输入多模态云训练样本进行预处理，得到多模态生成式对抗网络输入；基于所述多模态生成式对抗网络输入，训练得到多模态生成式对抗网络；利用训练好的多模态生成式对抗网络产生假的多模态云样本；对多模态云训练样本与假的多模态云样本进行预处理，得到深度多模态云分类模型输入；基于所述深度多模态云分类模型输入，训练得到多模态云分类模型；将多模态云测试样本输入至深度多模态云分类模型中，得到每个多模态云测试样本的类别标签。
多模态生成式分类模型对抗网络预处理测试样本训练样本样本类别标签分类

[发明专利]基于虚拟机器人的广告植入方法和系统-CN201680001791.7在审
发明人：邱楠;杨新宇;王昊奋 -专利权人：深圳狗尾草智能科技有限公司
申请日： 2016-07-07 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于虚拟机器人的广告植入方法，包括：获取用户与机器人的多模态输入信息；根据所述多模态输入信息，识别多模态输入信息中与预设的广告策略相关联的关键因素；根据所述关键因素，按照预设的广告策略将该广告策略植入与用户的交互中通过获取与机器人的多模态输入信息，对多模态输入信息进行关键因素的识别，从而根据识别的关键因素向用户通过交互的方式加入广告，这是一种被动式的广告植入，与传统的主动式广告相比，进一步减小了用户对广告的反感，
基于虚拟机器人广告植入方法系统

[发明专利]一种面向弱配准数据的可见光热红外视觉跟踪方法-CN202310075035.0在审
发明人：李成龙;沈庆;刘磊;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：一种面向弱配准数据的可见光热红外视觉跟踪方法，属于计算机视觉技术领域，解决多模态跟踪器对配准数据的依赖的问题；本发明的方法引入渐进式特征配准模块实现模态特征级配准，配准后的多模态特征进一步通过transformer利用融合特征输入到模型预测器取得当前帧的最优的预测模型，与全图特征进行卷积操作以获得得分权重图，响应值高的位置则代表目标的预测位置，同时通过调制向量模块进行包围框的选取，完成对当前帧目标的准确定位；本发明的方法可以在不依赖严格配准的多模态数据下挖掘可见光和热红外模态的互补信息，有效实现了可见光和热红外之间的模态互补，进一步提高多模态目标跟踪的准确率。
一种面向准数可见光热红外视觉跟踪方法

[发明专利]一种基于图像风格迁移信息融合的活体检测方法-CN201911403173.7在审
发明人：侯广琦;李海青;赵家磊 -专利权人：天津中科虹星科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于图像风格迁移信息融合的活体检测方法，具体步骤如下：第一步多模态图像信息采集；第二步人脸位置标定；第三步多模态输入图像；第四步近红外活体特征提取；第五步分类器赋分；第六步多模态信息融合；第七步设计。决策过程通过对多模态信息加权循环测试得到最终检测结果。该方法更广泛更显著的对人面部生物特征进行活体检测，通过风格迁移提高检测的可靠性，用智能加权计算的方式，以在准确可靠检测的同时，进一步提用户的检测速度，实现高可靠、高进度、高速的多模态生物特征活体检测，有利于提高用户的产品使用感受
一种基于图像风格迁移信息融合活体检测方法

[发明专利]一种基于图像融合技术的多模态图像分割方法-CN202210128620.8在审
发明人：刘羽;牧富豪;成娟;李畅;宋仁成;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/174 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像融合技术的多模态图像分割方法，包括：第一步，融合多模态图像：数据获取及预处理，建立基于像素级的融合网络，训练网络和输出融合模态图像；第二步，分割多模态图像：数据获取及预处理，建立基于特征级融合的多模态特征选择模块与分割网络本发明从像素级融合和特征级融合两个角度提升了图像分割的精度，为图像的进一步分析处理提供了有力的支持。
一种基于图像融合技术多模态分割方法

[实用新型]一种轮步双模态机动平台-CN202120467791.4有效
发明人：张大庆;彭长锋;赵喻明;董新建;陈武;朱昊;宋良学;杨凯 -专利权人：山河智能特种装备有限公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： B62D57/028 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种轮步双模态机动平台。所述轮步双模态机动平台，其包括底盘，装在底盘上的轮式行驶系统，所述底盘的左右两侧面纵向安装至少两组可以绕车体侧向摆动的所述的步行腿机构，所述步行腿机构收起后为轮行模式，所述步行腿机构撑起时为步行模式。本实用新型的轮步双模态机动平台显著提升了轮步双行驶能力和适应场景。
一种双模机动平台

[发明专利]一种多模态场景图知识增强的对抗式多模态预训练方法-CN202210962059.3在审
发明人：余宙;罗同桉;俞俊;袁柳;刘弋锋;许胜新 -专利权人：杭州电子科技大学;中国电子科技集团公司电子科学研究院
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态场景图知识增强的对抗式多模态预训练方法。本发明步骤：1、构建图像区域的特征表示及图像先验知识，2、构建文本及跨模态先验知识，3、构建多模态场景图，4、构建对抗式噪声生成网络与多模态预训练网络，5、多模态场景图知识增强的对抗式预训练。本发明通过从图像和文本两个模态中提取先验知识，以此构建多模态场景图，并构建以多模态场景图知识增强的多模态自注意力网络为核心的对抗噪声生成网络，为输入的图文对数据生成噪声扰动，与多模态预训练网络进行对抗式多模态预训练
一种多模态场景知识增强对抗式多模态预训练方法

[发明专利]基于判别式多模态深度置信网多模态数据融合方法和系统-CN201410064933.7有效
发明人：王亮;谭铁牛;王威;黄岩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2014-02-25 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于判别式多模态深度置信网的多模态数据融合方法，该方法包括以下步骤：建立判别式多模态深度置信网；对于多个模态数据对应的深度置信网，利用限制波尔兹曼机，获得深度置信网优化后的网络权重；采用交替优化的策略来最小化判别式多模态玻尔兹曼机的目标函数，获得优化后的玻尔兹曼机权重，得到最终的判别式多模态深度置信网模型；向深度置信网模型输入待融合的多模态数据，得到融合结果。本发明还公开了一种基于判别式多模态深度置信网的多模态数据融合系统。本发明通过在传统多模态深度置信网络中引入有监督的标签信息，判别式的挖掘不同模态数据之间的关联性，从而在大规模多模态数据分类和检索任务中可以保证较高的准确率。
基于判别式多模态深度置信网多模态数据融合方法系统

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的多模态医学图像合成方法-CN202111465819.1在审
发明人：朱鹏飞;刘家旭;曹兵;胡清华 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成式对抗网络的多模态医学图像合成方法。所述方法包括：构造模态注意力生成式对抗网络；所述模态注意力生成式对抗网络包括自表示网络和由生成式对抗网络实现的图像转换网络；采用多模态医学图像数据集对所述模态注意力生成式对抗网络进行训练与测试，生成训练完成的模态注意力生成式对抗网络；将已有的多模态医学图像输入至所述训练完成的模态注意力生成式对抗网络，输出目标模态的合成图像。本发明方法用于合成缺失的医学模态图像，能够提高多模态医学图像合成的质量，完整的多模态医学图像有益于医生做出更准确的决策。
一种基于生成对抗网络多模态医学图像合成方法

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