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[发明专利]图像特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210994652.6在审
发明人：李哲人;郑介志;殷敬敬 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取目标部位的医学图像；将医学图像输入到预设的特征提取模型中得到医学图像的特征信息；特征提取模型是通过目标部位的多种不同风格的医学图像训练得到的，不同风格对应采集的医学图像的设备类型和/或采集视角不同由于特征提取模型在训练过程中学习了多种不同风格的医学图像的特征信息，而不同风格可以反映采集该医学图像的设备类型和/或采集目标部位时的视角差异，即本申请的特征提取模型可以对不同风格的医学图像进行有效地特征提取，无需对某一风格的医学图像独立训练对应的模型，从而提高了特征提取模型的泛化能力，并且增加了特征提取模型的使用场景。
图像特征提取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息提取模型的训练方法及装置-CN202211683113.7在审
发明人：陈莹莹;陈第 -专利权人：有米科技股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息提取模型的训练方法及装置，该方法包括：获取标注后的文本数据，并将文本数据输入至预训练信息提取模型中，得到文本编码结果并输入至预设数量的第一全连接层中，得到头实体位置向量；分析头实体位置向量以及文本编码结果，得到目标文本向量，并将目标文本向量输入至第二全连接层，得到尾实体位置向量以及文本数据的实体关系；基于头实体位置向量、尾实体位置向量以及文本数据，计算预训练信息提取模型的损失信息，并根据损失信息对预训练信息提取模型进行训练，以得到目标信息提取模型。可见，实施本发明能够有利于提高信息提取模型训练的准确性和效率，以及有利于提高通过训练所得的信息提取模型进行信息提取的准确性。
信息提取模型训练方法装置

[发明专利]模型训练及图像处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210854245.5在审
发明人：汤成;程宝平;谢小燕 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中，所述模型训练方法包括：获取至少一个第一样本图像；利用所述至少一个第一样本图像和孪生网络，对第一模型进行训练，所述第一模型包含第一层和第二层，所述第一层用于提取图像的特征，所述第二层用于整合提取的图像特征，所述第一模型用于对待分类图像进行特征提取，以利用提取的特征对所述待分类图像进行分类。本申请提供的方案，模型训练过程中，通过投影层对特征提取层提取的目标特征进行整合，能够减少无关因素对目标特征的影响，使得所提取的目标特征更准确，这样，在利用训练后的模型对图像进行目标特征提取，以进行图像分类时
模型训练图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]说话人信息提取模型的训练方法、装置和计算机设备-CN202010542435.4有效
发明人：徐泓洋;太荣鹏;温平 -专利权人：深圳市友杰智新科技有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本申请涉及说话人信息提取模型的训练方法，包括：将语音合成系统与语音识别系统，通过说话人信息提取模型关联为训练体系；从音频处理结果中去除说话人信息提取模型提取语音数据对应的文本内容信息后的剩余数据信息，得到第一高维向量，获取文本处理网络处理第一数据对的文本数据输出的第二高维向量；训练音频处理网络、文本处理网络和说话人信息提取模型，至损失函数达最小值时训练收敛；将音频处理网络和音频恢复网络组合成处理音频的网络，将文本处理网络和文本恢复网络组合成处理文本的网络；训练处理音频的网络和说话人信息提取模型至收敛，以获取说话人信息提取模型的参量集合。提高说话人信息提取模型的泛化能力。
说话信息提取模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]一种网络流异常检测模型的生成方法和计算机设备-CN202010823315.1有效
发明人：吕麒;李伟超;汪漪;金波 -专利权人：鹏城实验室;南方科技大学
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络流异常检测模型的生成方法和计算机设备，网络流异常检测模型的生成方法，包括：基于源域对第一网络模型进行训练，以得到已训练的第一网络模型，其中，已训练的第一网络模型包括源域特征提取器和分类器；基于目标域、源域、源域特征提取器和判别器对进行训练，以得到目标域特征提取器；根据目标域特征提取器和分类器生成网络流异常检测模型。本发明中，通过训练使得目标域特征提取器在目标域上提取到的特征，与源域特征提取器在源域上提取的特征相似，进而，本发明中的网络流异常检测模型中基于源域训练得到的分类器，可以对目标域进行异常检测，且准确性高。
一种网络异常检测模型生成方法计算机设备

[发明专利]一种网络安全态势评估方法及其模型训练方法-CN202210516729.9有效
发明人：赵冬梅;孙明伟;吴亚星;宿梦月 -专利权人：河北师范大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络安全态势评估方法及其模型训练方法，包括：获取日志信息；对日志信息进行预处理，得到目标日志信息；采用网络安全数据特征提取模型对目标日志信息进行特征提取；网络安全数据特征提取模型包括若干特征提取单元，对输入的目标日志信息进行特征提取；特征提取单元包括选择性卷积结构单元；flatten层将网络安全数据特征提取模型提取的特征转换为一维特征向量；支持向量机分类器对一维特征向量进行分类，得到日志信息对应的网络安全状态本发明在网络安全态势评估模型中加入选择性卷积结构单元，使用支持向量机分类器对目标日志信息进行分类，有效减少了模型中的参数，提高了网络安全态势评估模型的准确率和鲁棒性。
一种网络安全态势评估方法及其模型训练

[发明专利]水体提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110004595.8在审
发明人：于强;郭晓瑞;张宝才;彭乘风 -专利权人：北京简巨科技有限公司
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供了一种水体提取方法，包括：获取包含水体的遥感影像；提取遥感影像的光谱特征或极化特征；将光谱特征或极化特征作为水体提取模型的输入特征；以及基于水体提取模型，根据所述输入特征，识别出所述遥感影像中的水体；其中，所述水体提取模型是用于基于输入特征识别出遥感影像中水体的基于残差网络的深度学习分割网络(U‑net)模型。对应上述水体提取方法，本说明书还提供了水体提取装置、电子设备以及计算机可读介质。
水体提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于响应曲面法的风机提取效率优化方法-CN202111306037.3在审
发明人：石岩;杨治国;杨丽曼;许少峰;王一轩;王娜;孙治博;牛燕霞;蔡茂林 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于响应曲面法的风机提取效率优化方法，括以下步骤：步骤1：采集影响风机提取效率的若干数据；步骤2：利用响应曲面法构建风机提取效率与步骤1中采集的若干数据的多因素拟合模型；步骤3：对多因素拟合模型进行优化，根据优化后的多因素拟合模型获取风机提取效率最优曲线。通过响应曲面法构建风机提取效率与影响风机提取效率的若干数据的多因素拟合模型，从而获取风机提取效率最优曲线，更加高效可靠，并且提高了风机工作效率。
一种基于响应曲面风机提取效率优化方法

[发明专利]一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质-CN202010969014.X在审
发明人：廖丹萍 -专利权人：浙江智慧视频安防创新中心有限公司
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人重识别方法，包括：在神经网络模型中加入实例归一化模块，得到改进后的神经网络模型；根据源数据集和所述改进后的神经网络模型训练初始特征提取模型；将目标数据集输入所述初始特征提取模型，得到行人特征；对所述行人特征进行聚类，根据聚类结果生成与所述行人特征对应的标签集合；根据所述目标数据集和所述标签集合调整所述初始特征提取模型，得到训练好的特征提取模型；根据所述训练好的特征提取模型识别行人。本发明公开的行人重识别方法，可以提升模型的泛化性能以及在目标域的性能，提升识别的准确率和效率。
一种行人识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的机器故障的预测和分类方法-CN202010668783.6在审
发明人：顾寄南;彭伟;王文波 -专利权人：江苏大学
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的机器故障的预测和分类方法，包括：数据预处理阶段，特征提取阶段，建立基于CNN的自动编码器的特征提取模型，提取预处理后的数据集的特征；预测模型训练阶段，构建基于双向LSTM的预测模型，利用特征提取阶段得到的特征训练所述预测模型；分类模型训练阶段，利用特征提取阶段得到的特征并采用有监督学习的方式训练基于自动编码器的DNN分类模型；及模型使用阶段，利用训练后的预测模型来预测故障发生的时间，并且利用训练后的分类模型对即将发生的故障进行模式分类、故障类别分类、故障源定位和故障程度划分，本发明能够预测故障的发生，且在预测故障发生的同时对将要发生的故障进行分类。
一种基于深度学习机器故障预测分类方法

[发明专利]一种行人重识别方法、系统及存储介质-CN202210726677.8在审
发明人：黄文丽;李艳生;杨活龙 -专利权人：苏州凌图科技有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种行人重识别方法、系统及存储介质，方法包括：从视频中获取每个行人的全身检测框图；调用特征提取模型对每个行人的全身检测框图进行特征提取，获取每个全身检测框图的特征向量，所述特征向量包括全局特征和局部特征；对特征向量进行聚类，获取属于同一个行人的不同全身检测框图；其中，所述特征提取模型通过训练初始特征提取模型获得；所述特征提取模型包括串联的ResNet50模型和注意力网格网络模型；所述ResNet50模型第4层的输出作为所述注意力网格网络模型的输入，所述ResNet50模型第4层的瓶颈层的步长设置为1。
一种行人识别方法系统存储介质

[发明专利]一种人体姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211730584.9在审
发明人：张玉坤;孙鹤;潘华东 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种人体姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质，先利用无标注训练集中的各个第一人体图片，通过分块重组训练得到目标特征提取模型，然后根据目标特征提取模型构建人体姿态识别模型，再利用有标注训练集中的各个第二人体图片和各自对应的人体关键点标注信息对人体姿态识别模型进行训练，最后利用人体姿态识别模型识别待处理的人体图片中的人体姿态。通过训练目标特征提取模型，并根据目标特征提取模型构建人体姿态识别模型，提高了人体姿态识别模型的特征提取能力，解决了部分相似部位混淆，人体姿态识别的准确性较差的问题。
一种人体姿态识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于三维引擎提取三维模型中心线的方法、装置及设备-CN202310300625.9在审
发明人：牟文青;王浩丞;尉鲁闽;邓钰;谢锋;尚武 -专利权人：山东捷瑞数字科技股份有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/68 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维引擎提取三维模型中心线的方法、装置及设备，属于三维可视化技术领域；方法包括以下步骤：S1、创建模型或将模型导入至三维场景中；S2、根据需求选中需要提取中心线的模型整体或模型的部分；S3、系统响应用户的触控操作，在获取输入的模型截面段数后，通过计算获取模型每个截面的重心点，并将所有重心点连接成线，即为所提取的中心线。本发明解决了现有的模型中心线提取方法需要从模型表面选择多条线条去计算出中心线的麻烦，节省了大量的人力物力，提取过程高效便捷。
基于三维引擎提取模型中心线方法装置设备

[发明专利]一种基于域不变特征的语音识别方法-CN201910753174.8有效
发明人：熊盛武;李梦;林泽华;徐珊;李小其;董元杰;路雄博;刁月月 -专利权人：武汉理工大学;武汉水象电子科技有限公司
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G10L15/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于域不变特征的语音识别方法，将语音域不变特征提取模型应用于端到端语音识别模型。本发明使用的特征提取模型针对鲁棒性问题，通过添加更多类型的语音数据训练语音特征提取模型可以得到更优的参数，得到更好的域不变特征提取模型。基于域不变特征的语音识别方法，利用无标注的纯语音数据训练特征提取模型，利用少量具有文本标注的语音训练端到端声学模型，为提高端到端声学模型的鲁棒性提供了重要的技术支撑。相比于现有技术，本发明在不同噪声环境中的识别准确率更高，语音标注任务的任务量更小，模型的训练和测试速度更快。
一种基于不变特征语音识别方法

[发明专利]模型构建优化方法、设备、介质及计算机程序产品-CN202110277698.1在审
发明人：康焱;刘洋 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型构建优化方法、设备、介质及计算机程序产品，所述模型构建优化方法应用于第一设备，所述模型构建优化方法包括：获取特征提取模型，并基于与第二设备关联的样本对齐结果，提取第一方重叠样本和第一方非重叠样本；基于所述第一方重叠样本和所述第一方非重叠样本，通过与所述第二设备进行对比学习交互，联合所述第二设备中的第二方重叠样本，生成所述特征提取模型对应的对比学习损失；基于所述对比学习损失，优化所述特征提取模型，获得目标特征提取模型。本申请解决了特征提取生成的样本表征所包含的信息量低的技术问题。
模型构建优化方法设备介质计算机程序产品