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[发明专利]面向数据资产增值的大数据加工成形方法与模型-CN202210936419.2在审
发明人：齐德昱;卢滢;朱子江;姚凤民;黄文豪;张皓同;谢嵘 -专利权人：广东外语外贸大学南国商学院
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种关于大数据的治理与组织的方法GriDoc2，包括大数据的融合模型、组织模型与操作模型，支持用户通过融合模型与组织模型将大数据加工处理为满足个性化需求的数据产品，实现大数据的增值。融合模型通过将数据操作抽象为G、T、S、A、F四种基本操作构筑动态的基于多重二部图的数据融合网，以多重二部图模式实现数据的策略化采集、加工、集成、装配、融合。组织模型支持用户通过“表包含”模式将融合网中的数据构件编织为自己的数据与知识视图。该方法的使用，同时实现大数据的模型化操作治理与基于多重二部图的数据与知识表达，并使应用程序与数据治理高度独立。
面向数据资产增值加工成形方法模型

[发明专利]基于SUMO的高速路网实时微观交通仿真方法和系统-CN202310913874.5在审
发明人：王鑫之;齐家;胡昕宇;朱磊 -专利权人：南京感动科技有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及基于SUMO的高速路网实时微观交通仿真方法和系统，该方法包括获取多来源的路网车辆历史观测数据和实时观测数据并进行数据融合；基于历史融合数据分析交通流规律，包括车道分布规律、路径选择规律和最大期望车流速度，并建立车辆行为模型，包括车道选择概率模型、路径选择概率模型和最大期望速度模型；利用实时融合数据动态更新历史融合数据和车辆行为模型；构建仿真路网，将观测设施映射至仿真路网中的可计算节点；利用实时融合数据和所述车辆行为模型进行仿真推演本发明的技术方案可利用实时融合数据实现交通流与车辆行为模型的动态更新，以提高模型的时间有效性，并输出单车级和交通流指标数据。
基于 sumo 高速路网实时微观交通仿真方法系统

[发明专利]一种基于生成对抗网络的图像融合方法、系统及存储介质-CN202010574468.7在审
发明人：曾绍群;余江胜;程胜华;刘秀丽;耿协博 -专利权人：怀光智能科技（武汉）有限公司
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的图像融合方法、系统及存储介质。该方法包括：利用样本集预训练模糊区域识别模型，输出样本集中每张图像样本标记出模糊区域的掩码图像，其中，样本集中包括图像样本以及融合图像标签Ir；将图像样本与对应的掩码图像堆叠而成的多通道图像输入融合模型进行训练，融合模型包括生成器和判别器，将生成器输出的融合图像If，和融合图像标签Ir输入到判别器进行对抗训练；将待融合的图像输入到训练好的模糊区域识别模型和融合模型，生成融合图像。本发明只需要采集少量几张多焦点图像就可以实现图像融合，可以有效降低图像融合的时间成本与硬件成本，特别适合超大尺寸的病理切片图像的融合。
一种基于生成对抗网络图像融合方法系统存储介质

[发明专利]基于生成对抗式双通道权重分配的图像融合方法及装置-CN202210603129.6在审
发明人：李璇;张成;徐宇航;王杰;马雷;朱丽娜;黄正华;程莉 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于生成对抗式双通道权重分配的图像融合方法及装置，其方法包括：构建初始图像融合模型，包括生成器模块和孪生鉴别器模块，生成器模块包括伪孪生特征提取模块和特征融合模块；获取红外图像样本和可见光图像样本，并基于伪孪生特征提取模块获得红外特征图和可见光特征图；基于特征融合模块生成融合特征图；基于孪生鉴别模块分别获得融合特征图与红外图像样本的第一相似度及与可见光图像样本的第二相似度；对初始图像融合模型进行训练，获得目标图像融合模型；基于目标图像融合模型对待融合红外图像和待融合可见光图像进行融合，获得目标融合图像。本发明可获得具有清晰目标和丰富细节纹理的目标融合图像。
基于生成对抗双通道权重分配图像融合方法装置

[发明专利]模型处理方法以及装置-CN202210976136.0在审
发明人：张铁华;刘雨泽 -专利权人：支付宝实验室（新加坡）有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本说明书实施例提供模型处理方法以及装置，其中所述模型处理方法包括：获取历史处理任务相关的程序源代码，并确定所述程序源代码对应的抽象语法树，将所述程序源代码及所述抽象语法树对应的树节点信息，输入任务处理模型进行特征融合处理，获得对应的特征融合向量，通过所述任务处理模型，对所述特征融合向量中至少一个树节点对应的特征融合子向量进行遮挡，并对遮挡内容进行预测，根据预测结果及所述特征融合向量，对所述任务处理模型的模型参数进行调整
模型处理方法以及装置

[发明专利]基于三维人脸建模的医用防护口罩密合性测试方法、系统、存储介质-CN202310498683.7在审
发明人：黄辉萍;陈学勤;黄蕾;黄辉祥;左石凯;李煜;谢廷一 -专利权人：厦门大学附属第一医院（厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所）;厦门理工学院
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维人脸建模的医用防护口罩密合性测试方法、系统、存储介质，包括：通过改进端到端多视图融合算法对人脸多视角图像进行特征拼合得到三维人脸模型；将三维人脸模型和头部模板的拼合得到融合模型；将口罩三维图像投射到融合模型上；计算不同口罩三维图像和融合模型密合性，得到与融合模型最匹配的口罩。
基于三维建模医用防护口罩密合性测试方法系统存储介质

[发明专利]一种融合多源传感器信息的无人车定位方法-CN202210109679.2有效
发明人：张卫东;刘馨泽;王咸鹏;张永辉;黄梦醒;沈重 -专利权人：海南大学
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合多源传感器信息的无人车定位方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取待控制车辆的GPS位置信息和IMU信息，并将待控制车辆结合惯性导航系统与GPS信号获得的厘米级精度定位作为真值；步骤2：建立线性模型；步骤3：获取线性模型下的融合多源传感器信息的无人车定位算法，并得到线性模型下的融合定位结果；步骤4：建立非线性模型；步骤5：获取运动学模型下的融合多源传感器信息的无人车定位算法，并得到非线性模型下的融合定位结果；步骤6：建立单车模型；步骤7：获取单车模型下的融合多源传感器信息的无人车定位算法，并得到单车模型下的融合定位结果，与现有技术相比，本发明具有提高无人车定位精度和适用性强等优点。
一种融合传感器信息无人定位方法

[发明专利]增强现实实时虚拟试衣系统及方法-CN201110081203.4无效
发明人：梁征;张亮;刘勇;苏中谦 -专利权人：北京触角科技有限公司
申请日： 2011-03-30 - 公布日： 2011-08-17 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种增强现实实时虚拟试衣系统及方法，该增强现实实时虚拟试衣系统包括光学摄像机、深度摄像机、人体三维模型模块、衣服三维模型模块、三维模型融合模块和实景融合模块。光学摄像机实时获取实景视频信息。人体三维模型模块根据人体标识信息生成人体三维模型。衣服三维模型模块根据人体标识信息生成衣服三维模型。三维模型融合模块将人体三维模型和衣服三维模型相融合，生成试衣三维模型。实景融合模块将试衣三维模型和实景视频信息相融合，生成试衣视频信息。本发明提供的增强现实实时虚拟试衣系统及方法，可以逼真地显示了试着者的试衣效果，提高了虚拟试衣的效果。
增强现实实时虚拟试衣系统方法

[发明专利]模型训练方法及装置-CN202110130820.2有效
发明人：廉相如;刘霁 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开示出了一种模型训练方法及装置，其中，模型训练方法包括：获取初始模型和训练样本集，训练样本集包括基于多媒体数据生成的多个训练样本；并行执行模型训练任务和模型融合任务；判断第一训练节点的本地模型是否满足训练终止条件，若满足，则停止训练，否则重复并行执行模型训练任务和模型融合任务的步骤，直到满足训练终止条件。由于模型训练任务和模型融合任务并行执行，各个训练节点不断地对本地模型进行训练更新，同时与其它训练节点的本地模型进行融合，使得每个训练节点都可以全速地进行模型训练，各个训练节点之间在进行模型融合时不存在等待关系，从而可以提高模型训练速度；另外，本方案无需设置参数节点，从而可以节省计算资源。
模型训练方法装置

[发明专利]一种基于模型融合的多侧面联合检测物品分类方法-CN202110359605.X在审
发明人：安康;林雪松;柳晖;刘翔鹏;管西强 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型融合的多侧面联合检测物品分类方法，其步骤如下：采集待分类物品不同视角的图像后其分别分别输入处理模型I得到各预测概率矩阵；再对各预测概率矩阵进行融合得到融合矩阵；最后将融合矩阵输入处理模型本发明的基于模型融合的多侧面联合检测物品分类方法，基于多模型融合的深度学习实现物品识别，具有较高的准确率；基于神经网络构建物品识别模型，具有较强的特征提取能力；基于多侧面图像联合输入模型，可以同时获得一个零件的多个特征
一种基于模型融合侧面联合检测物品分类方法

[发明专利]一种基于跨模态多尺度特征融合的对象检测方法-CN201810474925.8有效
发明人：刘盛;尹科杰;刘儒瑜;陈一彬;沈康 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨模态多尺度特征融合的对象检测方法，由RGB检测网络模型的网络参数初始化深度图检测网络模型；再基于获得的RGB检测网络模型与深度图检测网络模型，分别初始化融合网络模型的特征提取权重，最终训练得到一个融合多尺度跨模态特征的融合网络模型。本发明不依赖于大量标注的深度图像数据集，能够跨模态融合深度图像与RGB图像特征，实时、高效，并且准确完成物体识别、定位和检测。本发明设计的融合网络模型只需要一块消费级的显卡以及CPU作为硬件，就可以达到实时的检测速度。
一种基于跨模态多尺度特征融合对象检测方法

[发明专利]一种虚拟现实多视角融合模型的设计方法-CN202110609017.7有效
发明人：姚寿文;栗丽辉;王瑀;胡子然;兰泽令 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种虚拟现实多视角融合模型的设计方法，包括以下步骤：根据交互任务，采集视角类型，获得主视角、辅助视角以及主视角、辅助视角之间的配置模式和融合方法；根据配置模式和融合方法，构建多视角融合模型，多视角融合模型用于获得主视角图像和辅助视角图像，并将辅助视角图像融合到主视角图像中，获得多视角融合图像。本发明的多视角融合模型设计方法，使用户根据交互任务对用户空间感知与交互精度的不同需求与对辅助视角在信息丰富程度、直观性和用户介入程度三个方面的需求，先后确定主辅视角的配置模式和辅助视角的融合方法，以确定合适的多视角融合模型
一种虚拟现实视角融合模型设计方法

[发明专利]一种小尺度短周期的滩涂精细建模方法-CN202310553768.0有效
发明人：彭建怡;陈刚;孙启良;李显巨;欧阳桂崇;陈继发;李宏杰;彭禹杰;齐济 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明提供了一种小尺度短周期的滩涂精细建模方法，涉及图像处理技术领域，包括：对第一多源训练数据集中的每组第一训练数据，采用多种第一融合分割算法进行融合分割，得到各第一融合分割算法对应的融合分割结果，将所得的融合分割结果融合，得到最终分割结果，基于最终分割结果与对应的标签数据计算损失函数，反向训练各第一融合分割算法的参数；基于训练好的所有第一融合分割算法的输出对DEM基础模型进行插值细化，得到精细DEM模型；基于第二多源训练数据集对第二融合分割算法进行训练，基于训练好的第二融合分割算法的输出对精细DEM模型进行插值细化，得到周期性DEM模型。本发明可生成带地质特征和时间特征及与时间强相关的DEM模型。
一种尺度周期滩涂精细建模方法

[发明专利]一种融合集成模型准确度评估方法、装置、设备及介质-CN202310833577.X在审
发明人：蔡逆水 -专利权人：中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本申请公开了一种融合集成模型准确度评估方法、装置、设备及介质，用以快捷地对融合集成模型的准确度进行评估。由于本申请可以基于融合集成模型中包含的各子模型的运行顺序信息，将各子模型划分为至少一个子模型组；其中，针对每个子模型组，该子模型组中包含并行运行的至少两个子模型、或者包含串行运行的至少两个子模型、或者只包含一个子模型；基于获得的每个子模型组中包含的子模型的准确度、以及每个子模型组中子模型的运行顺序类型对应的子模型准确度选择算法，确定每个子模型组的准确度；基于每个子模型组的准确度，确定融合集成模型的准确度，基于此，可以实现快捷地对融合集成模型的准确度进行评估的目的
一种融合集成模型准确度评估方法装置设备介质

[发明专利]一种基于神经网络模型融合的废钢评级方法及装置-CN202010340992.8在审
发明人：孙茂杰;李福存;杨波;刘小华;谢伟建;杨爱玲;马超 -专利权人：江苏金恒信息科技股份有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请涉及废钢评级技术领域，公开了一种基于神经网络模型融合的废钢评级方法及装置，该方法中，首先采集废钢的图片，进行数据预处理，获取待评级废钢图片；然后将待评级废钢图片输入至预先建立的神经网络融合模型中，神经网络融合模型基于VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型建立，使用已标注类型的废钢图片完成训练及验证，VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型均通过ImageNet数据集进行参数初始化；最后根据所述神经网络融合模型的输出结果，获取所述废钢的类型。上述方法中，利用融合了三种神经网络的模型对废钢图片进行评级，能够有效提高评级结果的准确率。
一种基于神经网络模型融合废钢评级方法装置