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[发明专利]一种双向特征融合网络、回归预测网络、训练方法及装置-CN202310256876.1在审
发明人：王夏洪 -专利权人：北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本公开涉及计算机视觉技术领域，提供了一种双向特征融合网络、回归预测网络、训练方法及装置。该双向特征融合网络包括依次连接的正向特征融合子网络、反向特征融合子网络以及特征融合归一子网络；正向特征融合子网络用于自顶层向底层对多个不同层次的尺度特征图进行融合，得到多个初步融合特征；反向特征融合子网络用于自底层向顶层对多个初步融合特征进行特征增强，得到多个融合增强特征；特征融合归一子网络用于对多个融合增强特征进行归一和融合，得到多个尺度相同的最终融合增强特征。本公开通过双向特征融合网络进行双向特征融合，可使得整个特征层次具有更加丰富的表达，同时可有效提升后续的回归预测的预测效果。
一种双向特征融合网络回归预测训练方法装置

[发明专利]一种视频融合方法和装置-CN201810974130.3在审
发明人：王志纯 -专利权人：合肥景彰科技有限公司
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： H04N5/265 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频融合方法和装置，其中，所述视频融合方法包括：响应于视频融合指令，获取至少两个待融合视频；针对任意一个待融合视频，从所述待融合视频中提取角色特征和风格特征；融合所述至少两个待融合视频的角色特征得到角色融合特征；和融合所述至少两个待融合视频的风格特征得到风格融合特征；根据所述角色融合特征和风格融合特征生成目标视频。通过融合所述至少两个待融合视频的角色特征得到角色融合特征，进而根据所述角色融合特征和风格融合特征生成目标视频，实现了多个视频中各维度特征的融合，以呈现出内容更加丰富的目标视频，提高用户体验。
融合视频视频融合角色特征目标视频方法和装置角色风格特征特征生成风格用户体验维度指令响应

[发明专利]基于非负特征融合的场景图像分类方法-CN201810034600.8有效
发明人：刘渭滨;邹智元;邢薇薇;郑伟;赵雅昕 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2018-01-15 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非负特征融合的场景图像分类方法，包括以下步骤，获取原始数据的多种非负特征，定义并建立特征矩阵；对特征矩阵进行非负特征分解，得到基础特征和特征融合因子；使用基础特征和特征融合因子进行融合特征重建，得到融合特征；基于融合特征，建立基于正规化F范数误差的融合单特征分类器；使用融合特征Boosting算法对融合特征进行提升，得到融合单特征提升权重矩阵和融合多特征提升权重矩阵；基于提升权重矩阵，建立融合多特征分类器本发明提出非负特征分解与融合特征重建的两步特征融合方法，为原始数据多种非负特征的融合提供了技术手段，实现多种特征的优势互补，基于融合特征建立的分类器能够得到更高的分类准确率。
基于特征融合场景图像分类方法

[发明专利]一种融合图像全局信息的对象检测方法及系统-CN202111158075.9在审
发明人：王全增;李建强;李博雅;叶彩华;尤焕苓;白帆 -专利权人：北京工业大学;北京市气象服务中心
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种融合图像全局信息的对象检测方法及系统，方法包括：将待测图像输入至多层特征提取网络进行特征提取得到待测图像的多层特征结果；将多层特征结果进行双通路特征融合得到多层融合特征结果；其中，多层融合特征结果包括浅层融合特征结果、深层融合特征结果以及与预设检测分支层对应的中层融合特征结果；将特征优化后的浅层融合特征结果和特征优化后的深层融合特征结果融合至中层融合特征结果中，得到目标融合特征结果；将目标特征融合结果输入至花粉检测模块中本发明通过将深层和浅层的融合特征融合至检测分支层对应的特征以用于花粉检测，有效提高了花粉检测的精度。
一种融合图像全局信息对象检测方法系统

[发明专利]基于异源特征融合的图像生成方法、可读存储介质-CN202310024480.4在审
发明人：李杰明;杨洋;翟爱亭;郭家元 -专利权人：深圳市华汉伟业科技有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：基于异源特征融合的图像生成方法、可读存储介质，该方法包括：获取源图像以及每个目标图像多个不同分辨率的第一特征图；选取源图像、每个目标图像分辨率相同的第一特征图作为第一待融合特征图，执行第一特征融合步骤得到融合特征图；按预定顺序依次选取源图像、每个目标图像分辨率相同的第一特征图作为第二待融合特征图执行第二特征融合步骤；在第一特征融合步骤，根据预设的掩膜图从各第一待融合特征图中选取像素点组成融合特征图，在第二特征融合步骤，将各第二待融合特征图分别与融合特征图进行特征融合再作为第一待融合特征图执行第一特征融合步骤。该方法对来自不同图像的特征进行多尺度的特征融合，能够合成更为真实的图像。
基于特征融合图像生成方法可读存储介质

[发明专利]一种基于多模态特征融合的智能暴力行为检测方法及装置-CN202210509347.3在审
发明人：梁吴艳;徐小龙 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态特征融合的智能暴力行为检测方法及装置，方法包括：获取待检测的图像特征数据，语音特征数据和光流特征数据；将图像特征数据和语音特征数据进行跨模态融合得到图像融合特征和第一语音融合特征；将光流特征数据和语音特征数据进行跨模态融合得到光流融合特征和第二语音融合特征；将图像融合特征、第一语音融合特征和光流融合特征、第二语音融合特征输入预训练好的多模态融合的深度神经网络模型，得到输出的暴力行为检测结果本发明将图像特征数据、语音特征数据以及光流特征数据进行跨模态融合，同时保留独立的单模态信息，通过融合不同的模态进行视频暴力行为检测，提高了暴力行为检测的平均准确率。
一种基于多模态特征融合智能暴力行为检测方法装置

[发明专利]特征融合方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质-CN202210176391.7在审
发明人：余世杰;陈浩彬;乔宇 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种特征融合方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取第一数据的第一全局特征和第一局部特征；获取第二数据的第二全局特征和第二局部特征；将第一全局特征、第一局部特征、第二全局特征和第二局部特征输入训练好的特征融合模型，得到第一融合特征和第二融合特征，第一融合特征根据第一全局特征和第二局部特征融合得到，第二融合特征根据第二全局特征和第一局部特征融合得到；对第一融合特征和第二融合特征进行特征融合处理，得到第三融合特征。本发明实施例，可以提高融合特征的准确性。
特征融合方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种基于多模态特征融合的社交媒体情感分析方法及系统-CN202011390807.2有效
发明人：耿玉水;张康;赵晶;刘建鑫;李文骁 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本公开公开的一种基于多模态特征融合的社交媒体情感分析方法及系统，包括：获取待识别的图文数据；从待识别的图文数据中提取文本特征；从待识别的图文数据中提取图像特征；将文本特征和图像特征进行跨模态融合，获取文本融合特征和图像融合特征；根据文本融合特征和图像融合特征进行情感分类识别。将提出的文本特征和图像特征进行跨模态融合，获取了文本融合特征和图像融合特征，通过两个融合特征进行情感识别，提高情感识别的准确率。
一种基于多模态特征融合社交媒体情感分析方法系统

[发明专利]图像特征融合、特征图处理及姿态识别方法、装置及系统-CN201811608178.9有效
发明人：彭琦翔;王志成;俞刚 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像特征融合、特征图处理及姿态识别方法、装置及系统，涉及图像处理技术领域，该图像特征融合方法包括：获取待融合特征图；对待融合特征图执行像素偏移操作，得到多个偏移特征图；对多个偏移特征图以及待融合特征图执行特征融合操作，得到融合特征图。本发明能够有效提高融合特征图所覆盖特征信息的全面性。
图像特征融合处理姿态识别方法装置系统

[发明专利]基于主体和细节特征的多源图像融合方法与系统-CN202211703840.5在审
发明人：叶沅鑫;张家诚;李金金;陈雅琴 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主体和细节特征的多源图像融合方法与系统，涉及影像处理技术领域。该方法通过获取光学图像与SAR图像，生成光学图像强度分量与模拟SAR图像；之后对光学图像强度分量和模拟SAR图像分别进行主体和细节特征分解，并将主体特征分量和细节特征分量分别融合，得到融合后的主体特征融合结果和细节特征融合结果；最后将主体特征融合结果和细节特征融合结果进行相加得到初步的特征分解融合图像，并将特征分解融合图像进一步与原始光学图像进行快速融合，得到最终融合图像。本发明针对图像的主体和细节特征分量采取不同融合策略，减小了因图像不同特征分量带来的融合差异，提高了图像融合的整体效果，最终融合图像具有更鲜明的色彩信息，实现更细致有效的融合处理效果。
基于主体细节特征图像融合方法系统

[发明专利]多模态特征的融合方法、装置、设备、介质及产品-CN202210151570.5在审
发明人：余威;王昆 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本公开提供了一种多模态特征的融合方法、装置、设备、介质及产品，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取同一图像的多种模态特征；对所述多种模态特征中的每种模态特征进行编码；采用多头注意力机制，对编码得到的所有编码特征进行特征交叉融合，得到多个初始融合特征；将所述多个初始融合特征再次进行融合，得到目标融合特征。本公开采用多头注意力机制对多种模态特征的编码特征进行交叉融合，使各编码特征间能够进行充分的融合。并对交叉融合产生的多个初始融合特征进行再次融合，最终得到的目标融合特征能够准确的描述图像中的POI特征，进而提高召回率。
多模态特征融合方法装置设备介质产品

[发明专利]一种模型训练、信息检索方法及装置-CN202210744762.7在审
发明人：李冠楠 -专利权人：北京爱奇艺科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：方案为：获得样本检索文本多个单元信息的样本文本特征、及样本视频数据多个单元信息的样本视觉特征；获得初始模型对各样本文本特征进行融合后的初始文本融合特征和对各样本视觉特征进行融合后的初始视觉融合特征；获得待训练模型对各样本文本特征进行融合后的调优文本融合特征和对各样本视觉特征进行融合后的调优视觉融合特征；获得初始文本融合特征与调优文本融合特征间的文本特征映射误差、初始视觉融合特征与调优视觉融合特征间的视觉特征映射误差；基于文本特征映射误差、视觉特征映射误差及样本标注，调整模型参数。
一种模型训练信息检索方法装置

[发明专利]一种基于图像分割的全卷积神经网络-CN201911199166.X在审
发明人：季鑫;康宏 -专利权人：北京市眼科研究所;北京上工医信科技有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络领域，提供了一种基于图像分割的全卷积神经网络，包括特征提取模块、第一特征融合模块、第二特征融合模块、分割图生成模块，其中特征提取模块用于提取输入图像的低层次特征和高层次特征；第一特征融合模块用于对低层次特征和高层次特征分别进行卷积和融合处理，以得到第一、第二特征融合图；所述第二特征融合模块，用于将第一特征融合图进行处理，最终输出第三特征融合图；所述分割图生成模块用于将第二融合特征图和第三特征融合图进行拼接处理，得到目标分割图像。本发明能够有效提升全卷积神经网络的有效感受野，从而更好地融合高层特征的空间信息，获得更好的语义分割效果。
一种基于图像分割卷积神经网络

[发明专利]一种基于多尺度特征融合的目标检测方法-CN202111450611.2在审
发明人：张光建;尹一铭 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于多尺度特征融合的目标检测方法，包括：构建目标检测模型并进行训练；获取待检测目标的图像数据；将待检测目标的图像数据输入经过训练的目标检测模型中；首先基于图像数据提取多尺度的特征图；然后通过逐层特征融合和反馈特征融合的方式对低层特征图进行充分融合，得到对应的低层融合特征图；再通过注意力机制仅对高层特征图进行融合更新，得到对应的高层融合特征图；最后基于低层融合特征图和高层融合特征图生成对应的多尺度融合特征图；基于多尺度融合特征图完成目标检测。本发明中基于多尺度特征融合的目标检测方法能够充分融合尺度特征并保证小目标的检测效果，从而能够提升目标检测的准确性和效果。
一种基于尺度特征融合目标检测方法

[发明专利]一种基于特征嵌入的图像融合方法、缺陷检测方法及系统-CN202310276281.2在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：成都数之联科技股份有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供一种基于特征嵌入的图像融合方法、缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域，所述图像融合方法包括步骤为：获取不同层级的待检测特征图，并且对待检测特征图进行上采样处理，以获取不同层级的待融合特征图；对上层级的待融合特征图和下层级的待检测特征图/待融合特征图进行图像嵌入处理，以获取若干融合特征图，其中，上层级的待融合特征图和下层级的待检测特征图/待融合特征图的图像尺寸相同；对若干融合特征图进行权重均衡处理和像素叠加处理，以获取最终融合特征图。本发明采用多层级图像融合的方式解决了现有缺陷检测过程中由于噪声影响和信息丢失，导致图像融合效果差，缺陷检测精度低的问题。
一种基于特征嵌入图像融合方法缺陷检测系统

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