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[发明专利]目标用户特征提取方法、目标用户特征提取系统和目标用户特征提取服务器-CN202180008023.5在审
发明人：佐藤江里子;林秀树 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F13/00 文献下载
摘要：具有处理器和存储器的计算机取得保存有访问网页服务器的内容的用户终端的历史信息的会话数据和保存有用户的属性信息的用户属性数据来作为用户数据，取得保存有所述内容的属性的页面属性数据和保存有提供了所述内容的发布者的属性的发布者属性数据作为发布者数据，取得作为提取对象的发布者和该发布者设为获得目标的用户特征作为目标类型，根据目标类型计算提取对象的数据的项目和值的范围，根据所述用户数据和所述发布者数据计算与所述项目对应的提取对象数据，根据所述提取对象数据和所述发布者数据，基于所述项目的值的范围计算访问的特征量。
目标用户特征提取方法系统服务器

[发明专利]一种基于红外图像的人造目标特征提取方法-CN202210150553.X在审
发明人：郭海峰;钱惟贤 -专利权人：丹阳钒曦光电科技有限公司
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于红外图像的人造目标特征提取方法，特征描述性高、鲁棒性强。本发明的人造目标特征提取，包括如下步骤：(10)辐射特征提取：对红外相机中成像的人造目标进行辐射特征提取；(20)形状特征提取：对红外目标的形状特征进行提取；(30)不变矩特征提取：计算红外目标的不变矩，描述目标区域的灰度分布特征；(40)分形特征提取：提取红外目标的分形特征，计算分形维数特征参数。
一种基于红外图像人造目标特征提取方法

[发明专利]一种多尺度特征提取网络的特征提取方法-CN202011530198.6有效
发明人：潘新建;张崇富;邓春健;杨亮;吴洁滢;李奇;李志莉;徐世祥;王婷瑶;温贺平;高庆国;刘凯;迟锋;刘黎明 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度特征提取网络的特征提取方法，包括依次相连的降维卷积层、尺度特征提取层、合并层和特征融合层，尺度特征提取层包括大目标检测分支、原始特征检测分支和小目标检测分支，能提取不同尺度的特征，再通过特征融合层进行特征融合，令多尺度特征提取网络具有多尺度特征提取能力的同时计算复杂度低，需要进行多尺度特征提取时能即时应用本特征提取网络，提升目标检测精度，而该多尺度特征提取网络的特征提取方法能对输入的待提取特征图进行特征降维、分目标检测以及核心的多尺度特征提取，能快速获取尺度特征提取图，且具有目标检测精度高、运算量少的优点。
一种尺度特征提取网络方法

[发明专利]目标对象的检索方法、装置、服务器和存储介质-CN202011270661.8在审
发明人：陈畅怀 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标对象的检索方法、装置、服务器和存储介质，涉及数据处理技术领域。方法包括：获取第一特征库，第一特征库为第一特征提取模型对多个第一参考对象进行特征提取得到的特征库；根据第一特征库，确定第二特征提取模型对应的目标特征库，第二特征提取模型为第一特征提取模型升级后的特征提取模型；响应于获取到待检索的目标对象，通过第二特征提取模型和目标特征库，从多个第一参考对象中，确定与目标对象匹配的参考对象。这样无需通过第二特征提取模型重新对多个参考对象进行特征提取，就能得到目标特征库，从而降低了特征提取模型版本升级的计算量，提高了升级效率，进而提高了通过目标特征库进行目标对象检索的效率。
目标对象检索方法装置服务器存储介质

[发明专利]车辆重识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010105071.3在审
发明人：周康明;胡翔 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：将目标图像输入至预先训练的特征提取模型中；其中，所述目标图像包括目标对象，所述特征提取模型包括多个特征提取层，每个所述特征提取层用于对所述目标图像进行特征提取并输出特征图；通过所述特征提取模型对各所述特征提取层输出的特征图进行融合处理，得到目标特征图；基于所述目标特征图对所述目标对象进行重识别。
车辆识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种应用于业务推荐的特征提取方法、装置、设备和介质-CN202110025688.9在审
发明人：庄延军 -专利权人：腾讯科技（北京）有限公司
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请属于数据处理技术领域，公开了一种应用于业务推荐的特征提取方法、装置、设备和介质，本申请公开的一种应用于业务推荐的特征提取方法包括，接收针对目标账号的目标业务的业务特征提取需求，确定业务特征提取需求对应的特征提取流程，并根据该特征提取流程中包含的各特征提取操作，确定该特征提取流程对应的多个算子节点以及各算子节点之间的执行逻辑顺序，以及按照各算子节点之间的执行逻辑顺序，针对目标账号关联的业务数据执行相应的特征提取操作，获得业务特征提取需求对应的目标业务特征，这样，可以通过算子节点的组合复用，获得不同业务特征提取需求的目标业务特征，适用范围广且便于扩展，减少了耗费的系统资源。
一种应用于业务推荐特征提取方法装置设备介质

[发明专利]医学影像检测方法和医学影像检测模型的训练方法-CN202110856539.7在审
发明人：章茹琪 -专利权人：武汉联影医疗科技有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法包括：计算机设备获取检测对象目标部位的医学影像数据，将目标部位的医学影像数据输入至预设的特征提取模型中，得到目标部位的特征提取结果，根据特征提取结果，确定检测对象目标部位的检测结果，其中，特征提取模型包括有向稀疏采样网络和生成式对抗网络在本方法中，由于特征提取模型中有机结合了有向稀疏采样网络和生成式对抗网络，基于预设的特征提取模型进行目标部位的提取，可以提高，目标部位特征提取的速度、特征提取模型的检测精度、以及特征提取结果的准确性。
医学影像检测方法模型训练

[发明专利]分类模型训练和图像特征提取方法及装置-CN202210363460.5在审
发明人：李亚桢;杨若楠;翁立宇 -专利权人：广州极飞科技股份有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种分类模型训练和图像特征提取方法及装置。本申请包括：依次获取最新的训练样本集合，通过每次获取到的训练样本集合中的样本图像训练出对应的第一特征提取模型；根据每次训练出的第一特征提取模型输出的对应样本图像的描述值，从当前训练样本集合中筛选出目标样本集合并对训练样本集合进行更新，确定每次筛选出的目标样本集合对应的目标特征提取模型，目标特征提取模型为第一特征提取模型或第二特征提取模型，第二特征提取模型由目标样本集合训练得到；基于多次训练得到的目标特征提取模型和对应的目标样本集合本申请解决了现有技术不适用于提取复杂场景图像的特征的问题，提高特征提取方法的适用性。
分类模型训练图像特征提取方法装置

[发明专利]图像分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310424188.1在审
发明人：王金桥;邓兰青;王雨禾;沈圣智;郭子江;赵朝阳;朱贵波 -专利权人：杰创智能科技股份有限公司;广东杰创智能科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：将包含检测目标的超声图像输入至初步特征提取模型，得到多个特征图，每一特征图是由初步特征提取模型的不同通道输出的；将多个特征图融合为目标特征图；将目标特征图输入至多通道特征提取模型，得到特征提取结果；其中，多通道特征提取模型对目标特征图位于不同通道的同一位置点进行像素特征提取；基于特征提取结果，得到包括检测目标的分割图像。本发明提出在数据处理过程中将多个通道的特征图融合至一张目标特征图上，实现对不同通道间同一位置像素的特征提取，增强了特征提取结果，使得最后得到分割图像更为精确，处理速度更快。
图像分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种道路目标检测方法、装置及存储介质-CN201910623507.5在审
发明人：蔡晓东;郑淑婷 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种道路目标检测方法、装置及存储介质，方法包括：基于SSD特征提取网络构建DSSD特征提取网络，DSSD特征提取网络包括SSD特征提取网络、去卷积层和预测层；对DSSD特征提取网络进行图像特征训练；将待识别的道路目标图像集输入训练后的DSSD特征提取网络中，输出道路目标图像。基于SSD特征提取网络构建DSSD特征提取网络，在SSD特征提取网络的基础上增加去卷积层和预测层，去卷积层将高分辨率低语义信息特征图与低分辨率高语义信息特征图融合，预测层将所有特征拼接图分类，确定道路目标，提高对道路小目标的检测能力。
特征提取道路目标去卷积网络网络构建语义信息特征图预测图像特征训练存储介质低分辨率高分辨率网络包括图像集小目标检测拼接图像分类融合输出

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010415459.3在审
发明人：刘佳军 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了图像处理方法、装置、电子设备，该方法包括：将包含目标物的待处理图像输入到特征提取网络，以得到待处理图像中的目标特征点对应的特征，其中，特征提取网络被配置为：确定待处理图像中的多个目标特征点；对于每一个目标特征点，基于该目标特征点的位置，确定该目标特征点对应的特征提取区域；利用该目标特征点对应的卷积核从该目标特征点对应的特征提取区域提取特征，得到该目标特征点对应的特征。节省在对图像进行特征提取的过程中耗费的计算资源和节省存储所有用于特征提取的卷积核的权重耗费的存储资源。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于卷积神经网络的目标检测方法、装置、介质及设备-CN202210520406.7在审
发明人：易长渝 -专利权人：上海云从企业发展有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的目标检测方法，包括：获取待检测图片；将待检测图片输入至预先训练的目标检测模型，利用目标检测模型的主干网络对待检测图片进行特征提取，特征提取包括第一阶段特征提取和第二阶段特征提取；采用CNN网络进行第一阶段特征提取；采用Transformer网络进行第二阶段特征提取；将第一阶段特征提取得到的特征图与第二阶段特征提取得到的特征图进行融合，得到融合特征图；基于融合特征图以及目标检测模型完成对待检测图片的目标检测在本发明中，通过CNN网络进行第一阶段特征提取，然后基于第一阶段特征提取得到的特征图采用采用Transformer网络进行第二阶段特征提取，通过这种方式增大了感受野，改善了大目标和抓拍图的检测效果。
基于卷积神经网络目标检测方法装置介质设备

[发明专利]车牌识别方法以及装置-CN202210429799.0在审
发明人：闫军;王凤菊;丁丽珠;王艳清 -专利权人：超级视线科技有限公司
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：方法包括：根据基础类别组对特征提取网络与目标检测网络进行训练，获得基础特征提取网络与基础目标检测网络；平衡字符数据集中每个基础类别的字符图像的个数与每个新颖类别的字符图像的个数相同；根据平衡字符数据集中新颖类别组对特征提取网络进行参数初始化，获得初始化特征提取网络，将初始化特征提取网络与基础特征提取网络进行融合，获得全特征提取网络；根据全特征提取网络对平衡字符数据集进行特征提取，获得多个平衡特征图，根据多个平衡特征图，对基础目标检测网络的参数进行更新，获得全目标检测网络。根据全特征提取网络与全目标检测网络，对待测车牌图像进行检测识别，获得车牌字符序列。
车牌识别方法以及装置

[发明专利]红外弱小目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310567534.1在审
发明人：张伊丹;齐析屿;王磊;陈展;辛艺;牛璐璐;孔令宇 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种红外弱小目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将包含目标的红外图像输入至特征提取网络，得到特征提取网络输出的HOG特征和多种卷积特征；将HOG特征和多种卷积特征进行融合，基于得到的融合特征对目标进行跟踪；特征提取网络包括浅层特征提取网络和深层特征提取网络；浅层特征提取网络用于获取红外图像的人工标注特征，并基于人工标注特征提取HOG特征；深层特征提取网络是基于注意力网络和卷积神经网络构建的，用于基于人工标注特征，确定红外图像的多种卷积特征。本发明可以实现对红外弱小目标的快速跟踪，简单高效，极大地提升了对红外弱小目标跟踪的精度和效率。
红外弱小目标跟踪方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于多维熵特征的信号特征提取方法-CN202110180654.7在审
发明人：王瑞;李靖超;邓波;沈家兰 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多维熵特征的信号特征提取方法，包括步骤：S1：对多种目标信号进行仿真；S2：对所述目标信号进行小波熵特征提取，获得小波能量熵；S3：对进行小波熵特征提取后的所述目标信号进行模糊熵特征提取，获得模糊熵；S4：对进行模糊熵特征提取后的所述目标信号进行多维熵特征提取。本发明的一种基于多维熵特征的信号特征提取方法，采用小波能量熵、模糊熵组成多维熵特征对信号进行“切片”处理，分层进行特征提取，解决特征信号出现交叠无法分类的情况。
基于多维特征信号提取方法

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