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[发明专利]基于改进RetinaNet网络的输电线路缺陷识别方法-CN201910858219.8在审
发明人：王波;林刚;唐海尧;王晓阳 -专利权人：武汉敏捷数云信息技术有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进RetinaNet网络的输电线路缺陷识别方法，包括以下步骤：S1、以DenseNet作为特征提取网络构建改进RetinaNet网络；S2、确定改进RetinaNet网络缺陷识别评价指标，设置改进RetinaNet网络环境及RetinaNet算法参数；S3、构建输电线路缺陷图片集，训练改进RetinaNet网络；S4、基于训练好的改进RetinaNet网络，对拍摄的输电线路图片进行缺陷识别有益效果是基于改进RetinaNet网络识别精度高，识别速度快。
改进输电线路缺陷识别网络评价指标缺陷图片算法参数特征提取网络构建网络环境网络缺陷网络识别构建拍摄图片

[发明专利]一种基于改进YOLOv4网络的目标检测方法-CN202211487874.5在审
发明人：张鑫;虞继敏;吴涛;张伟;王慧 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉和数字处理领域，具体涉及一种基于改进YOLOv4网络的目标检测方法；包括基于现有YOLOv4网络构建改进YOLOv4网络，改进YOLOv4网络包括改进骨干网络、颈部网络和头部网络；改进骨干网络中加入了ECANet通道注意力模块；获取图像数据集训练改进YOLOv4网络，采用新边框回归损失函数、融合置信度损失函数和分类损失函数进行迭代训练，调整网络参数；将训练好的改进YOLOv4网络用于目标检测，得到目标检测结果
一种基于改进 yolov4 网络目标检测方法

[发明专利]一种基于改进Elman神经网络的电力参数预测方法-CN202210549574.9在审
发明人：李嘉诚;史兵;乐效鹏;宫一搏;蒋建明 -专利权人：常州大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及Elman算法技术领域，尤其涉及一种基于改进Elman神经网络的电力参数预测方法，包括：通过改进粒子群算法的学习因子，并应用到改进Elman网络模型中，通过改进Elman网络模型对电力负荷数据进行训练，建立改进Elman网络模型，并通过测试集进行验证。本发明针对Elman神经网络在电力负荷预测上的精度问题上，通过改进Elman神经网络结构以及与改进粒子群优化算法相结合，提高电力负荷预测精度。
一种基于改进 elman 神经网络电力参数预测方法

[发明专利]一种基于改进生成对抗网络的视频模糊图像复原方法-CN202210025642.1在审
发明人：滕芳;胡兴柳 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进生成对抗网络的视频模糊图像复原方法，所述方法包括：建立视频模糊图像数据集；将清晰视频图像进行模糊化处理，模拟实际情况下的视频模糊图像；设计改进的生成对抗网络；训练改进的生成对抗网络模糊图像复原模型；以及使用训练得到的改进生成对抗网络视频模糊图像复原模型，将模糊图像作为网络输入，改进生成对抗网络模型输出复原后的清晰图像。本发明基于改进生成对抗网络的视频模糊图像复原方法使得处理后的模糊图像更加真实，改善了图像复原效果。
一种基于改进生成对抗网络视频模糊图像复原方法

[发明专利]基于改进EAST的零件喷码字符定位的方法-CN202011163480.5在审
发明人：唐倩;冯琪翔;李代杨;张志豪 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进EAST的零件喷码字符定位的方法，所述方法以现有EAST网络结构为基础，改进现有EAST网络的网络结构、标签生成、损失函数和候选区域的处理，获得改进后的网络结构、改进后的标签生成、改进后的损失函数和候选区域后处理，并用改进后的EAST网络来定位字符。本申请在现有EAST算法的基础上就其网络结构、标签生成、损失函数和候选区域后处理进行优化，改进后的深度学习网络可有效扩大感受视野，提升对长文本的识别效率，实现对零件喷码字符的准确定位。
基于改进 east 零件码字定位方法

[发明专利]基于人工智能的网络安全加密方法及系统-CN202110932252.8在审
发明人：朱纹玉;刘富星;郑恒玉;王坤;张鹏;王子铭 -专利权人：郑州铁路职业技术学院
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的网络安全加密方法及系统，该方法包括：基于改进的自编码网络获取发送方的公钥和私钥；其中，发送方不同，对应的改进的自编码网络的网络结构不同；利用私钥获取发送方发送内容的数字签名；发送方对应的改进的自编码网络的网络结构信息表征其身份信息，基于发送方的身份信息和改进的自编码网络的训练信息获取数字证书；将发送方的发送内容、数字签名和数字证书发送给接收方。本发明根据数据加密的需求，对自编码网络进行改进，改进后的自编码网络中的编码器为私钥，解码器为公钥，则改进后的自编码网络可实现私钥能对公钥加密后的数据进行解密，同样公钥也能对私钥加密后的数据进行解密。
基于人工智能网络安全加密方法系统

[发明专利]一种基于改进MobileNet网络进行垃圾分类的方法及工具-CN202010551607.4在审
发明人：李锐;金长新 -专利权人：浪潮集团有限公司
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进MobileNet网络进行垃圾分类的方法及工具，涉及深度学习技术领域，本方法的实现包括：采集垃圾图像，作为初始数据集；根据垃圾种类标记初始数据集包含的垃圾图像；将标记后的初始数据集随机划分成训练集和验证集；构建改进MobileNet网络，利用训练集训练改进MobileNet网络，使改进MobileNet网络提取训练集所包含垃圾图像的特征；将验证集包含的垃圾图像输入训练完成的改进MobileNet网络，若训练完成的改进MobileNet网络输出的分类结果与验证集的标记完全相同，则表示垃圾分类模型通过验证，将通过验证的改进MobileNet网络作为垃圾分类模型部署到边缘设备，完成垃圾图像的分类。本发明可以在损失较小精度的情况下减小改进MobileNet网络的参数量与运算量，并部署在边缘设备上使用。
一种基于改进 mobilenet 网络进行垃圾分类方法工具

[发明专利]一种基于改进RetinaNet的绝缘子缺陷检测方法及设备-CN202211354696.9在审
发明人：于虹 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于改进RetinaNet的绝缘子缺陷检测方法及设备，包括：构建绝缘子图像数据集，并建立改进型RetinaNet网络模型，基于绝缘子图像数据集对改进型RetinaNet网络模型进行训练，直到改进型RetinaNet网络模型满足条件收敛，得到绝缘子缺陷检测模型；其中，建立改进型RetinaNet网络模型，包括：在RetinaNet网络模型中引入HRNet子网络用于特征提取；利用绝缘子缺陷检测模型实时检测绝缘子缺陷本发明基于改进型RetinaNet网络模型构建绝缘子缺陷检测模型，基于绝缘子缺陷检测模型实现对绝缘子缺陷的高效识别，其中，改进型RetinaNet网络模型引入高分辨率特征提取网络HRNet替代RetinaNet算法的原有特征提取网络，使得网络传递最后得到的特征图上目标的特征信息更加完善，有效提高对小目标物体的检测精度。
一种基于改进 retinanet 绝缘子缺陷检测方法设备

[发明专利]一种基于改进YOLOv3网络模型识别铸件DR图像疏松缺陷的方法-CN202010158887.2在审
发明人：段黎明;阮浪;杨珂;朱世涛 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv3网络模型识别铸件DR图像疏松缺陷的方法，步骤为：1)利用图像标注工具的矩形框对疏松缺陷数据集进行缺陷标注。2)建立改进YOLOv3网络模型。3)利用疏松缺陷数据训练集对改进YOLOv3网络模型进行训练。4)利用疏松缺陷数据测试集对训练后的改进YOLOv3网络模型进行测试。5)对改进YOLOv3网络模型进行改进。6)获取待检测铸件的DR图像，并输入到改进YOLOv3网络模型中，判断铸件的缺陷等级和位置坐标。本发明提高了目标检测网络对小目标物体的检测效果。
一种基于改进 yolov3 网络模型识别铸件 dr 图像疏松缺陷方法

[发明专利]一种基于改进BP神经网络的光谱反射率重建方法-CN202210049825.7在审
发明人：王成群;张璐 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进BP神经网络的光谱反射率重建方法。确定BP神经网络的网络结构；采集色卡的RGB值并分为训练集和测试集，归一化预处理组成颜色矩阵；用sine混沌映射优化处理麻雀搜索算法，再优化处理BP神经网络获得改进的BP神经网络；将颜色矩阵均输入到改进的BP神经网络训练，得训练后的改进的BP神经网络；将待测色彩输入到训练好的改进BP神经网络获得光谱反射率，组成光谱反射率曲线。本发明方法采用sine混沌映射优化麻雀搜索算法，再用优化后的麻雀搜索算法改进BP神经网络，从而重建光谱反射率，改进后的方法重建精度大大增加，有效降低了颜色复现的色差。
一种基于改进 bp 神经网络光谱反射率重建方法

[发明专利]一种人脸采集特征训练方法、系统及存储介质-CN202110400275.4在审
发明人：麦伟彬 -专利权人：广州晟烨信息科技股份有限公司
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸采集特征训练方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取样本数据集，将所述样本数据集划分为训练集和验证集；构建改进MobileNet网络，利用所述样本数据集训练改进MobileNet网络，使所述MobileNet网络输出人脸特征的位置点；将验证集的人脸图像输入训练完成的改进MobileNet网络，将通过验证的改进MobileNet网络作为特征训练模型。本发明采用的MobileNet网络，计算简单，将通过验证的改进MobileNet网络作为特征训练模型，能大大提高预测准确率。
一种采集特征训练方法系统存储介质

[发明专利]一种行人检测方法、装置、设备和介质-CN202111546976.5在审
发明人：张志勇;郑凯元;丘昌镇;王鲁平;王亮 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人检测方法、装置、设备和介质，改进YOLOv5网络的网络结构，改进后YOLOv5网络包括主干网络、改进后颈部网络、特征融合层和检测头，改进后颈部网络由3个FPN网络堆叠构成，FPN网络包括卷积层、上采样层、跨层拼接层和CSP模块，跨层拼接层的另一端连接主干网络，各特征融合层的输入端分别与改进后颈部网络中的第一个FPN网络中的卷积层、CSP模块，第二个FPN网络中的CSP模块和第三个FPN网络中的CSP模块连接；通过红外行人训练集训练改进后YOLOv5网络，得到行人检测模型；通过行人检测模型进行行人检测，得到行人检测结果，改善了现有的行人检测方法存在的检测精度不高的技术问题。
一种行人检测方法装置设备介质

[发明专利]一种基于DeepLabV3改进的遥感图像分割方法-CN202210039795.1在审
发明人：许廷发;穆峰;李佳男;沈宁;黄诗琪 -专利权人：北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于DeepLabV3改进的遥感图像分割方法包括：S1，构建基于DeepLabV3改进的神经网络；S2，训练基于DeepLabV3改进的神经网络；S3，利用训练好的基于DeepLabV3改进的神经网络进行遥感图像语义分割本发明的有益效果为：1、本发明采用基于DeepLabV3改进的神经网络对遥感图像的深层特征并完成对遥感图像的语义分割，在网络训练和实用中更为有效。2、通过基于DeepV3改进的网络，对DeepLabV3网络的ASPP模块加入了动态权重调整，更好的帮助网络提取遥感图像的深层次特征，提升了网络提取的多尺度语义特征捕获能力，能够更高效的完成遥感图像的语义分割
一种基于 deeplabv3 改进遥感图像分割方法

[发明专利]基于红外图像与可见光图像的目标检测方法、系统及设备-CN202310534634.4在审
发明人：付志涛;黎瑞虹;唐伯惠;张韶琛;张健;张珂 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：所述目标红外图像和所述目标可见光图像包含有相同内容；S2，通过预先构建好的目标检测模型对所述待检测图像对进行目标检测，得到所述待检测图像对对应的目标检测结果；其中，所述目标检测模型包括特征融合模块和预先训练好的改进YOLO网络，所述改进YOLO网络包括改进骨干网络和改进头部网络，所述改进骨干网络包括Backbone网络和Transformer模块，所述改进头部网络包括Head网络和多个CBAM模块，所述Backbone网络连接所述Transformer模块后连接所述Head网络，所述Head网络连接各个所述CBAM模块。
基于红外图像可见光目标检测方法系统设备

[发明专利]一种基于改进自编码器的网络入侵流量分类方法-CN202111263538.8在审
发明人：朱召鹏;毕玉冰;刘超飞;崔逸群;朱博迪;王文庆;邓楠轶;董夏昕;介银娟;王艺杰;崔鑫;刘迪;刘骁;肖力炀 -专利权人：西安热工研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进自编码器的网络入侵流量分类方法，步骤如下：1、对自编码器网络结构进行改进，对自编码器网络训练过程的损失函数进行改进；2、对改进的自编码器网络进行训练；3、构建并训练分类器网络；4、构建网络入侵流量分类网络并对网络流量进行分类；本发明改进后的自编码器网络可以有效学习到不同入侵类型样本间更为显著的特征；本发明方法显著增强了不同入侵方式样本降维后特征向量之间的非线性，大大降低了对分类器网络参数调优的要求，可以有效避免陷入神经网络训练的“局部最优陷阱”。
一种基于改进编码器网络入侵流量分类方法

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