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[发明专利]管状结构断裂补全方法、装置及计算机设备-CN202211062401.0在审
发明人：李想;郑介志 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种管状结构断裂补全方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取目标对象的医学图像，对医学图像中的管状结构进行分割处理，得到初始管状结构掩膜，将初始管状结构掩膜输入至管状结构补全模型中，以对初始管状结构掩膜中管状结构的缺失部分进行补全处理，得到补全管状结构掩膜，将补全管状结构掩膜以及医学图像输入至误差学习模型中，得到误差信息，并基于补全管状结构掩膜和误差信息得到目标管状结构掩膜。采用上述方法可以通过神经网络模型实现管状结构断裂补全处理，得到目标管状结构掩膜，该过程不需要人工参与，避免了人工参与产生的补全误差，从而提高了管状结构断裂补全结果的准确性。
管状结构断裂方法装置计算机设备

[发明专利]一种电力缺失数据补全方法-CN202211297032.3在审
发明人：李富柏;焦瑞莉;薄宇;王立志 -专利权人：北京信息科技大学;中国科学院大气物理研究所
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力缺失数据补全方法，包括获取原始电力数据，并划分为完备数据集和缺失数据集；采用动态时间规整算法确定动态时间规整距离，并采用K‑近邻算法根据电能序列的动态时间规整距离构建近邻数据矩阵；对近邻数据矩阵权重进行分配优化，得到第一补全值；根据近邻数据矩阵计算属性相关性影响系数，作为第二补全值；根据第一补全值和第二补全值确定缺失数据集中电能序列的补全值；将补全后的电能序列移出缺失数据集，添加到完备数据集中。本发明能够准确的将电力数据中的缺失数据补全，通过补全方法对缺失值有效修复能够真实反映用户的真实用电情况，为研究用户相关的用电行为分析提供了完整有效的基础电力数据。
一种电力缺失数据方法

[发明专利]信息处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010527240.2有效
发明人：吴鸽鹏;孙福宁;夏彤;司向辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： H04W4/029 文献下载
摘要：该方法包括：获取当前时间周期内的待补全轨迹；确定待补全轨迹的轨迹特征与历史融合轨迹的轨迹特征之间的第一相关关系；根据第一相关关系将历史融合轨迹和待补全轨迹进行融合，得到目标融合轨迹；确定目标融合轨迹的轨迹特征与待补全轨迹的轨迹特征之间的第二相关关系；根据第二相关关系和待补全轨迹中点迹的采样时间，对待补全轨迹进行点迹补全处理，得到补全轨迹。本方案中，通过对用户轨迹大数据的学习，实现对相类似的轨迹进行轨迹的缺失值补全，从而提高轨迹中点迹信息的稠密性和信息准确性。
信息处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]深度补全模型的训练方法、装置、设备、介质-CN202210908195.4有效
发明人：崔致豪;丁有爽;邵天兰 -专利权人：梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本公开提供一种深度补全模型的训练方法、装置、设备、介质，其中方法包括获取训练图像以及所述训练图像对应的第一深度图像，所述训练图像为二维图像；在所述第一深度图像加入深度缺陷，生成所述训练图像对应的第二深度图像；根据所述训练图像、所述第一深度图像以及所述第二深度图像，对所述深度补全模型进行深度补全训练，以使所述深度补全模型能够基于输入存在深度缺失的深度图像输出经过深度补全的深度图像。本公开通过建立深度补全模型并进行深度学习，利用训练好的深度补全模型针对存在缺失的深度图进行补全，为存在深度缺失的深度图提供了深度补全的解决方案。
深度模型训练方法装置设备介质

[发明专利]基于DBSCAN聚类的电负荷补全方法和系统-CN202211257687.8有效
发明人：曾嵘 -专利权人：杭州致成电子科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于DBSCAN聚类的电负荷补全方法和系统，其中，该方法包括：获取历史电力数据，基于历史电力数据建立若干电量补全策略；根据历史电力数据中各个目标用户的历史用电情况，为目标用户匹配对应的电量补全策略，通过对应的电量补全策略得出目标用户在分析日的补全电量，其中，电量补全策略包括DBSCAN密度聚类补全策略。通过本申请，解决了如何精确修复异常电力数据的问题，考虑居民用户用电特性差异性较大，通过描述性统计分析探索不同用户用电数据的分布规律，实现了对不同用户针对性地进行电负荷补全，能够以较高的精度恢复缺失数据，同时多种补全策略的结合具有更强的鲁棒性。
基于 dbscan 负荷方法系统

[发明专利]深度补全网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110723163.2在审
发明人：蒋旻悦;谭啸;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本公开提供了一种深度补全网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于3D视觉场景下。具体实施方案为，将第一样本图像和第一样本图像的第一点云数据输入第一深度补全网络中进行深度补全，以输出第一样本图像的第一补全点云数据，并将第一样本图像和第一样本图像的第二点云数据，以及第一样本图像的第一补全点云数据，确定为第二深度补全网络的第一训练样本，而后基于第一训练样本对第二深度补全网络进行训练，以生成目标第二深度补全网络。从而能够利用大量无标注数据和少量标注数据，优化目标第二深度补全网络，有效降低深度补全的误差，提高深度补全精度。
深度网络训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像补全方法、装置、终端及计算机可读存储介质-CN201811127920.4在审
发明人：张弓 -专利权人：深圳市中科明望通信软件有限公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像补全方法、装置、终端及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入训练好的卷积自编码器，获取所述卷积自编码器输出的与所述待处理图像对应的补全图像；输出所述补全图像；可以解决图像补全效果不佳的问题，使得输出的补全图像具有较佳的补全效果。
图像待处理图像计算机可读存储介质卷积终端图像处理技术编码器输出输出编码器申请

[发明专利]代码补全方法、装置、存储介质与电子设备-CN202110744406.0有效
发明人：黄富华 -专利权人：广州博冠信息科技有限公司
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F8/33 文献下载
摘要：本公开提供一种代码补全方法、装置、存储介质与电子设备，涉及计算机技术领域。其中，所述代码补全方法包括：获取待编辑代码的开发框架所对应的接口配置信息，以及所述开发框架的名称；根据所述开发框架的名称，检测所述接口配置信息中所包含的应用编程接口；根据检测到的所述应用编程接口，生成具有目标补全格式的代码补全配置信息；通过调用所述代码补全配置信息，对所述待编辑代码进行代码补全。本公开针对代码框架实现代码自动补全，具有较强的适应性，且能够自动生成代码补全配置信息，降低开发人员工作量。
代码方法装置存储介质电子设备

[发明专利]数据处理方法、装置、设备及介质-CN202111599114.9在审
发明人：郭泰鑫;郭威;邓桥 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F8/40 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种数据处理方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取客户端通过第一通信协议发送的参考代码段；根据第二通信协议对参考代码段进行格式转换后，向代码补全工具输入格式转换后的参考代码段；获取代码补全工具通过第二通信协议反馈的与参考代码段匹配的至少一个候选补全代码段；根据第一通信协议对每个候选补全代码段进行格式转换，以获取对应的目标补全代码段；根据第一通信协议向客户端反馈目标补全代码段，以使得客户端根据至少一个目标补全代码段对参考代码段进行代码补全处理。由此，降低了客户端进行代码补全时的资源占用率，实现了代码补全的轻量级跨平台应用。
数据处理方法装置设备介质

[发明专利]知识图谱补全方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211486149.6在审
发明人：孙小婉;蔡巍;招一强;张霞 -专利权人：东软集团股份有限公司;沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本公开涉及一种知识图谱补全方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：从待补全知识图谱中确定目标实体关系、包括所述目标实体关系的至少一个已知三元组、以及包括所述目标实体关系的待补全三元组，所述待补全三元组中包括已知实体和待补全实体；根据所述至少一个已知三元组确定所述目标实体关系的向量表示；根据所述目标实体关系的向量表示、所述已知实体的向量表示确定所述待补全实体的向量表示；从实体向量数据集中确定与所述待补全实体的向量表示相似度最大的前N个候选实体向量，N为大于1的整数；根据所述前N个候选实体向量对所述待补全三元组进行补全，以得到补全后的知识图谱。
知识图谱方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于DCT的加权自适应张量数据补全方法-CN202310697424.7在审
发明人：杨泽远;杨刚;匡海军;何晓鹏;熊心和;宋兵;汪洋;杨一博 -专利权人：重庆市荣冠科技有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DCT的加权自适应张量数据补全方法，包括：将待补全的视觉数据存储为三维形式的原始待补全张量，将原始待补全张量#imgabs0#进行映射得到初始化后的目标张量χ；将目标张量χ进行复制得到将目标张量χ的第m个拷贝张量#imgabs1#利用基于DCT的mode‑m SVD分解为奇异值张量，并计算#imgabs2#的mode‑m多秩，以所有拷贝张量的mode‑m多秩最小为优化目标建立第一张量补全模型；将mode‑m多秩转变为核范数表达，得到第二张量补全模型；采用增广拉格朗日方法和交替方向乘子ADMM方法求解第二张量补全模型，得到目标张量χ的最优解即得到最终的补全结果，本发明的方法对张量数据的补全效率高，算法速度快，补全结果质量高。
一种基于 dct 加权自适应张量数据方法

[发明专利]一种图像补全方法、装置、电子设备及存储介质-CN201710752424.7有效
发明人：邓立邦 -专利权人：广东数相智能科技有限公司
申请日： 2017-08-28 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像补全方法、装置、电子设备及存储介质。本发明公开了一种图像补全方法，包括以下步骤：获取待补全图像并对待补全图像进行预处理；所述待补全图像中包含有部分被遮挡的图案；根据待补全图像得出图案被遮挡的区域并将该区域移除，得到带有缺失部分的待补全图像；依次从缺失部分的边缘开始查找带有缺失部分的待补全图像的缺失部分的每个像素点以及每个像素点所对应的相邻像素点，并结合系统中的预设模型，得到对应像素点的颜色分布；根据缺失部分的每个像素点的颜色分布得出对应像素点的颜色信息并进行对应填充本发明还公开一种电子设备、计算机可读存储介质和图像补全装置。本发明具有操作简单、学习门槛低、补全速度快等特点。
一种图像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种多目标的图像补全方法-CN202010241666.1有效
发明人：陈东方;郭炜强;张宇;郑波 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理的技术领域，涉及一种多目标的图像补全方法。对缺损图像采用目标检测算法检测图像上缺损位置附近的对象，并记录对象位置和对象类别；对输入的缺损图像缺损位置附近的图像进行图像提取与图像分割形成一系列缺损小图，并对缺损小图进行图像线性插值提高分辨率；根据对象类别数据分别采用对应的图像补全神经网络模型对提高分辨率后的缺损小图进行图像补全，得到图像补全后的补全小图；将图像补全后的补全小图的分辨率恢复为未进行插值前的原分辨率；将分辨率恢复后的补全小图与原输入缺损图像进行融合输出得到补全图像。本发明能显著提高图像补全的效果。
一种多目标图像方法

[发明专利]联邦教育知识图谱补全方法、设备及介质-CN202111320449.2在审
发明人：黄昌勤;朱佳;林志豪 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦教育知识图谱补全方法、设备及介质，摒弃中央服务器，保护教育数据持有方隐私数据，采用全局关系学习和本地节点感知强化建立教育知识图谱。该方法包括：将满足要求的节点分为训练节点和对抗委员会节点；获取对应全局教育知识图谱补全模型第一权重；对本地教育知识图谱补全模型训练，得到本地教育知识图谱补全模型第二权重；将第二权重传递到对抗委员会节点；上传第二权重至区块链；当区块链上第二权重个数大于预设值，触发全局教育知识图谱补全模型权重聚合，更新全局教育知识图谱补全模型权重，得到全局教育知识图谱补全模型第三权重；当全局教育知识图谱补全模型第三权重变化值小于阈值，保存全局教育知识图谱补全模型。
联邦教育知识图谱方法设备介质

[发明专利]基于跨模态融合的360度环境深度补全和地图重建方法-CN202111341830.7在审
发明人：刘儒瑜;刘政喆;宋琴;盛伟国;郑宇军 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨模态融合的360度环境深度补全和地图重建方法。本发明方法首先构建跨模态的全景深度补全网络，获得场景的全景深度图，作为深度补全模块，然后将深度补全模块嵌入全景定位和稠密建图系统，构建全景定位和稠密地图重建系统，完成大规模环境的三维重建。全景深度补全网络包括基于跨模态融合的全景深度补全网络结构和基于单位球面面积积分的深度补全损失函数。本发明方法能够有效提取稀疏深度模态的特征，最终生成对应的全景深度特征图，并根据全景深度补全网络在通道维度串联两种模态特征，通过损失函数的约束网络从而得到高精度稠密全景深度图像。本发明方法将深度补全模块嵌入系统，实现大规模场景的地图重建。
基于跨模态融合 360 环境深度地图重建方法