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[发明专利]一种基于高效系统的儿童神经发育筛查信息处理方法-CN202010289116.7在审
发明人：刘丽;沈晓佳;贾小慧;温晓滨;吴玫;许婉婷;韩倩;王思弦 -专利权人：刘丽
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明属于儿童脑发育问题及其生长发育评估技术领域，公开了一种基于高效系统的儿童神经发育筛查信息处理方法，建立excel数据库表1，将原始得分汇总到数据库中，每一原始得分又按年龄的递增方式，分别对应到原始得分相当的发育商，智力指数；将原始得分输入excel表2，通过LOOKUP函数自动生成可视化的发育商，智力指数图表，进行生长发育和智力评价。本发明方便医生对儿童神经发育进行快速筛查评估，减小工作量，神经发育数据筛查分析结果准确度高，可以进行孩子的阶段性纵向随访比较，从而减少了工作人员的工作量，提高了神经发育筛查评估结果的准确度和效率。
一种基于高效系统儿童神经发育信息处理方法

[发明专利]动态超图神经网络分类方法和系统-CN202110921299.4在审
发明人：高跃;丰一帆 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出了一种动态超图神经网络分类方法、装置及介质，该方法包括：获取待分类的原始数据，包括已知标签数据和未知标签数据，根据原始数据间的已知关联构建静态超图结构；通过预设的节点特征与关联结构相互转换的算法，将原始数据节点的嵌入特征转化为对应的初始动态超边；选取多个已知标签数据构成动态超图神经网络的训练集，并对动态超图神经网络进行迭代训练；根据未知标签数据的原始节点特征，构造未知标签数据与已知标签数据的静态关联超图，并通过训练完成的动态超图神经网络提取未知标签数据的节点的高阶特征，获得分类结果。
动态超图神经网络分类方法系统

[发明专利]一种图像处理方法、终端设备及可读存储介质-CN202010408339.0在审
发明人：潘澄 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待处理的图像，对图像进行滤波处理；将滤波处理后的图像输入至神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的目标图像；其中，所述神经网络模型为基于多个样本图像对训练得到的模型，每个所述样本图像对包括原始样本图像和经过处理后的所述原始样本图像，经过处理后的所述原始样本图像的分辨率小于所述原始样本图像的分辨率。该方法通过滤波处理和利用神经网络模型处理图像，减小了图像噪声，增加了图像中文字部分的细节，得到了高分辨率图像，并提高了图像处理效果。
一种图像处理方法终端设备可读存储介质

[发明专利]基于梯度的对抗样本生成方法与系统-CN202210186455.1在审
发明人：李家春;夏飞 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度的对抗样本生成方法与系统，包括：获取原始图像样本和待攻击的神经网络模型；将原始图像样本输入神经网络模型，根据交叉熵损失函数获取原始图像样本的损失信息；根据损失信息得到对应的梯度符号矩阵并生成扰动信息，采用扰动信息对原始图像样本添加扰动，得到第一噪声图像样本；对第一噪声图像样本进行过滤操作和剪切操作，得到第二噪声图像样本；判断第二噪声图像样本是否满足对抗样本的要求，若未满足将其输入神经网络模型进行下一轮迭代本发明可生成攻击成功率更高且噪声可见性更小的对抗样本，来增强神经网络模型抵御对抗攻击的能力。
基于梯度对抗样本生成方法系统

[发明专利]一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法-CN202210141874.3在审
发明人：田阳普;邓敏;周荣兴;洪鹏鹏;贺鹏 -专利权人：红相股份有限公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法，包括如下步骤：通过麦克风阵列MEMS传感器进行声源信号采集，从而获取故障点的原始声源信号；对原始声源数据进行傅里叶变换和灰度处理，使其转换为STFT灰度图像，并将STFT灰度图像输入经过训练的声源位置神经网络模块，从而得到故障点的定位信息；将原始声源数据输入经过训练的声压强度神经网络模块，从而得到故障点的声压强度；结合故障点的定位信息和声压强度判断设备的故障情况本发明基于原始声源数据的特性，创新性地采用相互独立的声源位置神经网络模块+声压强度神经网络模块的多任务学习网络构架，由此同时获取故障点的定位信息和声压强度，为设备故障情况的判断提供了双向支持。
一种基于深度学习理论设备故障声源定位方法

[发明专利]一种卷积神经网络量化电路及量化方法-CN201811398233.6有效
发明人：王子彤;姜凯;于治楼 -专利权人：浪潮集团有限公司
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络量化电路及量化方法，属于人工智能数据处理技术领域，包括原始参数池、比较器阵列、量化参数计算单元和算术运算单元，所述原始参数池用于存储卷积神经网络每层计算所需的原始参数数据，包括每层所有卷积核各通道数据和偏置数据；所述比较器阵列用于对原始参数池中的数据进行统计运算，迭代比较得到卷积神经网络各层参数的最大值及最小值；所述量化参数计算单元用于对所述最大值及最小值进行算术运算，得到模型量化所用的各参数；所述算术运算单元用于对模型进行量化本发明经过量化可以降低系统功耗，使卷积神经网络在端上的部署运行得到更可靠的保证。
一种卷积神经网络量化电路方法

[发明专利]一种视频亮度和色度分数插值模型的创建方法及系统-CN202011307251.6有效
发明人：樊硕 -专利权人：北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： H04N19/80 文献下载
摘要：本申请提供了一种视频亮度和色度分数插值模型的创建方法及系统，在本申请提供的方法中，先采集多种不同类型的原始视频数据，获取其中的图像帧序列生成原始图像集；再对原始图像集进行预处理操作，创建训练图像集；然后构建深度卷积神经网络模型，将训练图像集作为输入数据，并将原始图像集作为对应的真值进行训练，得到适用于视频亮度和色度分数插值的深度卷积神经网络模型。基于本申请提供的一种视频亮度和色度分数插值模型的创建方法及系统，在传统的超分辨率卷积神经网络的基础上，将基于CNN的亮度以及色度分数插值，能够有效减少深度卷积神经网络模型的训练消耗时间，从而提升视频编码效率
一种视频亮度色度分数模型创建方法系统

[发明专利]一种基于监控视频的行人属性识别方法和系统-CN202010614464.7有效
发明人：贾川民 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：其中，所述方法包括：从监控摄像机拍摄的监控视频流中提取原始图像帧，其中，所述原始图像帧的图像内容包含行人；检测所述原始图像帧是否存在偏色；若所述原始图像帧存在偏色，则将所述原始图像帧输入预先训练好的偏色还原神经网络模型，利用所述偏色还原神经网络模型输出与所述原始图像帧对应的校正图像帧；基于所述校正图像帧进行行人属性识别。
一种基于监控视频行人属性识别方法系统

[发明专利]一种基于区域卷积神经网络模型的品牌Logo检测与识别方法-CN201810479069.5在审
发明人：屈鸿;刘永胜;张书洲;季江舟;贺强;张亦洲;郝雪洁 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域卷积神经网络模型的品牌Logo检测与识别方法，方法步骤如下：步骤1、进行原始数据集扩充，得到规模达到进行区域卷积神经网络模型训练要求的扩充的数据集；步骤2、利用扩充后的数据集对区域卷积神经网络模型进行训练；步骤3、基于区域卷积神经网络对输入图像进行Logo检测与识别。本发明进行原始数据集扩充、深度学习网络模型训练、基于区域卷积神经网络的Logo检测与识别，实现了复杂背景下多种Logo的检测与识别。
卷积神经网络检测原始数据集数据集品牌复杂背景模型训练输入图像网络模型学习

[发明专利]一种用于多尺度的神经形态检测和分割方法-CN201811397268.8在审
发明人：廖祥;管江衡;谌小维 -专利权人：廖祥
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于多尺度的神经形态检测和分割方法，通过载入双光子原始图像数据，使用基于卷积神经网络的算法对原始图像数据进行基于形态的探测和分割，并进行模型的自动优化，获得细胞或树突棘的边界曲线。可用于多种尺度：细胞水平、树突棘水平的神经形态检测和分割，还可对多种成像中神经形态如区分神经元、胶质细胞、以及血管，及区分不同的树突棘形态：瘦的、短粗的，蘑菇形态，进行检测和分类，获得细胞或树突棘的边界曲线
神经形态树突原始图像数据分割检测边界曲线多尺度神经元卷积神经网络细胞胶质细胞细胞水平自动优化双光子可用算法成像蘑菇探测尺度载入血管分类

[发明专利]神经网络的生成、指示信息的发送方法，通信节点及介质-CN202111599620.8在审
发明人：肖华华;鲁照华;吴昊;李伦 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请公开了神经网络的生成、指示信息的发送方法，通信节点及介质。神经网络的生成方法包括：接收神经网络指示信息；根据N个原始神经网络和神经网络指示信息，生成目标神经网络，N为正整数。
神经网络生成指示信息发送方法通信节点介质

[发明专利]一种脑神经元电子显微镜图像卷分割方法、装置以及存储介质-CN202111004134.7在审
发明人：何富运;唐晓虎;王勋;丘森辉;韦笃取;黄晓鸣 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种脑神经元电子显微镜图像卷分割方法、装置以及存储介质，方法包括：分别对各个原始脑神经元图像卷的数据扩充得到脑神经元图像卷数据集，随机划分脑神经元图像卷数据集得到脑神经元图像卷训练集和脑神经元图像卷测试集，构建双路分割神经网络模型，通过脑神经元图像卷训练集的分割结果以及原始脑神经元图像卷对双路分割神经网络模型的参数优化得到优化后的双路分割神经网络模型。本发明能够捕捉到精细细节和准确边缘，提升了收敛速度以及抗噪性能，解决了在检测脑神经元小结构时性能不佳，并且无法精确分割边界区域的问题，并拓展了双路分割神经网络的应用范围。
一种脑神经电子显微镜图像分割方法装置以及存储介质

[发明专利]一种三维场景风格迁移方法、装置、设备及存储介质-CN202311205617.2在审
发明人：陈尧森;刘跃根;罗天 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T15/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维场景风格迁移方法、装置、设备及存储介质，首先采集多个视角下的RGB图像作为原始图像，对原始图像进行数据预处理得到相机位置姿态信息，然后将原始图像和相机位置姿态信息输入神经辐射场模型进行训练，构建原始三维场景，在原始三维场景中使用风格迁移网络对原始图像和风格图像进行风格迁移，得到风格迁移后的原始图像，最后以风格迁移后的原始图像作为监督数据，优化得到风格迁移后的三维场景。相较于现有技术具有更好的视觉效果，面对不同的风格图片时不需要再次训练整个神经辐射场，能够实现艺术风格和真实场景风格的三维场景风格迁移，使其具有更高的实用价值。
一种三维场景风格迁移方法装置设备存储介质

[发明专利]基于神经网络的计算方法及装置-CN201611244816.4在审
发明人：周舒畅;梁喆;张宇翔;温和;周昕宇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京小孔科技有限公司
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于神经网络的计算方法，包括接收原始图像；提取所述原始图像的特征张量；基于训练好的定点神经网络对所述特征张量进行处理，以产生图像热力图。本发明实施例提出了一种采用定点化方法实现神经网络的计算的方法，由于采用了定点计算，计算量小，占用资源少，从而对硬件的要求较低。
基于神经网络计算方法装置

[发明专利]一种生成超分辨率图像的方法及装置-CN201711488405.4有效
发明人：关婧玮 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：该方法包括：将原始图像样本以及超分辨率图像样本输入预先构建的第二深度神经网络以获得原始图像样本的质量特征和超分辨率图像样本的质量特征；根据原始图像样本的质量特征和超分辨率图像样的质量特征确定第一深度神经网络的损失函数；根据损失函数对第一深度神经网络的参数进行调整；通过参数调整后的第一深度神经网络对待处理的低分辨率图像进行处理，获得待处理的低分辨率图像的超分辨率图像。本发明生成的超分辨率图像的质量特征接近于原始图像的质量特征，解决了只是与原始图像在像素上的逼近造成的失真问题，本发明操作简单，具有较强的实用性和易用性。
一种生成分辨率图像方法装置