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[发明专利]城市黑臭水体的识别方法、装置、设备以及存储介质-CN201910836445.6在审
发明人：卢有春 -专利权人：南京有春科技有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市黑臭水体的识别方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括获取城市水体的遥感数据；对遥感数据进行预处理；利用预处理后的遥感数据计算水体清洁指数WCI；建立深度神经网络模型并将预处理后的数据以及水体清洁指数WCI导入所述深度神经网络模型；训练所述深度神经网络模型；通过训练好的深度神经网络模型识别城市水体；该黑臭水体的识别方法通过建立深度神经网络模型，利用该模型结合光谱水体指数与图像解译标志的双重判断标准，并在训练深度神经网络模型时辅佐人工验证，大大的提高了深度神经网络识别的准确率，同时由于利用深度神经网络模型来进行识别，大大的减小了运算数量，提高了识别效率。
神经网络模型预处理遥感数据水体城市水体水体清洁神经网络识别存储介质模型结合人工验证双重判断准确率光谱减小解译运算图像

[发明专利]基于深度学习重构协方差矩阵的互质阵波达方向估计方法-CN202210661582.2在审
发明人：潘玉剑;胡星宇;徐欣;杨阿锋;刘晴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习重构协方差矩阵的互质阵波达方向估计方法。本发明方法步骤为：互质阵列布阵；互质阵列输出建模；深度学习标签的协方差矩阵建模；生成深度学习网络训练数据集；设计深度学习网络架构及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练深度学习网络；利用深度学习网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。使用本发明方法充分利用了深度学习强大的拟合能力，通过深度学习网络模型的输出直接重构均匀线阵的协方差矩阵，等效实现了虚拟阵列孔洞的插值问题。
基于深度学习协方差矩阵互质阵波达方向估计方法

[发明专利]基于深度森林的闪存坏块预测方法、系统、介质及设备-CN202210897798.9在审
发明人：付凤之;高美洲;刘忞斋;郭泰;孙大朋;范军朋;刘敏 -专利权人：山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度森林的闪存坏块预测方法、系统、介质及设备，方法包括：获取闪存坏块的历史数据，并对历史数据进行分类整理，得到数据集，并将数据集分为训练集、验证集和测试集；利用训练集对改进后的深度森林网络模型进行训练，得到训练完成的深度森林网络模型，其中，改进后的深度森林网络模型包括多粒度扫描结构与级联极端随机树结构；利用验证集对训练完成的深度森林网络模型进行优化，以得到最优深度森林网络模型；将测试集的数据输入至最优深度深林网络模型本发明利用改进后的深度森林网络模型实现对闪存坏块的准确预测，有助于实现在数据块变成坏块前的预警以及对整个固态硬盘坏块占比的预测。
基于深度森林闪存预测方法系统介质设备

[发明专利]一种基于深度神经网络的高光谱图像分类方法-CN202211095575.7在审
发明人：侍佼;张楠;雷雨;周德云;邵涛 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的高光谱图像分类方法，包括：将待分类高光谱数据输入目标深度神经网络得到分类结果；目标深度神经网络训练过程包括：利用标签高光谱训练数据对初始深度神经网络进行训练得到中间深度神经网络，初始深度神经网络包括依次连接的若干基础残差网络模块和一输出模块；利用协同性选择策略和竞争性选择策略从无标签高光谱数据中选择部分无标签高光谱数据作为伪标签高光谱训练数据，由标签高光谱训练数据和伪标签高光谱训练数据生成新的标签高光谱训练数据；利用新的标签高光谱训练数据对中间深度神经网络进行上述训练直至满足训练停止条件得到目标深度神经网络。
一种基于深度神经网络光谱图像分类方法

[发明专利]基于LSD-SLAM和激光雷达的深度信息估计方法-CN201811009501.0有效
发明人：李晓飞;华崴鉴;刘浏 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/521 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSD‑SLAM和激光雷达的深度信息估计方法，首先利用LSD‑SLAM算法通过单目摄像头得到当前场景的点云数据，并将其导出为“.ply”文件；随后利用激光雷达得到周围场景的深度数据并进行截取，得到摄像头所能获取的相应范围内的深度数据；最后，将点云数据和激光雷达数据做相应位置的匹配，并记录所匹配的每个对应点的深度数据的差值，再根据此差值对整个点云数据进行更新，从而得到当前场景较为准确的深度信息采用本发明可以在单目摄像头所获得的当前场景的深度信息的基础上，利用激光雷达的硬件优势，将两种深度信息进行匹配融合，最大程度地保证了当前场景的深度信息的准确性。
基于 lsd slam 激光雷达深度信息估计方法

[发明专利]一种深度摄像设备的标定方法、装置及设备-CN201711365546.7有效
发明人：徐亚魁 -专利权人：信利光电股份有限公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度摄像设备的标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中该方法包括：获取已经固定完成的测距设备与深度摄像设备之间的距离d；利用测距设备获取测距设备与已经固定完成的待测距目标物之间的距离S；基于距离d及距离S计算得到深度摄像设备与待测距目标物之间的距离D，并利用距离D对深度摄像设备进行标定。可见，本申请在固定好测距设备、深度摄像设备及待测距目标物之后，利用测距设备确定出深度摄像设备与待测距目标物之间的实际距离，以使得深度摄像设备可以基于该实际距离实现标定，避免了现有技术中由于待测距目标物移动过程中出现误差进而导致标定不准确的情况发生，大大提高了深度摄像设备的标定准确度。
一种深度摄像设备标定方法装置

[发明专利]多视角深度网络迭代进化的多源遥感影像水体检测方法-CN202010465794.4有效
发明人：李彦胜;李鑫伟;张永军;党博;黄隆扬 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视角深度网络迭代进化的多源遥感影像水体检测方法。本发明在训练阶段，将原始数据集划分为多个互不重叠的子数据集，利用不同子数据集来训练不同视角的深度语义分割网络，然后利用多视角深度语义分割网络协同更新标签，利用更新后的标签重新训练多视角深度语义分割网络，多次迭代后可以获得好的深度语义分割网络。在测试阶段，一幅多源遥感影像经多视角深度语义分割网络分别预测，然后进行投票产生最后的水体检测结果。这种多视角深度网络迭代进化的多源遥感影像水体检测方法可以有效解决训练数据水体标签分辨率低、噪声多导致基于深度学习的水体检测精度降低的问题，提高水体检测的精度。
视角深度网络进化遥感影像水体检测方法

[发明专利]模型训练方法及装置-CN201610421438.6在审
发明人：张默 -专利权人：北京陌上花科技有限公司
申请日： 2016-06-14 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括获取源领域深度学习模型；获取目标领域的训练数据；利用所述目标领域的训练数据，调整所述源领域深度学习模型的权重参数，获得目标领域深度学习模型；利用所述目标领域深度学习模型，提取所述训练数据的数据特征；利用所述数据特征训练K最近邻分类模型，获得识别模型。
模型训练方法装置

[发明专利]一种含钼废水中钼的深度脱除的方法-CN202210323959.3在审
发明人：江亲义;曾斌;袁善禧;肖泽龙;王光明 -专利权人：信丰华锐钨钼新材料有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： C02F9/04 文献下载
摘要：本发明涉及稀有金属冶炼领域，尤其涉及一种钼冶炼废水中深度脱除钼的方法，包含调pH‑D318树脂吸附预脱除钼‑调PH‑铁盐沉淀深度脱除钼–过滤‑再生等步骤。该方法，首先将钼冶炼含钼废水调pH值，然后利用D318树脂吸附，预脱除钼，然后再调pH值，利用铁盐深度脱除钼，过滤，滤渣收集回收利用，滤液收集处理，实现对钼冶炼废水中钼的深度脱除。
一种含钼废水中深度脱除方法

[发明专利]视频2d转3d的深度图跟踪生成方法及装置-CN201610383766.1有效
发明人：赵天奇;渠源;李桂楠 -专利权人：十二维度（北京）科技有限公司
申请日： 2016-06-01 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： H04N13/04 文献下载
摘要：本发明公开一种视频2d转3d的深度图跟踪生成方法及装置，能够利用视频的前后延续性，从而提高生产效率。所述方法包括：S1、获取第一图像的第一深度图，确定出所述第一图像的跟踪点；S2、利用所述第一图像的跟踪点跟踪出其它图像的跟踪点；S3、利用所述跟踪点和第一深度图确定出所述其它图像的深度图。
视频深度跟踪生成方法装置

[发明专利]人脸图像生成方法、装置及设备-CN201611008893.X有效
发明人：刘宇;周而进 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：提供了一种人脸图像生成方法、装置及设备，所述人脸图像生成方法还包括：基于所述合成人脸图像与所述需求特征向量，利用需求判定深度卷积网络生成需求满足度评分；以及基于所述需求满足度评分，更新所述人脸生成深度卷积网络以及所述需求判定深度卷积网络的参数通过利用人脸生成深度卷积网络基于人脸特征向量和需求特征向量生成人脸，可以无需利用三维模型生成具有特定特征的人脸图像。
图像生成方法装置设备

[发明专利]利用深度神经网络的实时运动监测-CN201980074938.9在审
发明人：西尔万·贝里奥;马丁·埃米尔·拉歇内 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：系统和技术可以用于在放射疗法治疗期间利用深度学习网络来估计患者剖析结构的相对运动。例如，方法可以包括利用第一深度神经网络来将输入的实时局部患者测量与包括参考体积的患者模型相关联以输出患者状态。该方法可以包括利用第二深度神经网络来将患者状态和参考体积与患者状态与参考体积之间的相对运动信息相关联。可以实时地利用深度神经网络来估计对应于输入图像的相对运动。
利用深度神经网络实时运动监测

[发明专利]一种深度神经网络的训练方法-CN201810045818.3在审
发明人：黎明;夏昌盛;张韵东;邱嵩 -专利权人：北京中星微人工智能芯片技术有限公司
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度神经网络的训练方法。该训练方法包括：利用训练集对深度神经网络进行迭代训练；利用训练集和测试集对训练中的深度神经网络进行评估，得到评估结果；根据评估结果对训练中的深度神经网络中神经元的丢弃率进行调整，并对调整后的深度神经网络进行迭代训练通过根据评估结果对训练中的深度神经网络中神经元的丢弃率进行动态调整，并对调整后的深度神经网络进行迭代训练，从而减少传统深度神经网络中“过拟合”现象的发生。
神经网络迭代训练评估结果神经元训练集丢弃动态调整测试集拟合评估

[发明专利]一种在环境建模中场景地图点与图像帧的匹配方法-CN202110462623.0在审
发明人：赵津;刘畅 -专利权人：贵州大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种在环境建模中场景地图点与图像帧的匹配方法，该方法主要采用单目相机对地图点的逆深度估计进行研究，将地图点的逆深度表示为高斯分布假设下的深度滤波器，利用逆深度观测信息更新地图点；同时利用关键帧选取策略以及基于深度滤波器的“观测‑更新”机制，着重研究了地图点的提取和逆深度观测，采用“粗糙‑精确”的匹配方式对地图点匹配进行改进，就真实世界的设定以及鲁棒性而言，经逆深度优化的半稠密重建场景更加细致，深度估计更加准确。
一种环境建模场景地图图像匹配方法

[发明专利]一种在环境建模中场景地图点与图像帧的匹配方法-CN202110462624.5在审
发明人：赵津;刘畅 -专利权人：贵州大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种在环境建模中场景地图点与图像帧的匹配方法，该方法主要采用单目相机对地图点的逆深度估计进行研究，将地图点的逆深度表示为高斯分布假设下的深度滤波器，利用逆深度观测信息更新地图点；同时利用关键帧选取策略以及基于深度滤波器的“观测‑更新”机制，着重研究了地图点的提取和逆深度观测，采用“粗糙‑精确”的匹配方式对地图点匹配进行改进，就真实世界的设定以及鲁棒性而言，经逆深度优化的半稠密重建场景更加细致，深度估计更加准确。
一种环境建模场景地图图像匹配方法