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[发明专利]一种类脑快慢双通路无人自主决策方法-CN202110453835.2有效
发明人：刘洪波;王乃尧;王怡洋;汪大峰;江欣;刘凯 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：其中包含一个生成网络和一个能量网络两部分；引入一种概率分布裁剪机制，用于轨迹潜在空间的高概率密度区域采样，进而设计有效的能量网络来确定最能代表未来的一条轨迹；本发明通过预训练的卷积神经网络模块识别视觉信息中目标并通过自编码器编码其空间特征然后将每个目标特征按时间顺序输入行为快照长短记忆网络，用以建模目标的时间动态变化。利用时间动态排序机制，设定目标优先级，以甄别冗余信息，降低模型复杂度。本发明提出的类脑快慢双通路模型依靠串联与并联的简洁的类脑结构，可以在少量参数调整的低功耗环境下进行训练。
种类快慢通路无人自主决策方法

[发明专利]一种光场特征油画鉴别方法-CN202110357183.2有效
发明人：金海燕;孙彤鑫;肖照林 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种光场特征油画鉴别方法，过程如下：将微透镜阵列板贴合于油画表面并拍摄，得到光场原始图像；对光场原始图像进行解码得到四维参数化矩阵；提取多个子孔径图像；将中心行子孔径图像统一剪裁为分辨率相等的图像将剪裁后的中心行子孔径图像转换为灰度图像，计算灰度图像的平均亮度值，将所有灰度图像中亮度值低于灰度图像平均亮度值的子孔径图像筛除出去，再选择出最左角度和最右角度的灰度图像；对两幅灰度图像逐像素的提取基于视角稳定变化的特征点作为数据集
一种特征油画鉴别方法

[发明专利]基于NSGA-NET的遥感图像识别方法-CN202010813478.1有效
发明人：金海燕;崔宁敏;蔡磊;肖照林;石俊飞 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NSGA‑NET的遥感图像识别方法，具体为：获取遥感图像数据集，将遥感图像划分成训练集和测试集；对训练集和测试集中的图像进行预处理，得到网络训练所需要的输入向量和目标矢量；初始化权重及各参数充分训练网络后可自动提取遥感图像样本数据中的特征，提高了识别正确率和特征提取的鲁棒性。
基于 nsga net 遥感图像识别方法

[发明专利]基于分块多尺度卷积神经网络的图像去模糊算法-CN202110082948.6有效
发明人：白慧慧;魏喆 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于分块多尺度卷积神经网络的图像去模糊算法，属于图像处理技术领域，包括将预处理后的图像作为训练数据；生成器的网络架构包括编码器和解码器两个部分；编码器生成特征编码；解码器重构输出图片，最终生成去模糊后的图片本发明提升了网络模型的去模糊能力；结合通道注意力机制,使得网络在训练过程中可以关注到更加有用的信息而忽略不重要的信息；结合空间注意力机制，使网络学习到全局特征之间的依赖关系，捕捉到图片信息中更需要被关注的区域；降低了模型的参数量，提升了训练速度和图像重建速度均；提高了去模糊的质量。
基于分块尺度卷积神经网络图像模糊算法

[发明专利]一种基于时空注意力机制的地震震相到时拾取方法-CN202111123852.6有效
发明人：李钢;张玲;李宇;张海轩;贺艺斌;季倪宏 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：获取地震信号数据，并对数据的P波、S波到时进行标注；将地震信号数据进行预处理，预处理包括数据增强、数据集分割与谱图映射；使用U‑Net模型为基础构建序列处理网络；将时空注意力机制融入拾取模型中；使用深层编码特征融合机制，补充缺失特征信息；根据损失值与各评估指标对模型参数进行调整，完成模型的最终构建；将待识别地震信号数据输入微震震相拾取模型，得到地震震相到时拾取标注结果；本发明应用于地震震相到时拾取。
一种基于时空注意力机制地震到时拾取方法

[发明专利]一种抑制类场风扰的无人机控制方法-CN202211381428.6有效
发明人：李湛;宋罘林;于兴虎;郑晓龙;高会军 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明包括：S1、通过自主无人机上携带的摄像头获取风源图像，利用跟踪网络对图像中的目标干扰源进行跟踪，获得目标干扰源的位置，利用补偿网络根据目标干扰源的位置获得出动作补偿量；跟踪网络包括特征提取器和卷积层；风源图像跟踪网络得到扰动源特征图；补偿网络采用深度强化学习算法实现；S2、将控制补偿量与无人机控制器输出的控制量相加后，作为被控自主无人机的输入；S3、更新类场风扰补偿网络的网络参数；S4、重复S1至
一种抑制类场风扰无人机控制方法

[发明专利]图像内文字识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201910846894.9有效
发明人：陈少琼;卢宁 -专利权人：中国平安财产保险股份有限公司
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种图像内文字识别方法，包括：获取原始图像数据集及标签集，对所述原始图像数据集进行局部亮化处理得到标准图像数据集，将所述标准图像数据集进行仿射变换生成特征候选区域集，将所述特征候选区域集进行具有初始内部参数的卷积操作
图像文字识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]碳酸盐岩储层介质随机建模方法-CN201911085419.0有效
发明人：沈向存;李海英;刘文奎;魏华动;王保才;刘军;李玉兰;张生龙 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司西北油田分公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：该方法通过采用图像特征提取地层格架矩阵，并结合随机模拟的储集体结构矩阵和储集体岩石物理参数得到储层介质随机模型，从而，在充分考虑碳酸盐岩复杂介质在空间结构、储层结构、储层速度及密度分布的随机性的情况下，实现具有真实地层结构约束的碳酸盐岩缝洞型储层介质随机建模，使得储层介质随机模型反映碳酸盐岩裂缝、缝洞型储层地质结构特征和非均质性更准确，有助于提高碳酸盐岩储层正演模型的储集体随机性和模拟精度，更有助于指导碳酸盐岩储层预测中储层识别与描述以及地震识别模式的建立
碳酸盐岩储层介质随机建模方法

[发明专利]基于卷积受限玻尔兹曼机的无人机图像目标检测方法-CN202010055258.7有效
发明人：刘贞报;马博迪;江飞鸿;严月浩;张超;布树辉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：构建初始训练样本数据集；对初始训练样本数据集进行扩充处理，将初始训练样本数据集和扩充后的训练样本数据集进行合并得到总的训练样本数据集；构建卷积受限玻尔兹曼模型，采用两种不同尺寸的卷积核提取总的训练样本数据集的特征向量，根据特征向量计算可见层与隐藏层概率分布，解算受限玻尔兹曼机模型参数，完成卷积受限玻尔兹曼模型的训练；将航拍影像输入至训练后的卷积受限玻尔兹曼模型，得到目标检测分类结果。
基于卷积受限玻尔兹曼机无人机图像目标检测方法

[发明专利]一种牛羊肉物种和饲养模式真实性的判别方法和系统-CN202011071931.2有效
发明人：郭军;孙海洲;闫鑫磊;桑丹;金鹿;鄂晶晶;刘梦静;雒帅;姬彩霞;白扬;王倩;杜权 -专利权人：内蒙古农业大学;内蒙古自治区农牧业科学院
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明涉及一种牛羊肉物种和饲养模式真实性的判别方法和系统，包括，第一步骤，均匀采集不同分类牛羊肉样品，随机划分为训练样本集和验证样本集；第二步骤，获取所述训练样本集的特征数据集，构建判别模型；第三步骤，获取验证样本集的特征数据集，导入至所述判别模型评价准确率，当所述准确率未达到预设水平时，调整所述聚类指标或变量权重参数，重建所述判别模型，直至所述判别模型准确率达到预设水平；第四步骤，获取待测样本，采用所述判别模型判别牛羊肉物种和饲养模式真实性
一种牛羊肉物种饲养模式真实性判别方法系统

[发明专利]时间序列三维视网膜SD-OCT图像的运动伪差校正方法-CN201910235852.1有效
发明人：潘玲佼;贾子彦;吴全玉;王永星;陶为戈 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：；提取视网膜色素上皮层的灰度数据，并根据该灰度数据得到包含血管投影信息的垂直投影图像；对垂直投影图像中血管的管状结构进行检测；对检测到的血管管状结构进行腐蚀，提取得到血管的骨架结构；提取血管骨架结构的特征点；基于提取的特征点采用刚性配准模型得到各待校正SD‑OCT图像与基准图像之间的变换参数，依次完成待校正SD‑OCT图像与基准图像间运动伪差的校正。
时间序列三维视网膜 sd oct 图像运动校正方法

[发明专利]一种基于渐进式VMD的滚动轴承早期复合故障特征提取方法-CN202010010316.4有效
发明人：邹磊;许飞云;李杨;胡建中;贾民平;彭英;黄鹏 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：一种基于渐进式VMD的滚动轴承早期复合故障特征提取方法。，利用渐进式VMD对采集到的振动信号进行分解，得到一系列分解后的模态；步骤3，利用基于峭度和能量波动因子的双重筛选准则对分解后得到的模态进行筛选以确定故障模态，并实现故障模态的重构；步骤4，初始化平衡参数的范围及搜索步长，对于不同的α值，重复步骤2和步骤3，并计算重构模态的EFF值，其中最大的EFF值对应最优的α值，而后确定最优α值下的重构模态；步骤5，利用TEO对重构模态进行解调得到TEO谱，并结合轴承相关故障特征频率得出诊断结果
一种基于渐进 vmd 滚动轴承早期复合故障特征提取方法

[发明专利]一种ARM侧离线语音合成的方法、装置及存储介质-CN202110599311.4有效
发明人：张毅;胡奎;姜黎 -专利权人：杭州芯声智能科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：本发明通过对ARM侧设备部署音素序列生成器、音素—时间标签序列生成器、声学特征生成器和声码器来进行离线语音合成，通过对ARM侧设备部署的各生成器进行进行Python toc/c++porting重编译和对Tensorflow平台的32位float型模型浮点参数进行量化压缩，使ARM侧设备能够快速进行离线语音合成且达到节省ARM侧设备所需部署空间、降低ARM侧设备运算要求的目的；通过通过将MelGAN模型作为神经网络声码模型，达到了提升训练速率，在没有额外的蒸馏和感知损失的引入下仍能产生高质量的语音合成模型；将Fastspeech 2模型神经网络声学特征生成模型能达到升模型训练速率和增加了数据的丰富度避免过多的信息损失的目的
一种 arm 离线语音合成方法装置存储介质

[发明专利]一种指静脉图像的深度局部聚合描述子提取方法及系统-CN202010050908.9有效
发明人：胡永健;文东霞;刘琲贝;王宇飞 -专利权人：华南理工大学;中新国际联合研究院
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种指静脉图像的深度局部聚合描述子提取方法及系统，该方法的步骤为：构建基础网络模块；构建VLAD编码模块；设置K个聚类中心向量为网络的可训练参数；分批对网络进行训练，训练步骤为：指静脉图像进行预处理；指静脉图像通过基础网络模块得到多通道特征图；将多通道特征图在VLAD编码模块中结合聚类中心向量完成VLAD编码；挖掘难分负样本得到三元组，计算损失函数并反向传播更新网络权重系数；采用训练好的网络提取待测指静脉图像的局部聚合描述子
一种静脉图像深度局部聚合描述提取方法系统

[发明专利]一种真实用户智能感知系统中的测试用例自动生成方法-CN202210856471.7有效
发明人：阮峰;许小龙;薛朋 -专利权人：南京争锋信息科技有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种真实用户智能感知系统中的测试用例自动生成方法，包括：收集多个时间段内，多名用户的历史操作日志数据；搭建生成器神经网络和判别器神经网络；将操作类型标签以及随机噪声输入到生成器神经网络，得到测试用例的特征数据；由判别器神经网络使用注意力机制对两种用例的用例特征进行分析，计算生成器神经网络生成的测试用例的真实性；计算判别器神经网络以及生成器神经网络的损失，使用反向传播更新模型参数，使两者进行极大极小博弈；使用生成器神经网络批量生成测试用例
一种真实用户智能感知系统中的测试自动生成方法