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[发明专利]一种用于具有拐角点特征的产品分拣的机器视觉识别方法-CN201210038518.5有效
发明人：郭帅;李健;叶丰;施玮;王志勇 -专利权人：上海大学
申请日： 2012-02-21 - 公布日： 2012-08-01 - 主分类号： B07C5/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于具有拐角点特征的产品分拣的机器视觉识别方法，包括步骤：对已知产品的图像轮廓进行Freeman链码编码，用Freeman链码对拐角点检测，计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量，再对拐角点特征三维列向量排序，将向量序列作为已知产品向量序列；对待分拣对象的图像轮廓进行Freeman链码编码，用Freeman链码对拐角点检测，计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量，再对拐角点特征三维列向量排序，将向量序列作为待分拣对象的向量序列；最后对已知产品的向量序列和待分拣对象的向量序列进行判断，完成机器视觉的识别。该方法用链码来简化表示已知产品和待分拣对象的形状，后续计算量小，所提取的向量序列具有缩放、旋转不变性，能够实现正确识别，算法简单。
一种用于具有拐角特征产品分拣机器视觉识别方法

[发明专利]一种空间结构光中二维编码矩阵的生成方法、系统及介质-CN201811637179.6在审
发明人：李云强;陈颖;姚剑;丁勇 -专利权人：深圳积木易搭科技技术有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种空间结构光中二维编码矩阵的生成方法、系统及介质，所述生成方法具体为：利用编码值0和1构成2^R个不重复的且维数为R的列向量L，从2^R个所述列向量L中筛选出满足唯一性要求的n个所述列向量L作为DeBrujin伪随机序列基元，并按照DeBrujin伪随机序列的生成规则，得到所述二维编码矩阵M；满足所述唯一性要求具体为：在由筛选出的n个所述列向量L经拼接扩展变换得到的n个所述列向量L’中，由任意对应连续r行构成的n个编码序列均互不相同。按照本发明的生成方法可以生成任意一个指定基元个数、行数、解码窗口大小的二维编码矩阵。
列向量矩阵二维编码空间结构伪随机序列唯一性基元筛选编码序列解码窗口生成规则拼接维数行数重复

[发明专利]用于电子对抗装备侦收信号的载波的自适应辨识方法-CN201910929823.5有效
发明人：吴剑锋;裴虎城;余勇军;田锦昌 -专利权人：北京机电工程研究所
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：包括：采集电子对抗装备接收到的离散时间信号序列；将该信号均分成K组信号数据；将K组信号数据处理成K个列向量；基于K个列向量构建矩阵A；获取A的相关矩阵R，估计R的秩P；对A进行奇异值分解，并将矩阵VA表示成列向量的形式；从矩阵VA中提取后LN‑P个列向量得到新的LN×1维列向量，并将第k个列向量表示为gk；对gk中的元素进行处理，得到L(P‑N+1)×P维矩阵Θk；利用Θk构建矩阵η；对η进行奇异值分解，并将Uη表示成列向量的形式；提取Uη的最后一列列向量uη,L(P‑N+1)，处理得到列向量h(l)；将上步得到的列向量组合成向量h；基于向量h求得信号载波z。
用于电子对抗装备收信载波自适应辨识方法

[发明专利]一种数据处理方法及处理装置-CN201710500674.1在审
发明人：黄雪;刘姝 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法及处理装置，主节点根据从节点的个数P将待处理矩阵M*N划分成P个待处理矩阵；向P个从节点的第i个节点发送待处理N维列向量和P个待处理矩阵中第i个待处理矩阵，以使所述第i个节点采用多线程并行计算所述第i个待处理矩阵乘以所述待处理N维列向量，得到第i个计算结果；接收P个从节点发送的P个计算结果，得到待处理矩阵M*N和待处理N维列向量相乘的计算结果。从本发明提供的技术方案可见，由于各个从节点采用多线程对主节点发送给自身节点的待处理矩阵和待处理N维列向量进行相乘计算，从而实现了待处理矩阵的每一行向量与待处理N维列向量相乘的并行计算，因此充分地利用了每个节点的计算能力
一种数据处理方法处理装置

[发明专利]一种计量缺失数据补全方法、装置及终端设备-CN202111677528.9在审
发明人：史轮;申洪涛;李飞;孙胜博;王鸿玺;张瑞;杨挺 -专利权人：国网河北省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明适用于电网监测技术领域，提供了一种计量缺失数据补全方法，该方法包括：获取目标数据集，目标数据集包含多个长度相同的待补全向量；对待补全向量进行相关性分析，基于满足预设相关性条件的待补全向量构建补全目标矩阵；基于补全目标矩阵构建二维滑移向量，二维滑移向量包括预设长度的行向量和长度为补全目标矩阵行数的列向量；将列向量置于补全目标矩阵中第一缺失数据所在列，基于列向量中的元素补全第一缺失数据；基于列向量移动行向量，基于行向量修正第一缺失数据。
一种计量缺失数据方法装置终端设备

[发明专利]二维DCT/IDCT装置和方法以及JPEG编解码装置和方法-CN202011642722.9有效
发明人：侯海彦 -专利权人：乐鑫信息科技（上海）股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04N19/625 文献下载
摘要：本申请公开了一种二维DCT装置和方法、二维IDCT装置和方法、JPEG编码装置和方法、JPEG解码装置和方法。二维DCT装置，包括：输入模块，配置为获取单位图像子块；列变换模块，配置为对单位图像子块的每个列向量执行列变换，在对单位图像子块的所有列向量执行列变换后，得到列变换后的单位图像子块；行变换模块，配置为对列变换后的单位图像子块的每个行向量执行行变换；在对列变换后的单位图像子块的所有行向量执行行变换后，得到二维DCT后的单位图像子块；及输出模块，配置为输出所述二维DCT后的单位图像子块。
二维 dct idct 装置方法以及 jpeg 解码

[发明专利]一种压缩感知系统及其信号方程的降维方法-CN201710072406.4在审
发明人：安培亮;王晓英;安宏亮 -专利权人：安凯
申请日： 2017-02-05 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：公开了一种压缩感知系统及其信号方程的降维方法。将原始信号表示为正交矩阵与稀疏向量的乘积之后，系统输出是测量矩阵和稀疏列向量的乘积。为了从如此的信号方程中恢复稀疏向量，给出了信号方程的降维方法，即去掉测量矩阵中与稀疏向量的零分量相对应的大部分列分量。在剩下的列向量中采用穷举法即可求出与稀疏向量非零分量相对应的全部列向量以及稀疏向量的非零分量。得到的稀疏向量与正交矩阵的乘积就是原始信号。
一种压缩感知系统及其信号方程方法

[发明专利]推荐系统的合成特征生成方法和装置-CN201911113893.X有效
发明人：钱浩;向彪;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书提供一种推荐系统的合成特征生成方法，包括：基于某用户的n个历史特征和m个目标对象特征，生成n×m维的历史与对象矩阵P；n和m为自然数；根据行归一化矩阵B的所有行向量生成m维中间向量θ，基于中间向量θ和列归一化矩阵A得到n维权重向量γ；所述行归一化矩阵B为对历史与对象矩阵P的每行做归一化处理后得到的n×m维矩阵，所述列归一化矩阵A为对历史与对象矩阵P的每列做归一化处理后得到的n×m维矩阵；由权重向量
推荐系统合成特征生成方法装置

[发明专利]一种OFDM雷达R-D图目标快速识别方法及装置-CN202210513109.X在审
发明人：周智文;王健 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：包括：从R‑D图矩阵中截取有处理意义的区域，依次进行消除底噪、基于距离修正处理、基于阈值过滤处理；对阈值过滤处理后的矩阵各列求和，得到各列和的列向量；对各列和的列向量进行一维寻峰，得到存在目标的行索引集合；对行索引集合中每个行索引对应的行向量进行一维寻峰，得到目标的列索引，组成多普勒时延索引集合；对多普勒时延索引集合中的每个多普勒时延索引计算得到目标距离和速度，完成OFDM雷达R‑D图目标的识别。利用OFDM雷达信号在时延多普勒域的正交性以及目标的稀疏性，将二维寻峰问题简化为若干个一维寻峰问题，大大降低了复杂度。
一种 ofdm 雷达目标快速识别方法装置

[发明专利]一种人脸特征提取及分类方法-CN201410128809.2有效
发明人：王友钊;黄静;潘芬兰 -专利权人：浙江大学
申请日： 2014-04-01 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种人脸特征提取及分类方法，该方法含有下列步骤采用2D‑PCA方法对人脸图像进行特征降维，高维的图像矩阵转换为低维的图像矩阵；将低维的图像矩阵转化为一维列向量；根据训练集图像的一维列向量，求得训练集的类内散度矩阵SW和类间散度矩阵SB，分别对SW和SB做特征值分解用Dα估计用Dβ估计可得S^W-1=UWDα2UWT,S^B-1=UBDβ2UBT;]]>分别求得的列空间W1和的列空间W2，得到基于2D‑PCA的两级LDA的特征提取算法的最优投影空间W＝[W1,W2]；将（1）中的低维图像矩阵投影到最优投影空间W中，获得图像的特征向量；将（6）中所得的特征向量采用SVM+NDA模型进行分类器训练，
一种特征提取分类方法

[发明专利]基于频谱功率特征的分块或块效应检测-CN201310216605.X有效
发明人： D·G·贝克 -专利权人：特克特朗尼克公司
申请日： 2013-04-23 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： H04N19/86 文献下载
摘要：本发明涉及基于频谱功率特征的分块或块效应检测，其使用块边缘处的一维向量来找到由图像中的分块或块效应所产生的频谱特征。该图像的基带分量，例如亮度，被边缘增强，并然后将沿着每个水平行的像素值求和，以形成针对该图像的求和的边缘值的一维列向量。确定该列向量的功率，以及该列向量内的选定频率分量的功率。
分块块效应检测频谱功率选定频率块效应列向量求和图像边缘增强基带分量频谱特征维列向量一维向量块边缘水平行无量纲像素转换

[发明专利]一种应用于对称矩阵与向量乘法的计算方法-CN201710671890.2有效
发明人：薛瑞;张浩;范东睿;叶笑春;朱亚涛 -专利权人：北京中科睿芯科技有限公司
申请日： 2017-08-08 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于对称矩阵与向量乘法的计算方法，该方法用于计算n1×n1的对称矩阵与n1维列向量的乘积，首先对n1×n1的对称矩阵与n1维列向量进行分块，并对n1×n1对称矩阵分块后位于对角线上的矩阵块进行微量数据扩展，使之成为对称矩阵块，然后对n1维列向量进行分块，根据上述分块后的矩阵计算一中间数据块，并根据该中间数据块计算最终结果向量。本发明提供的应用于对称矩阵与向量乘法的计算方法在对对称矩阵进行并行处理的前提下，不仅能够减少对称矩阵对存储空间的浪费，而且能够提高对称矩阵与向量乘法的计算效率。
一种应用于对称矩阵向量乘法计算方法

[发明专利]一种用于CPU和GPU平台的向量化查询处理方法-CN202110388426.9在审
发明人：张延松;刘专;韩瑞琛;张宇;王珊 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F16/245 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于CPU和GPU平台的向量化查询处理方法，包括以下步骤：S1将数据库中事实表的数据列划分为若干向量分片，并将每一向量分片分配到一个对应的线程中；S2将查询命令SQL生成维向量，所有的维向量组成分组立方体；S3事实表的外键列对应的向量分片与维向量通过向量连接操作，获得事实表记录在相应分组立方体中的地址分量，并将地址分量记录在向量索引相应的位置上；S4基于分组立方体生成分组向量，并根据向量索引的非空值访问事实表对应度量数据的向量分片，并对向量分片进行聚集计算，将聚集计算的结果映射到分组向量中；S5对分组向量进行归并计算，生成查询结果集。
一种用于 cpu gpu 平台量化查询处理方法

[发明专利]一种双向模糊二维主成分分析的人脸识别方法-CN201710356566.1有效
发明人：武小红;诸伟杰;丁一;马鑫;武斌;贾红雯 -专利权人：江苏大学
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2017-10-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种双向模糊二维主成分分析的人脸识别方法，属于模式识别和人工智能领域。本发明方法利用基于矩阵的模糊二维主成分分析分别对人脸图像的行和列进行压缩，然后将压缩后的图像按列拉成图像向量，再用优化主成分分析提取图像向量的一组最优鉴别矢量而实现图像向量的压缩，最后用最近邻分类器进行分类本发明是基于模糊二维主成分分析的人脸识别方法，在处理含噪声图像方面优于传统的二维主成分分析(2DPCA)；此外，本发明从行和列两个方向对人脸图像进行压缩，压缩后图像更小，分类速度快；将压缩后的图像矩阵按列拉伸后再进行优化主成分分析的线性变换以实现向量的压缩
一种双向模糊二维成分分析识别方法

[发明专利]表格版式恢复方法，计算机可读介质以及计算机-CN201910515447.5有效
发明人：熊永平;杨靖民;伍贵宾 -专利权人：南京火眼锐视信息科技有限公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种表格版式恢复方法，计算机可读存储介质以及计算机，其中该方法包括：利用OCR识别技术识别表格图像，输出表格文字块；采用渐进式投影法提取表格的行向量；采用对齐特征查找法恢复表格的列向量，直至得到表格的全部列向量；得到全部列向量之后，将列向量按每个向量首位文字块的横坐标升序排序，得到排序后的列向量，从而得到二维矩阵形式的表格。
表格版式恢复方法计算机可读介质以及

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