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[发明专利]基于间接增量学习算法的运动类型分类方法和装置-CN202310464681.6在审
发明人：侯臣平;古仕林 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于间接增量学习算法的运动类型分类方法和装置。所述方法包括：根据运动对象上不同部位设置的传感器，获取原始运动数据，根据原始运动数据，对原始分类器进行训练，得到训练好的原始分类器，获取增量运动数据，根据原始运动数据上训练得到的分类器和增量运动数据，构建能够处理增量运动数据的新分类器，对能够处理增量运动数据的新分类器进行正则化处理，得到正则项，根据原始分类器以及新分类器，构建间接相似性约束项，从而构建间接增量学习算法的目标函数，进行增量分类器学习，利用训练好的增量分类器进行运动类型分类采用本方法能够在特征和类别同时增加时，对分类模型进行增量训练。
基于间接增量学习算法运动类型分类方法装置

[发明专利]基于直接增量学习算法的运动类型分类方法和装置-CN202310465156.6在审
发明人：侯臣平;古仕林 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于直接增量学习算法的运动类型分类方法和装置。所述方法包括：根据运动对象上不同部位设置的传感器，获取原始运动数据，根据原始运动数据，对原始分类器进行训练，得到训练好的原始分类器，获取增量运动数据，根据原始运动数据上训练得到的分类器和增量运动数据，构建能够处理增量运动数据的新分类器，对能够处理增量运动数据的新分类器进行正则化处理，得到正则项，根据原始分类器以及新分类器，构建直接相似性约束项，从而构建直接增量学习算法的目标函数，进行增量分类器学习，利用训练好的增量分类器进行运动类型分类采用本方法能够在特征和类别同时增加时，对分类模型进行增量训练。
基于直接增量学习算法运动类型分类方法装置

[发明专利]目标车辆运动分类-CN201310201605.2有效
发明人： C·T·扎戈尔斯基;A·查特吉 -专利权人：通用汽车环球科技运作有限责任公司
申请日： 2013-04-05 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： B60W40/04 文献下载
摘要：本发明提供用于对接近主车辆的目标车辆的运动进行分类和基于该分类采取合适行动的方法、程序产品、和车辆。主动安全系统联接到驱动系统，并配置为在车辆的驱动周期提供行动。该主动安全系统包括检测单元和处理器。检测单元配置为测量接近主车辆的目标车辆的运动。处理器联接到该检测单元，并配置为估计目标车辆相对于主车辆或第三车辆的运动方式，基于该方式对目标车辆的运动进行分类以产生分类，该分类关于与典型车辆运动的偏差，并且基于该分类采取行动。
目标车辆运动分类

[发明专利]分类器生成装置和方法、视频检测装置和方法及视频监控系统-CN201110344543.1在审
发明人：刘舟;吴伟国 -专利权人：索尼公司
申请日： 2011-10-27 - 公布日： 2013-05-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提供一种分类器生成装置和方法、视频检测装置和方法及视频监控系统。生成用于识别交互运动轨迹的分类器的装置包括：轨迹提取部分，从多个视频的每一个中提取至少两个运动对象的交互运动轨迹；轨迹分类部分，根据该运动对象之间的交互关系对每个视频的交互运动轨迹进行分类；轨迹估计部分，针对每个视频的交互运动轨迹，根据相应分类估计交互运动轨迹中包含的单运动对象运动轨迹的集合；特征生成部分，针对每个集合生成包含描述集合的各个单运动对象运动轨迹的特征的特征向量；及分类器生成部分，针对每个分类生成的相应特征向量，生成用于识别对应于分类的交互运动轨迹的分类器。利用本发明，能够有效地对运动对象的交互运动轨迹进行检测和分析。
分类生成装置方法视频检测监控系统

[发明专利]运动目标分类方法及其系统-CN200910077432.1有效
发明人：王正;曾建平;杨学超;菅云峰 -专利权人：北京智安邦科技有限公司
申请日： 2009-02-11 - 公布日： 2010-06-16 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种运动目标分类方法及其系统，所述运动目标分类方法用于对运动目标进行分类，包括：提取特征和判定类型，其中，特征提取用于提取目标的空间特征和时间特征；类型判定是通过使用概率分类法根据提取的特征对目标进行分类根据本发明提供的方案，实现了多运动目标的分类，解决了人群与车的分类，可以准确地对运动目标进行分类，能实现人群与车的准确分类，且分类简便，具有很强的实用性。
运动目标分类方法及其系统

[发明专利]基于先验知识聚类的运动模式识别方法及系统-CN201910635751.3有效
发明人：傅皓琪;石可钦;孙卫强 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于先验知识聚类的运动模式识别方法及系统，包括：初始个体运动模式分类器生成流程以及最终个体运动模式分类器生成流程；所述初始个体运动模式分类器生成流程：对运动数据进行处理，生成初始个体运动模式分类器；所述最终个体运动模式分类器生成流程：根据初始个体运动模式分类器的运行结果设定异常的阈值，得到最终个体运动模式分类器。该方法将先验知识对个体运动模式识别结果的重要影响纳入考虑，实现了针对个体运动模式的识别处理。
基于先验知识运动模式识别方法系统

[发明专利]脑机接口信号分类方法、系统、设备和存储介质-CN202110421884.8在审
发明人：吕娜;刘星辰 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了脑机接口信号分类方法、系统、设备和存储介质，分类方法的过程包括：利用预训练的深层注意力样本相似度迁移计算网络对采集的待分类运动想象信号进行处理，得到所述待分类运动想象信号的类别；具体的，对采集的待分类运动想象信号进行处理，得到所述待分类运动想象信号的表示特征；将表示特征进行特征拼接，得到拼接特征；对拼接特征进行细节特征提取，得到特定特征；利用特定特征计算所述拼接特征与已知拼接特征之间的相似度分数，将所述拼接特征分类为与之相似度分数最高的已知拼接特征，将所述待分类运动想象信号分类为该已知拼接特征对应的运动想象信号；将待分类运动想象信号的类别输出。本发明能够实现对运动想象信号的准确分类。
接口信号分类方法系统设备存储介质

[发明专利]对视频中的运动矢量进行可靠性分类的方法和系统-CN200910119520.3无效
发明人：韩博;吴伟国;陈正华 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2009-03-12 - 公布日： 2010-09-15 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请提出一种对视频中的运动矢量进行可靠性分类的方法和系统，所述方法包括：按块分类步骤，用于对将输入视频的指定视频帧分块得到的各块进行运动矢量可靠性分类；以及按帧分类步骤，用于根据所述指定视频帧内的各块的运动矢量可靠性分类，在所述指定视频帧内进行运动矢量可靠性分类优化，以便获得所述指定视频帧内各块的运动矢量的最优分类。因此，可提高视频运动矢量可靠性分类的正确率。
视频中的运动矢量进行可靠性分类方法系统

[发明专利]一种雷达目标运动状态的分类方法及系统-CN202011587540.6有效
发明人：陈小龙;理解放;周强;董云龙;吴幸;张海;关键 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学;华东师范大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种雷达目标运动状态的分类方法及系统。所述方法包括：获取待分类雷达目标运动状态的时频图；将所述待分类雷达目标运动状态的时频图输入分类模型得到所述待分类雷达目标运动状态的类别；所述分类模型为以待训练雷达目标运动状态的时频图为输入，以所述待训练雷达目标运动状态的类别为输出本发明可以提高对雷达目标运动状态的分类精度和速度。
一种雷达目标运动状态分类方法系统

[发明专利]一种运动目标分类方法和系统-CN201010620374.5有效
发明人：许涛;刘宏;钱跃良 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2010-12-31 - 公布日： 2011-05-18 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动目标分类方法和系统。所述方法包括下列步骤：提取运动目标灰度图像中的运动目标的边缘信息；根据所述边缘信息，提取运动目标边缘上的直线信息；根据所述运动目标的特点，结合所述直线信息构造分类特征；根据所述分类特征，对所述运动目标进行分类，确定运动目标类型。其能够对检测出的运动目标进行正确分类，并获得输出结果，为智能监控系统的后续处理提供基础。
一种运动目标分类方法系统

[发明专利]一种运动想象脑电信号分类方法及系统-CN202110454184.9在审
发明人：牛屹;陈凌云;秦雪;刘玉雪 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明提供了一种运动想象脑电信号分类方法及系统，利用第一分类模型对运动想象脑电原始数据进行时间空间特征的提取和分类；利用第二分类模型对运动想象脑电微分熵进行时间空间特征的提取和分类；利用第三分类模型对运动想象脑电似熵进行时间空间特征的提取和分类；将不同维度的分类结果进行融合，得到最终分类结果。本发明根据信号的不同，进行分别处理，再融合不同维度的特征分类结果，能够提升运动想象脑电信号的分类精度。
一种运动想象电信号分类方法系统

[发明专利]一种基于脑电信号的运动想象分类方法和系统-CN202210607100.5在审
发明人：刘涛;赵若琪;牛海军;程健;徐红;沈为群 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于脑电信号的运动想象分类方法和系统。其中，基于脑电信号的运动想象分类方法在获取脑电信号，并对脑电信号进行预处理之后，再获取包括特征提取模型和特征分类模型的运动想象分类模型，然后，将预处理后的脑电信号输入至运动想象分类模型中，得到分类结果。可见，本发明通过采用包括有特征提取模型和特征分类模型的运动想象分类模型对脑电信号进行处理，以得到分类结果，能够在提高锚点信号分类泛化性的同时，提高分类精确性。
一种基于电信号运动想象分类方法系统

[发明专利]特征重组和小波变换的多类运动想象脑电信号分类方法-CN201610815762.6在审
发明人：李甫;李文灿;李宇琛;石光明;王凯;王永杰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-09-12 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征重组和小波变换的运动想象脑电信号分类方法，主要解决现有技术对脑电信号分类的种数少和分类正确率低的问题。其实现步骤是：1)采集运动想象脑电信号，获取训练集和测试集；2)通过特征组合、小波变换和共空间模式算法，训练出两级分类器；3)按照与步骤(2)相应的方法提取测试集的测试特征分类向量；4)利用训练的分类器，通过测试集的特征向量对测试信号进行信号分类，得到测试信号的想象左手运动、想象右手运动，想象双脚运动、想象舌头运动这四类脑电信号的类别。本发明实现了对多类运动想象信号的分类，提高了分类正确率，可用于具有运动想象脑‑机接口BCI在线系统的智能产品控制。
特征重组变换运动想象电信号分类方法

[发明专利]一种基于大数据的全人群运动智能管理系统-CN201811270638.1在审
发明人：杜红;奚晓刚 -专利权人：天津市汇诚智慧体育科技有限公司
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的全人群运动智能管理系统，所述系统包括监控平台和安装有系统对应的管理系统应用程序的移动终端；监控平台，用于监控根据预设的分类模型分类出的各分类人群的各运动数据和各运动习惯数据；移动终端，获取各分类人群的各运动数据和各分类人群的人群特征数据，对各运动数据和人群特征数据进行分析，得到针对各分类人群的包括各项运动指标信息的各第一分析结果，并依据各第一分析结果，针对具有不同人群特征的各分类人群提供相应的运动指导方案本发明的方案，能够做到：对全人群运动数据进行有效识别，划分至对应的各个人群，更加精准、且有效地为具有不同人群特征的各分类人群提供相应的运动指导方案。
分类人群人群特征人群运动运动数据智能管理系统监控平台移动终端运动指导大数据分类模型管理系统应用程序有效识别运动习惯运动指标有效地预设监控分析

[发明专利]一种基于无监督光谱运动特征学习的高光谱影像分类方法-CN202310117177.9在审
发明人：孙一帆;刘冰;余旭初;谭雄;张鹏强;魏祥坡;余岸竹;薛志祥 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于无监督光谱运动特征学习的高光谱影像分类方法，属于影像分类技术领域。本发明首先构建光谱运动特征网络，利用源数据集对该光谱运动特征网络进行无监督训练，得到预训练模型；然后将预训练模型作为特征提取器对待分类高光谱影像进行的光谱运动特征提取；最后将提取的光谱运动特征和待分类高光谱影像合并后通过分类器进行分类本发明从光谱序列的角度构建了一个无监督光谱运动特征网络，利用源数据集对光谱运动特征网络进行无监督训练，将经过预训练的光谱运动特征网络可直接提取目标高光谱影像的光谱运动特征进行分类，从而避免了网络的重训练，无需重新训练网络有效缩短了处理时长，大大提高了分类效率。
一种基于监督光谱运动特征学习影像分类方法

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