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[发明专利]一种用于文字修复的分支卷积通道注意力模块-CN202310723482.2在审
发明人：赵龙;袁宗龙;娄煜昊 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：包括字符自编码器，CAE是一个基于U‑Net的生成器和一个判别器；生成器由编码器和解码器组成；编码器为下采样层，该层通过不断减小空间分辨率实现将图像信息压缩到低维表示，CAE使用BCCAM替换下采样层，对文字特征进行逐层下采样，将文字特征学习到一个长度为128的向量；解码器为上采样层，通过不断增加特征映射大小重新增加分辨率，精确地重建原始图像。
一种用于文字修复分支卷积通道注意力模块

[发明专利]一种基于去噪自编码器的窄带干扰智能消除方法-CN202211527067.1在审
发明人：张蔺;丁兆国 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04B1/71 文献下载
摘要：本发明属于无线通信和深度学习技术领域，具体涉及一种基于去噪自编码器的智能窄带干扰消除方法。本发明利用接收采样数据的时域相关性，通过LSTM和去噪自编码器对于时间序列信号的特征提取能力，将离线收集的窄带信号IQ两路样本输入到自编码器网络中进行训练，使自编码器网络学习到信号时域特征，进而重构出未加干扰的时间序列利用本发明提出的方法，接收机在将接收信号进行下变频，低通滤波，再分解成IQ两路过后，将IQ两路数据输入到自编码器网络中，网络输出即是消除干扰的信号。该方法只需引入一个自编码器神经网络模块，即可明显降低接收信号误码率，进而提升通信系统的性能。
一种基于编码器窄带干扰智能消除方法

[发明专利]基于宏观到微观语义关联对比的视频自监督表征学习方法-CN202211237958.3在审
发明人：周宇;方波;王伟平 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明首先创建一视频自监督时空表示模型，其包括时域模块MaMiCo与空域模块MaMiCo；所述时域模块MaMiCo包括第一编码器、平均全局映射头，所述空域模块MaMiCo包括第二编码器、密集映射头，所述第一编码器与第二编码器共享参数；然后在视频数据中以金字塔的形式采样全局片段、局部片段以及静止片段用于训练视频自监督时空表示模型，其中时域MaMiCo关注在学习全局片段与局部片段的时域语义关联，空域MaMiCo旨在学习局部片段与静止片段的空域语义关联；然后将待处理视频输入训练后的第一编码器或第二编码器，得到该待处理视频的特征图。
基于宏观微观语义关联对比视频监督表征学习方法

[发明专利]正余弦输出型编码器本身精度补偿系统-CN200910188345.3有效
发明人：于德海;张赞秋;隋继平;何兴家;陈虎 -专利权人：大连光洋科技工程有限公司
申请日： 2009-10-30 - 公布日： 2010-06-09 - 主分类号： G01D5/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种正余弦输出型编码器本身精度补偿系统，是在正余弦输出型编码器细分技术为基础，在对正余弦输出型编码器进行提高分辨率的细分过程中将误差进行补偿，从而提高编码器反馈值的精度。通过正余弦输出型编码器本身精度补偿方法结合正余弦编码器精度补偿装置，包括差补周期产生模块、正余弦数据采样和计算模块、整周期计算模块、查表模块、输出模式选择模块、脉冲模式输出模块、绝对值输出模块、误差表存放模块以及求和模块
余弦输出编码器本身精度补偿系统

[发明专利]正余弦编码器在线实际误差补偿系统-CN200910188341.5有效
发明人：于德海;张赞秋;隋继平;何兴家;陈虎 -专利权人：大连光洋科技工程有限公司
申请日： 2009-10-30 - 公布日： 2010-05-19 - 主分类号： G01D18/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种正余弦编码器在线实际误差补偿系统，是在正余弦输出型编码器细分技术为基础，在对正余弦输出型编码器进行提高分辨率的细分过程中将误差进行补偿，从而提高编码器反馈值的精度。通过正余弦编码器在线实际误差补偿方法结合正余弦编码器精度补偿装置，包括差补周期产生模块、正余弦数据采样和计算模块、整周期计算模块、查表模块、输出模式选择模块、脉冲模式输出模块、绝对值输出模块、误差表存放模块以及求和模块
余弦编码器在线实际误差补偿系统

[发明专利]编码器检测方法-CN201711274282.4有效
发明人：张筱;何晓光;季荣斌 -专利权人：上海三菱电梯有限公司
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G01D18/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种编码器检测方法，包括以下步骤：第一步，将编码器安装在测试台上，由电机拖动编码器转动；第二步，使用检测装置检测编码器输出的方波；第三步，计算一个机械旋转周期内方波的所有脉冲间隔a编码器在制造过程中是否出现缺陷，可以快速有效地检测编码器在制造过程中是否发生偏置、波形畸变、采样问题等。
编码器检测方法

[实用新型]正余弦编码器在线实际误差补偿系统-CN200920247756.0有效
发明人：于德海;张赞秋;隋继平;何兴家;陈虎 -专利权人：大连光洋科技工程有限公司
申请日： 2009-10-30 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： G01D18/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种正余弦编码器在线实际误差补偿系统，是在正余弦输出型编码器细分技术为基础，在对正余弦输出型编码器进行提高分辨率的细分过程中将误差进行补偿，从而提高编码器反馈值的精度。通过正余弦编码器在线实际误差补偿方法结合正余弦编码器精度补偿装置，包括差补周期产生模块、正余弦数据采样和计算模块、整周期计算模块、查表模块、输出模式选择模块、脉冲模式输出模块、绝对值输出模块、误差表存放模块以及求和模块
余弦编码器在线实际误差补偿系统

[实用新型]正余弦编码器精度补偿装置-CN200920247759.4无效
发明人：于德海;张赞秋;隋继平;何兴家;陈虎 -专利权人：大连光洋科技工程有限公司
申请日： 2009-10-30 - 公布日： 2010-08-11 - 主分类号： G01D18/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种正余弦编码器精度补偿装置，是在正余弦输出型编码器细分技术为基础，在对正余弦输出型编码器进行提高分辨率的细分过程中将误差进行补偿，从而提高编码器反馈值的精度。通过正余弦输出型编码器本身精度补偿方法结合正余弦编码器精度补偿装置，包括差补周期产生模块、正余弦数据采样和计算模块、整周期计算模块、查表模块、输出模式选择模块、脉冲模式输出模块、绝对值输出模块、误差表存放模块以及求和模块
余弦编码器精度补偿装置

[发明专利]一种基于深度学习的CT三维数据处理方法-CN202211581584.7在审
发明人：张文杰;魏增辉;乔建森;徐圆飞 -专利权人：北京航星机器制造有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：通过获取CT安检HLX数据，经采样，得到稀疏数据；利用预训练的自编码器对稀疏数据进行处理，得到编码后的稀疏数据并存储；在使用时，利用预训练的自编码器，对编码后的稀疏数据进行解码处理，得到稀疏数据；利用预训练的生成器对稀疏数据进行处理该方法对CT安检HLX数据进行采样、压缩、存储，压缩效率高；使用经过训练的自编码器和生成器，使得CT安检三维图像损失极小；对多种数据进行统一采样，计算资源利用率高。
一种基于深度学习 ct 三维数据处理方法

[实用新型]一种方便维护的计数器远传直读编码器-CN200820096062.7无效
发明人：陈健 -专利权人：陈健
申请日： 2008-08-01 - 公布日： 2009-05-06 - 主分类号： G01F15/06 文献下载
摘要：一种方便维护的计数器远传直读编码器，包括：计数器支架、若干编码字轮、多个进位耦合轮和安装在各编码字轮两侧的光电采样电路板组成；所述光电采样电路板由间隔排列固定在连接板上的多组发射管线路板和接收管线路板构成，其特征在于：光电采样电路板的各发射管线路板和接收管线路板均开设有可卡于字轮轴的开口槽。本实用新型结构合理，它克服了现有同类产品光电采样电路板拆卸困难之缺陷。光电采样电路板作为计数器远传直读编码器的单个部件，可与编码字轮及字轮轴完全分离，大大降低了产品装配工艺要求，使得生产加工简单、拆装检修方便、出厂一致性检测方便，可满足规模生产要求。同时大大方便了光电采样电路板及光电管的检修和更换。
一种方便维护计数器直读编码器

[发明专利]针对自动驾驶场景的雷达点云采样以及语义分割模型系统-CN202211179388.7在审
发明人：韩先锋;程辉先;钟琪 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶场景感知技术领域，尤其涉及针对自动驾驶场景的雷达点云采样以及语义分割模型系统。系统包括：网络输入变换模块；双分支自编码器网络模型；语义预测模块。上分支自编码器结构中的编码层由局部特征聚合模块和随机采样操作组成，下分支的编码层由局部特征聚合模块、极柱均衡随机采样模块以及随机采样操作组成；上下两个分支解码器均包括四个解码层，解码层由多层感知机和上采样操作组成本发明提出的极柱均衡随机采样模块，有助于语义分割模型能够充分学习不同距离的点特征，解决点分布的长尾问题；提出的一致性损失函数，可以减少模型在采用不同采样方法时的不一致性；提出模型，能够高效执行复杂的室外场景解析任务
针对自动驾驶场景雷达采样以及语义分割模型系统

[发明专利]一种基于自驱动孪生采样和推理的视频问答方法-CN202111553547.0在审
发明人：余伟江;卢宇彤;李孟非;陈志广 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自驱动孪生采样和推理的视频问答方法，所述方法包括视频段采样、特征提取与推理策略，其中，所述视频段采样通过稀疏采样得到基准视频段以及通过孪生采样获得孪生视频段；所述特征提取通过一视频编码器，一文本编码器和一多模态将多个视频段‑文本对编码成相应的语义特征表示；所述推理策略通过使用孪生知识生成模块为视频段生成提炼后的知识标签，并使用孪生知识推理模块将这个标签传播给其所有孪生样本并进行融合。本发明有益效果在于，提出了此基于自驱动孪生采样和推理的框架，并将其用于提取相同视频的不同视频段中的上下文语义信息，用于增强网络的学习效果。
一种基于驱动孪生采样推理视频问答方法

[发明专利]信号处理装置和信号处理方法、编码器和编码方法、解码器和解码方法、以及程序-CN201180018932.3有效
发明人：山本优树;知念彻;本间弘幸;光藤祐基 -专利权人：索尼公司
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： G10L21/038 文献下载
摘要：本发明涉及能够通过频带的扩展来再现具有更好音质的音乐信号的信号处理装置和信号处理方法、编码器和编码方法、解码器和解码方法、以及程序。采样频率变换单元对输入信号的采样频率进行变换，并且子带分割电路将采样变换之后的输入信号分割成具有对应于采样频率的数量的子带的子带信号。另外，指定系数表的系数索引被编码并且被设定为高带编码数据。本发明可以应用到编码器。
信号处理装置方法编码器编码解码器解码以及程序

[发明专利]基于双层嵌套U型网络的视频图像显著目标检测方法-CN202310621329.9在审
发明人：赵歆波;贾静;王洁钊;赵志林 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于双层嵌套U型网络的视频图像显著目标检测方法包括步骤：对输入图像帧使用多个NUSUnitL结构编码器和NUSUnitSmall结构编码器进行编码；使用NUSUnitSmall结构解码器对NUSUnitSmall结构编码器的编码输出进行解码，使用NUSUnitL结构解码器将对称的NUSUnitL结构编码器的编码输出和上一个解码器的解码输出进行解码；将最后一个NUSUnitSmall结构编码器的编码输出、NUSUnitSmall结构解码器的解码输出和NUSUnitL结构解码器的解码输出，经过卷积运算，采样到与输入图像帧大小相同的侧边输出特征通道图；将输出特征通道图在通道上拼接，经过卷积融合生成显著性图。
基于双层嵌套网络视频图像显著目标检测方法

[发明专利]一种基于DR-UNet的脑肿瘤模糊边缘分割方法-CN202210102323.6在审
发明人：胡敏;熊思;黄宏程 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于脑肿瘤MRI图像处理，特别涉及一种基于DR‑UNet的脑肿瘤模糊边缘分割方法，包括构建基于DR‑UNet的脑肿瘤模糊边缘分割模型，该模型包括编码器、解码器以及融合注意力机制，所述编码器包括级联的卷积层、多个池化层和多个密集流组单元，池化层设在两个密集流组单元之间；所述解码器包括级联的多个改进的残差模块、多个上采样重构模块以及反卷积层，上采样重构模块设在两个相邻的改进的残差单元之间；融合注意力机制将编码器池化层的输出以及解码器中改进的残差模块的输出分别作为下一级上采样重构模块的低层特征输入和高层特征输入
一种基于 dr unet 肿瘤模糊边缘分割方法