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[发明专利]一种基于稀疏低秩回归模型的图像记忆度预测方法-CN201710952755.5在审
发明人：褚晶辉;顾慧敏;苏育挺;井佩光 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-10-13 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于稀疏低秩回归模型的图像记忆度预测方法，包括以下步骤将高级语义特征库分为高级语义特征库训练集和高级语义特征库测试集，分别提取高级语义特征库训练集和高级语义特征库测试集对应的图像记忆度分数；将高级语义特征库训练集和其对应的图像记忆度分数作为学习对象，采用基于增广拉格朗日乘子法的交替迭代方法求解，在稀疏低秩回归模型的算法框架下训练得到高级语义特征与图像记忆度分数之间的关系模型；利用训练得到的关系模型，预测高级语义特征库测试集的图像记忆度分数。
一种基于稀疏回归模型图像记忆预测方法

[发明专利]用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法及装置-CN202310779352.0在审
发明人：赵欢;查徐鹏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取待学习图像数据样本集均匀不重叠切割成图片块，并抽取出指定比例作为可见块；S02.将可见块输入至学生模型，生成可见块的低级语义表示和整个图像的高级语义表示；S03.根据高级语义表示生成第一图像标记，与第一老师模型生成的第二图像标记计算高级语义表示损失；S04.第二老师模型生成可见块的低级语义表示，与学生模型生成的低级语义表示计算低级语义表示损失；S05.根据低级语义表示损失以及高级语义表示损失，建立图像掩码知识蒸馏的目标函数。本发明具有实现方法简单、计算量与延时小、能够同时学习低级与高级语义表示等优点。
用于图像掩码训练知识蒸馏方法装置

[发明专利]用于使用最高级形容词来排序语义子密钥的系统和方法-CN201210350376.6在审
发明人：乔鸿亮 -专利权人：莱克西私人有限公司
申请日： 2012-09-17 - 公布日： 2013-06-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及用于使用最高级形容词来排序语义子密钥的系统和方法。具体地，本发明公开了一种用于确定排序的方法、计算机可读媒体和计算机系统。可以访问包括语义密钥和最高级形容词的搜索查询，其中所述语义密钥可能与多个语义子密钥相关。对于所述多个语义子密钥的每个语义子密钥，可以确定至少一个各自文档中的至少一个各自最高级形容词的至少一个各自实例。所述至少一个各自实例的每个实例可以包括与所述多个语义子密钥的各自语义子密钥的各自情感相关的各自最高级形容词。可以基于至少一个各自文档中的至少一个各自最高级形容词的所述至少一个各自实例而确定所述多个语义子密钥的排序。
用于使用最高级形容词排序语义密钥系统方法

[发明专利]虚拟域内访问控制系统的保护系统-CN201110423115.8有效
发明人：金海;邹德清;杨凯;段培;胡刚;项国富;陈刚;代炜琦 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2011-12-16 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06F21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟域内访问控制系统的保护系统，包括策略执行模块、策略决策缓存模块、策略服务器模块和内存保护模块，策略执行模块用于拦截低级语义，将拦截的低级语义转换为高级语义，将高级语义传送到策略决策缓存模块，并从策略决策缓存模块获取策略决策结果，策略决策缓存模块用于从策略执行模块接收高级语义，将高级语义传送到策略服务器模块，策略决策缓存模块从策略服务器模块获取策略决策结果，将策略决策结果传送到策略执行模块，并对策略决策结果进行缓存，策略服务器模块用于根据高级语义查找其安全策略库，以生成策略决策结果。
虚拟域内访问控制系统保护系统

[发明专利]一种基于语义的视频检索方法及系统-CN201910554597.7有效
发明人：陈宏江;高岩;赵全军;孙萍;杨浩 -专利权人：中科软科技股份有限公司
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F16/71 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种基于语义的视频检索方法，该方法包括：创建语义概念模型；基于所述语义概念模型创建语义概念目标检测模型；利用所述语义概念目标检测模型对待检测视频进行检测，获得待检测视频的语义；其中，所述创建语义概念模型包括以下子步骤：建立目标识别图片的训练集得到初级语义信息，基于所述初级语义信息创建初级语义概念模型；根据所述初级语义信息生成高级语义信息，基于所述高级语义信息创建高级语义概念模型。本发明实施例还涉及一种基于语义的视频检索系统。利用本发明的视频检索方法可以准确地检测到所需视频，从而也减少了视频检索过程中的语义歧义对检索精度的影响并提高了视频检索的精度。
一种基于语义视频检索方法系统

[发明专利]一种通过远程摄像告警方法及系统-CN201910928048.1在审
发明人：余承富 -专利权人：深圳市大拿科技有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G08B21/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种通过远程摄像告警方法，包括：摄像设备对目标人物进行拍摄得到目标图像，并向云端发送；云端接收摄像设备发送的目标图像，生成目标图像的高级语义描述，其中，高级语义描述为通过文字的方式对目标人物进行高级描述；在高级语义描述包括预设关键字的情况下，云端生成告警提示并向终端设备发送；终端设备接收云端发送的告警提示。
云端高级语义目标图像发送告警提示目标人物摄像设备终端设备告警远程摄像预设拍摄申请

[发明专利]一种基于深层网络的多特征融合的图像高级语义识别方法-CN201810788111.1有效
发明人：李海芳;王哲;邓红霞;杨晓峰;姚蓉;阴桂梅 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深层网络的多特征融合的图像高级语义识别方法，通过将全局颜色直方图提取到图像的颜色特征、LBP算法提取到图像的纹理特征、深层对象网络提取到图像的对象特征和深层情感网络提取图像深层情感特征融合起来识别图像的复合情感以及包含的主体对象，最终对于输入的图像，该网络模型可以生成具有高级语义信息的描述性短语，高级语义包括情感语义和对象语义。本发明从针对小数据集的深度学习方面出发，采用一种数据分别扩充的方式，结合了预先提取出的具有诸如颜色和纹理统计低级特征，并提出一种通过多特征融合的方法识别图像情感和对象的高级语义信息的模型，提高了实验结果的准确性
图像多特征融合高级语义高级语义信息全局颜色直方图短语语义低级特征对象特征对象网络对象语义方法识别情感特征实验图像网络模型网络提取纹理特征颜色特征主体对象纹理小数据算法网络复合融合统计学习

[发明专利]一种基于高级语义特征无锚框非合作目标检测方法-CN202110039412.6在审
发明人：张弘;闫超奇;陈浩;杨一帆;袁丁;李岩 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高级语义特征无锚框非合作目标检测方法，主要包括：输入图像、特征提取融合模块、检测头模块、检测结果四个部分。具体检测方法如下：获取目标检测数据集并对输入图像进行预处理获取网络需求的标签信息；设置具有高级语义特征信息的网络模型参数及各种训练参数；对经过特征提取融合模块的多尺度特征层进行阶梯融合，获取具有高级语义信息的检测特征层；将获得的高级语义信息特征层送入检测头，获取目标中心点热图和目标尺度预测图；进行分类和回归操作，计算损失，反向传播，进行网络参数的迭代更新；完成网络训练后，进行实际场景测试。
一种基于高级语义特征无锚框非合作目标检测方法

[发明专利]一种基于语义识别的数据传输方法、装置、设备及存储介质-CN202211374801.5在审
发明人：李海啸 -专利权人：山东聚恒网络技术有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及数据传输技术领域，特别是涉及一种基于语义识别的数据传输方法、装置、设备及存储介质，基于语义识别的数据传输方法包括S1特征分析、S2特征融合、S3数据集建立、S4结果分析和S5数据传输，输入获取的图像,产生包括高级语义信息的图像描述性短语，其中对象语义信息是通过对象识别网络产生的,情感语义是由多特征融合的深层网络得到的，在深层网络自动学习高级语义特征的同时,用图像的低级特征辅助文字语义特征的提取,对图像蕴含的情感和文字语义的主体对象两种高级语义进行识别通过特征融合、数据量扩充以及迁移学习的方式,能缓解深度学习对于数据量的要求,相比较文字识别准确率，结合图像和文字综合语义识别的准确性大大提升。
一种基于语义识别数据传输方法装置设备存储介质

[发明专利]一种夜间图像质量评价方法-CN202211022406.0在审
发明人：肖淑艳;张平;陶为戈;潘玲佼;吴全玉;程钦;王永星 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：首先通过下采样获取不同尺度的夜间图像，然后把原始图像和下采样后的图像序列同时送入到特征提取单元；在特征提取阶段，提取了与质量相关的两类特征：底层视觉特征和高层语义特征。底层视觉特征包括夜间图像的纹理特征和对比度特征；对于高层语义特征，首先利用深度卷积网络提取夜间图像一级高级语义特征，然后采用均值和方差两种特征函数对一级高级语义特征进行聚合，得到二级高级语义特征作为夜间图像的最终高层语义特征
一种夜间图像质量评价方法

[发明专利]基于多任务特征融合模型的中国水墨画分类系统-CN202110736875.8在审
发明人：蒋巍 -专利权人：常州工学院
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于多任务特征融合模型的中国水墨画分类系统，包括原始图像高级语义特征学习任务分支和笔触信息特征学习任务分支，所述原始图像高级语义特征学习任务分支和所述笔触信息特征学习任务分支都将Dens eNet本发明专利从水墨画语义和艺术风格特征空间层面出发，探讨了如何充分利用从水墨画图像中提取的笔触信息特征和高级语义特征进行分类工作，实现更好的分类性能，能够获得更好的图像分类结果。
基于任务特征融合模型中国水墨画分类系统

[发明专利]基于长距离依赖的语义边界增强方法-CN202010690090.7有效
发明人：韩震;陈曦;刘小平;李志强;李庆利;朱敏;刘敏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于长距离依赖的语义边界增强方法，属于基于深度学习的图像处理技术领域。本发明针对现有语义分割算法中忽略了语义边界的长程依赖关系，造成边界模糊的问题。包括：将待识别图像输入到卷积神经网络中，采用编码器对待识别图像进行处理，获得高级特征图X；高级特征图X经三个并行分支传递；其中，第一个分支直接传递所述高级特征图X；第二个分支获得位置注意力特征图；第三个分支获得边界注意力特征图；三个并行分支输出的特征图合并处理后，再经解码器解码，获得最终的语义分割结果图。本发明有效提高了语义分割的精度。
基于长距离依赖语义边界增强方法

[发明专利]图像清晰度识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111131311.8在审
发明人：郑磊波;邓天生;贠挺;于天宝;林赛群;陈国庆 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取目标图像，将目标图像输入预先训练的清晰度识别网络，得到清晰度识别结果；清晰度识别网络包括：特征提取层、交叉注意力层、编码器层和输出层；特征提取层用于提取目标图像的低级语义特征和高级语义特征；交叉注意力层用于基于低级语义特征和高级语义特征进行交叉注意力运算；编码器层用于对拼接特征进行编码，得到编码特征；输出层用于基于编码特征，计算清晰度得分。能够使网络学习到低级语义特征和高级语义特征之间的关系，得到更为准确的清晰度识别结果。
图像清晰度识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于下采样的特征融合遥感图像语义分割方法-CN202010051995.X有效
发明人：郭艳艳;李帅 -专利权人：山西大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于下采样的特征融合遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：将用来训练的高分辨率的遥感图像和其对应的标签图分别按照相同的方式切割成小图像作为原始输入图像，模型结构分为下采样模块，高级语义特征提取模块，特征融合模块以及分类器模块组成，所述下采样模块对输入的原始图像提取高分辨率的低级语义特征后，将它们分成两条支路，一路进入高级语义特征提取模块提取高级语义特征，与另一路下采样模块直接提取的低级语义特征一起进入特征融合模块进行特征融合
一种基于采样特征融合遥感图像语义分割方法

[发明专利]柔性物体分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811625694.2有效
发明人：邹俊成;乔红;尹威华;王建城 -专利权人：东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待测物体图像；将所述待测物体图像与预设的物体识别模型进行匹配；所述物体识别模型用于描述待测物体的标准形变；若匹配失败，则根据预设的高级语义模型，识别所述待测物体图像中待测物体的形变类型；所述高级语义模型用于描述所述待测物体的非标形变，由于高级语义模型可用于描述待测物体的非标形变，因此，即使是具有非标形变的柔性物体，也能实现物体识别。
柔性物体分类方法装置计算机设备存储介质

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