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[发明专利]基于激光三维扫描数据的树木三维矢量模型构建方法-CN201210266887.X有效
发明人：孟献策;蒋娴 -专利权人：中国林业科学研究院资源信息研究所
申请日： 2012-07-30 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于激光三维扫描数据的树木三维矢量模型构建方法，包括以下步骤：激光扫描树木三维数据；根据树高和树木三维模型的精度要求对数据进行数据处理；拓扑关系计算；构建树木形态结构模型。采用该方法可以实现对单木、多木进行三维矢量模型拓扑构建工作，自动生成树木的胸径、树高、树冠面积、蓄积量等相关信息因子。本方法利用激光三维扫描数据，快速建立树木的三维空间矢量结构模型，可以提高森林资源调查的效率和自动化程度，及时准确地获取森林资源信息，节省人力物力。
基于激光三维扫描数据树木矢量模型构建方法

[发明专利]一种基于核投影学习的数据降维方法、设备和介质-CN202310490898.4有效
发明人：张小乾;李世举;王丽超;谈振;汝佧;陈宇峰 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核投影学习的数据降维方法、设备和介质，包括以下具体步骤：构建OPLFE模型并引入核函数，将原始数据空间转到高维非线性空间中；获取空间转换的映射关系，确定约束条件，构建核Gram矩阵，指导低秩矩阵学习数据的高维非线性关系；基于单个核Gram矩阵构建多核Gram矩阵，并定义核Gram矩阵权重参数；根据多核Gram矩阵，确定数学联合核投影与表示学习的图像特征提取JNPRL模型；对JNPRL模型进行优化，输出降维后的图像数据。通过学习数据在高维非线性核空间中的数据结构关系指导数据从原始空间到低维特征空间过程的数据转换，提取出图像的主要特征信息，提高对于人脸图像特征提取的精度。
一种基于投影学习数据方法设备介质

[发明专利]一种高识别率的二维码数据区绘制方法-CN201910010740.6有效
发明人：刘少磊;沈怡;罗年庆;祝哲海 -专利权人：尤尼泰克（嘉兴）信息技术有限公司
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K19/06 文献下载
摘要：本发明涉及数据识别领域，特别是二维码技术。本发明提出一种高识别率的二维码数据区绘制方法。所述二维码数据区绘制方法包括根据输入数据判断二维码版本，基于二维码版本确定第一类数据区，第二类数据区，第三类数据区的个数；根据输入数据及所述二维码版本，计算最优的第一类数据区宽LA，第二类数据区长LB；根据所述二维码版本，所述第一类数据区宽LA，所述第二类数据区长LB，绘制二维码信息框架，并预留间隔不同数据区的伪装隔离区。本发明解决了二维码识别时耗时长，出错率高，安全性低的技术问题，提高了识别准确性与识别效率，增强了可靠性与安全性。
一种识别率二维码数据绘制方法

[发明专利]一种在高维数据中快速识别特征组合的方法及系统-CN201410001461.0有效
发明人：王勇 -专利权人：中国科学院数学与系统科学研究院
申请日： 2014-01-02 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06F19/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种在高维数据中快速识别特征组合的方法及系统。该方法及系统一方面最小化由留一法度量的交叉验证分类误差、同时最小化选择特征的个数，最后建模实现高维数据中特征组合的快速识别，为高维数据的统计分析提供了一个快速的解决办法，在数据挖掘、机器学习、人工智能、
一种数据快速识别特征组合方法系统

[发明专利]基于三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法-CN201710952839.9在审
发明人：林连雷;周祝旭;杨京礼 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-10-13 - 公布日： 2018-02-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法，本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有二维卷积神经网络粗糙的将三维信号重新编排为二维信号，不但无法充分利用高光谱图像中的空间信息，还会破坏原有三维高光谱图像中的空间信息和光谱信息的问题。过程为一、将高光谱图像数据集导入MATLAB平台，得到处理好的数据集；二、将新的高光谱图像作为训练集；三、根据三维矩阵形式的训练集搭建三维卷积神经网络；四、使用三维矩阵形式的训练集训练三维卷积神经网络，得到训练好的三维卷积神经网络；五、使用三维矩阵形式的测试集输入训练好的三维卷积神经网络，得到测试集分类结果。
基于三维卷积神经网络光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于无人机的高光谱数据和三维建模数据采集系统-CN201911411942.8在审
发明人：尹禄;张悦;杜懿峰;蒋鹏;王志勇 -专利权人：杭州高谱成像技术有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G01C11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于无人机的高光谱数据和三维建模数据采集系统。采集系统包括：无人机、稳定云台、高光谱相机、可见光相机、机载数据采集系统、机载数据控制器和GPS板卡；机载数据控制器用于根据预设采集频率控制高光谱相机和可见光相机同步拍摄图像；机载数据控制器还用于根据预设采集频率控制机载数据采集系统同步采集GPS板卡的GPS信息；机载数据采集系统用于采集高光谱相机的拍摄图像信息，并根据拍摄图像信息得到高光谱数据；机载数据采集系统还用于采集可见光相机的不同角度的高重叠率图像信息，并根据高重叠率图像信息和GPS信息获得三维建模数据。本发明能够通过一架无人机的单次飞行同时获取高光谱数据和三维建模数据，提高了作业效率。
一种基于无人机光谱数据三维建模采集系统

[实用新型]一种基于无人机的高光谱数据和三维建模数据采集系统-CN201922479801.1有效
发明人：尹禄;张悦;杜懿峰;蒋鹏;王志勇 -专利权人：杭州高谱成像技术有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G01C11/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种基于无人机的高光谱数据和三维建模数据采集系统。采集系统包括：无人机、稳定云台、高光谱相机、可见光相机、机载数据采集系统、机载数据控制器和GPS板卡；机载数据控制器用于根据预设采集频率控制高光谱相机和可见光相机同步拍摄图像；机载数据控制器还用于根据预设采集频率控制机载数据采集系统同步采集GPS板卡的GPS信息；机载数据采集系统用于采集高光谱相机的拍摄图像信息，并根据拍摄图像信息得到高光谱数据；机载数据采集系统还用于采集可见光相机的不同角度的高重叠率图像信息，并根据高重叠率图像信息和GPS信息获得三维建模数据。本实用新型能够通过一架无人机的单次飞行同时获取高光谱数据和三维建模数据，提高了作业效率。
一种基于无人机光谱数据三维建模采集系统

[发明专利]高维数据加密方法及系统-CN202010014088.8在审
发明人：李蕴光;曾嶒;郭瑞 -专利权人：李蕴光
申请日： 2020-01-07 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F21/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种高维数据加密方法及系统，步骤S1：商品生产时，将每个产品的生产数据封装在一个高维数据加密码中，形成一物一码；步骤S2：将产品在生产以及各流通环节中的数据形成一条轨迹数据链，将轨迹数据链加密后形成加密数据链；步骤S3：把加密数据链存储到分布式服务器的多个节点中，通过溯源码加密引擎、双螺旋区块链分布式存储底层框架、数据传输管道、大数据处理管道、打造分布式高维追溯加密存储系统。
数据加密方法系统

[发明专利]经高维数据分类的识别-CN200980000494.0无效
发明人：马毅;A·Y·杨;J·N·赖特;A·W·沃纳 -专利权人：伊利诺伊大学评议会
申请日： 2009-01-29 - 公布日： 2011-02-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本文公开一种用于在存在遮挡时识别高维数据的方法，包括：接收包括遮挡且属于未知类的目标数据，其中，目标数据包括已知对象；采样多个训练数据文件，所述训练数据文件包括与目标数据的对象相同的对象的多个不同类；以及使用l1最小化，通过所采样的训练数据文件的线性叠加来标识目标数据的类，其中，具有最稀疏数量的系数的线性叠加用于标识目标数据的类。
经高维数据分类识别

[发明专利]特征描述方法及应用其的特征描述器-CN201510960397.3在审
发明人：李伟硕;高荣扬 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：该特征描述方法，包括以下步骤接收高维数据，此高维数据对应于通过特征提取算法所取得的特征区块；自高维数据挑选多个维度数据组；对各维度数据组中的不同维度数据进行比较，以产生各维度数据组所对应的比较结果；以及依据比较结果产生二位字串
特征描述方法应用

[发明专利]一种基于潜在空间的股票预测方法-CN202010428561.7在审
发明人：赵婷婷;韩雅杰;任德华;陈亚瑞;王嫄;杨巨成 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：现有的股票预测方法大多是对股票数据直接进行处理，但是，股票指标数据种类多、维度高，且指标之间存在多重共线性，直接使用原始的数据进行股票预测，会大大增加模型的复杂程度和计算时间，而且预测的结果的精确度也会受到影响根据以上问题，本发明提出一种基于潜在空间的股票预测方法，将高维的股票数据映射到低维的潜在空间，在将高维数据降维的同时，还去掉冗余信息和降低模型的复杂程度，从而提高预测的速度和精确度。
一种基于潜在空间股票预测方法

[发明专利]一种基于Hxknn车载终端数据轨迹查询处理方法-CN202111343459.8在审
发明人：于雷;王建勋;姜宇;董丽娜;王兆祥;张博群;刘宗玥 -专利权人：哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
申请日： 2021-11-13 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明涉及计算机应用领域，更具体的说是一种基于Hxknn车载终端数据轨迹查询处理方法，一种基于Hxknn车载终端数据轨迹查询处理方法，该方法包括以下步骤：S1：根据EMD和小波变换相结合对车载大数据进行清洗处理；S2：使用Z曲线将高维车载终端数据降维成一维数据，使用填充曲线编码解码来完成高维数据和低维数据之间的转换；S3：使用knn算法结合MTR度量方法和剪枝策略的Hxknn查询算法来查询移动对象轨迹数据；本方法能够将具有时间和空间属性的终端复杂数据，进行高效快速的清洗处理，同时从海量的车载终端数据中快速查找目标数据,具有快速查询、有效查询等特点。
一种基于 hxknn 车载终端数据轨迹查询处理方法

[发明专利]一种基于降噪特征增强的多视角一维距离像融合识别方法-CN202110299566.9有效
发明人：杨琪;范磊;王元昊;邓彬;王宏强 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于降噪特征增强的多视角一维距离像融合识别方法。所述方法包括：根据预设的目标参数建立对应的缩比目标，使用多视角雷达观测缩比目标，得到对应的实验一维距离像数据。使用加入不同信噪比噪声的实验一维距离像数据训练预设的降噪神经网络，得到对应的降噪模型。获取多视角雷达的一维距离像数据，使用降噪模型处理一维距离像数据，得到对应的降噪一维距离像数据。将多视角雷达的降噪一维距离像数据输入预设的分类识别模型，提取降噪一维距离像数据的高维特征，融合提取到的高维特征，得到对应的目标识别结果。本申请使用有针对性的降噪模型，并对多视角一维距离像在降噪后进行融合识别，能有效提高目标识别的可靠性与鲁棒性。
一种基于特征增强视角距离融合识别方法

[发明专利]一种用于高维文本数据的并行k-means算法-CN201810576890.9有效
发明人：申彦明;单晓磊;王宇新 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理和机器学习的交叉领域，提供一种用于高维文本数据的并行k‑means算法。该算法首先将文本数据向量化，其次对该向量化后的矩阵建立降维模型，将高维数据转化为具有高效特征的低维数据；然后通过优化k‑means聚类算法进一步提高算法准确度，再对降维后的数据进行聚类，并通过GPU以及MPI技术实现算法并行化，最终实现高维文本数据的准确度以及效率的提高。
一种用于维文数据并行 means 算法

[发明专利]基于多流形学习算法的高光谱影像数据分类方法及系统-CN202011243735.9有效
发明人：丁玲;窦爱霞;王书民 -专利权人：中国地震局地震预测研究所
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多流形学习算法的高光谱影像数据分类方法及系统，涉及高光谱遥感领域，包括：对获取的高光谱遥感影像进行图像分割，得到已知类别对象数据集和未知类别对象数据集；采用光谱角度量方式的等距特征映射算法，确定已知类别对象数据集的第一低维流形数据集和第一本征维数；采用光谱角度量方式的等距特征映射算法，按照每个第一本征维数的数值，确定未知类别对象数据集对应的多个第二低维流形数据集；采用局部线性嵌入算法，计算每个未知类别对象数据集对应的相似度集；将最大相似度对应的第一低维流形数据集的类别确定为未知类别对象数据集的类别。本发明有效提高高光谱影像数据分类的准确度。
基于流形学习算法光谱影像数据分类方法系统