专利名称：基于深度神经网络与全景分割的跌倒预判方法      申请号：2021100760298     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2024/07/05  
摘要： 本发明提出了一种基于深度神经网络与全景分割方法相结合的跌倒预判方法，其能够高效快速的实现跌倒检测预判功能，结合了深度神经网络与图像全景分割方法，对即将发生的跌落风险进行短期实时评估和通知，以及对未来风险进行长期行为学习和预测。本发明采用深度学习中的深度神经网络(DNN)构建全景分割网络，然后通过图像全景分割算法对跌倒检测中的视频图像进行像素级分割，从而实现被看护者与所处环境情况的场景理解，对危险环境实现跌倒预判。

专利名称：一种基于深度神经网络的协作频谱共享智能契约设计方法      申请号：2019100979804     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的协作频谱共享智能契约设计方法。针对契约签订前后信息和行为隐匿性双重非对称动态网络信息问题，在研究小型基站多阶段流量卸载能力类型和流量卸载服务行为的数学模型描述方法的基础上，通过探索多阶段私有信息甄别机制，以规避动态逆向选择问题；通过设计多阶段私有行为激励策略，以规避动态道德风险行为；针对双重非对称动态网络信息场景下多阶段动态契约模型的非凸优化求解问题，利用小型基站的私有信息和声誉信息，通过建立多层神经网络结构框架，探索基于深度学习的多阶段智能契约模型，研究双重信息非对称场景下多阶段动态契约优化设计策略，从而保证多阶段协作频谱共享实现。

专利名称：一种基于深度神经网络的极光图像聚类方法      申请号：2019109504088     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的极光图像聚类方法，主要解决现有极光图像自动分类基本都是监督分类的问题。其实现步骤为：首先使用全部待聚类的极光图像预训练基于VGGNet16的深度卷积自编码器DCAE_VGG；然后使用训练好的DCAE_VGG提取极光图像的特征向量；最后使用由Siamese、SpectralNet和k均值聚类组成的聚类网络对特征向量进行聚类。本发明避免了现有极光图像分类方法需事先确定分类机制并人工标记部分样本的问题，具有效率高和适用性强的优点，可用于极光图像特征提取和海量极光图像聚类。

专利名称：一种基于深度神经网络的连续手语识别方法      申请号：2019106952275     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的连续手语识别方法，具体为：首先，建立孤立词手语数据库及连续手语数据库，完成对手型图像预处理，再构建两个结构相同的改进AlexNet神经网络模型，并对预处理后的孤立词手语数据库的训练样本进行训练；之后固定双路AlexNet神经网络模型权重，将全连接层和softmax层丢弃；选取出预处理后的连续手语数据库中RCB-D视频分帧图像文件的关键片段并进行测试，最后将输出的关键帧嵌入注意力机制的分层LSTM编解码网络模型，输出连续手语的识别结果。本发明的方法克服了由连续手语语句运动轨迹复杂、手型变化快且形变大等问题引起的设计区分性的手语表征存在困难的问题。

专利名称：一种基于深度神经网络的多波地震油气储层预测方法      申请号：2020111065908     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 气 油 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的多波地震油气储层预测方法，该方法包括如下步骤：首先，针对从纵横波地震属性集获得的原始数据，采用粒子群优化的聚类分析方法和核主成分分析方法进行地震属性的优选优化，去除冗余信息，突出多波地震油气储层特征，以获得较好的深度神经网络样本数据；然后，通过深度神经网络模型对获得的样本数据进行学习并进行仿真预测，获得油气储层评价图；最后，对油气储层评价图进行图像增强处理，以提高图像的细节信息和边缘辨识度，从而增加图像的清晰度。在油气储层预测中，本发明方法能够提高地震油气储层的刻画精度，为油气藏的识别与预测提供了一种新的途径。

专利名称：一种移动用户深度神经网络计算卸载时延最小化方法      申请号：2020103308043     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种移动用户深度神经网络计算卸载时延最小方法，通过对处在移动状态下的用户处理基于深度神经网络的智能应用进行分析，以最小化时延为目的建立相应模型；将深度神经网络建模为一张有向无环图，通过对该图的多次切割制定最佳的卸载决策；切割过程分为两个阶段：第一阶段仅考虑一个时隙内的优化问题，寻找到一个最佳切割点，把该时隙内的网络模型分为前后两部分，第一部分进行本地计算，第二部分卸载至边缘云计算；第二阶段从全局角度出发，将整个有向无环图且切割为多个分块，实现最小化完成整个DNN任务所需的时隙数。本发明以最小化DNN计算时延为目标，实现移动用户和边缘云服务器的协同合作，同时保证用户移动过程中处理任务的连续性。

专利名称：一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法      申请号：2019106275458     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法，包括以下步骤：步骤1：收集电影的台词，构建台词数据集；步骤2：收集电影原声，构建声音数据集；步骤3：在相关影视平台收集其所生成的标签，构建电影标签数据集；步骤4：构建基于电影台词的自动打标签模型；步骤5：采用共享节点的CNN-LSTM算法构建基于电影原声的自动打标签模型；步骤6：融合步骤4与步骤5所提及的两种模型。本发明提出一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法，采用了以卷积神经网络和循环神经网络为代表的深度学习算法，主要针对电影，利用电影在时间上的相关性从电影的台词文本、音频信号等原始信息中提取出高层抽象属性。

专利名称：一种基于深度神经网络的X光片手骨成熟度判读方法      申请号：2019102031543     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于深度神经网络的X光片手骨成熟度判读方法，对原始手骨图片进行统一预处理，改善成色较差的X光片得到Output1；采样并训练模型M1，得到Output2；训练Faster‑RCNN模型，依照RUS‑CHN标准分割出13块关键骨块得到Output3；以Output3作为输入的数据格式标准，采样并训练模型M3，并可提供局部特征图F1；以Output2作为输入的数据格式标准，采样并训练模型M4，提供全局特征图F2；通过并接F1、F2的方式合并M3，M4模型；训练模型M5，使其可以通过学习F1、F2两种特征图输出最优的骨成熟度判读结果。本发明可以自动获取手骨X光片各个关键骨块的成熟度评分。

专利名称：一种基于深度神经网络的车辆速度预测方法      申请号：2018109473210     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 车辆 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于量化自适应卡尔曼滤波的车辆速度预测方法，包括以下步骤：首先，在智能网联交通系统中，通过DSRC技术自动识别行驶的车辆并获取相关数据，实现车载系统与路边单元的信息交互；接着，针对采集的相关信息，首先通过量化公式对路边单元与车载系统的方位角进行量化，其次通过自回归滑动平均法对加速度进行预测，最后利用深度神经网络进行速度预测；最后，将处理好的信息通过光缆传送给其他3个路边单元，以便于下一次与车载系统的信息交互。本发明提供了一种在智能网联交通系统下基于深度神经网络的车辆速度预测方法。

专利名称：一种基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法      申请号：201810947323X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 车辆 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法，包括以下步骤：首先，在智能网联交通系统中，通过DSRC技术自动识别行驶的车辆并获取相关数据，实现车载系统与路边单元的信息交互；其次，针对采集的相关信息，首先通过量化公式对路边单元与车载系统的方位角进行量化，其次通过自回归滑动平均法对加速度进行预测，最后利用深度神经网络进行轨迹预测；最后，将处理好的信息通过光缆传送给另外3个路边单元，以便于下一次与车载系统的信息交互。本发明提供了一种在智能网联交通系统下基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法。

专利名称：一种基于深度神经网络的连续搅拌釜式反应过程辨识方法      申请号：2018106929467     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 过程 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于深度神经网络的连续搅拌釜式反应过程辨识方法，包括以下步骤：(1)获取连续搅拌釜式反应器运行过程中过程变量数据；(2)对采集到的过程变量数据进行数据预处理：首先需要对数据进行标准化处理；其次，选取时间滞后，并将过程变量整理成三维输入形式；最后，将数据分为训练集、验证集和测试集；(3)基于三维长短期记忆神经网络建立辨识模型并训练：利用记忆单元建立三维长短期记忆神经网络模型，确定网络结构和超参数；利用自适应矩估计算法在训练集上优化网络参数，并在验证集上选择网络模型的超参数，完成基于三维长短期记忆神经网络建立辨识模型并训练。本发明对过程状态进行在线监测，实现对产物浓度的精确辨识。

专利名称：一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法      申请号：2018106313953     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，首先对自适应激活函数参数调节方法进行数学定义；步骤2，基于MNIST数据集进行自适应激活函数及其他经典激活函数进行实验结果对比与分析，使用的网络为有三个隐藏层，每个隐藏层有50个神经元，使用随时梯度下降算法迭代了100周期，学习率设为0.01，最小批次数量为100；步骤3，在步骤2得到最优激活函数版本之后，应用于具体膀胱癌细胞的检测。本发明在网络不断训练的过程中，通过不断的调整自身形状来寻找适合该网络的最优激活函数，提高网络的性能，降低网络中自适应激活函数可学习参数的总体数量，加快网络学习速率，改善网络的泛化。

专利名称：一种基于深度神经网络的X光片手骨兴趣区域自动提取方法      申请号：2017109759406     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于深度神经网络的X光片手骨兴趣区域自动提取方法，对原始手骨X光片影像，去除影像两边黑色背景嵌入文字的部分；统一对原始手骨X光片影像进行提亮、去噪操作；采样并训练模型M1，得到没有文字的手骨X光片影像Output2；对于Output2归一化尺寸得到Output3；采样并训练模型M2，对Output3中的手骨、背景、手骨背景相交的部分进行判断；基于模型M2对Output3中的影像滑窗判断，依据判断值得到手骨标记映射图Output4；基于Output3和Output4，得到仅有手骨的影像Output5；对Output5进行优化得到最终的手骨兴趣区域。本发明可以自动获取X光片中的手骨兴趣区域。

专利名称：用于确定深度神经网络的耗时的方法和装置      申请号：2020103257003     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2024/03/21  
摘要： 本申请公开了用于确定深度神经网络的耗时的方法和装置，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：确定待处理深度神经网络包括的处理层，以及获取所确定的处理层的参数的值；在预设的运算耗时数据集中，查找所确定的处理层的参数的值所对应的运算耗时，作为所确定的处理层的运算耗时，其中，该运算耗时数据集中包括对应存储的值与参数为该值的处理层的运算耗时；基于各个所确定的处理层的运算耗时，确定该待处理深度神经网络的运算耗时。本申请可以避免确定深度神经网络的运算耗时需要进行的实时网络运算步骤，直接利用预设的运算耗时数据集，快速、准确地查找出待处理深度神经网络的运算耗时。

专利名称：基于深度神经网络的多音字读音的判别方法和装置      申请号：2017108767138     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2023/08/14  
摘要： 本申请提出一种基于深度神经网络的多音字读音的判别方法和装置，其中，上述基于深度神经网络的多音字读音的判别方法包括：对待识别文本中的每个汉字进行量化编码，生成所述汉字的特征向量；根据汉字的特征向量，结合所述汉字的双方向的上下文信息，生成汉字的输入特征；将所述汉字的输入特征分别输入声母、韵母和声调对应的DNN模型，分别获得第一概率、第二概率和第三概率；根据第一概率、第二概率和第三概率计算声母、韵母和声调的各种组合的概率，以概率最高的组合作为所述汉字的读音。本申请可以提高读音判别的准确性，有效缓解多音字高频音引起的训练样本不均衡的问题，并且可以解决多个多音字的读音判别问题，有利于语音合成系统的集成。

专利名称：一种基于深度神经网络的双目深度估计方法      申请号：2018114537890     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 深度神经网络   相似专利 发布日：2022/06/29  
摘要： 本发明涉及一种基于深度神经网络的双目深度估计方法，步骤如下：1)对输入的左、右视点图像通过预处理使数据增强；2)构建双目深度估计的多尺度网络模型，模型包含多个卷积层、激活层、残差连接、多尺度池化连接以及线性上采样层；3)设计损失函数使其在不断的训练过程中取得最小化结果，从而获得最优的网络权重；4)将待处理的图像输入到网络模型中，得到对应的深度图，并不断重复以上这几个步骤直到网络收敛或达到训练次数。本发明采用无监督学习的思想，仅利用双目相机获取的左右视点图像作为网络输入。该网络的自适应性设计将相机内外参数设置为单独的模型参数，因此能够在不需要修改网络的前提下适用于多个相机系统。