一种基于迁移学习方法的雨量反演算法，包括步骤数据集准备、数据集分类、数据集预处理、构建以灰度变化和饱和度为特征的多元高斯混合模型，进一步对ROI区域内的候选雨滴进行筛选；上步骤筛选后得到的雨滴，依据雨滴谱定义，采用Gamma分布模型，反演得到降雨量；本发明由于采用上述技术方案，具有以下优点：能够在不借助其它专业监测降雨量设备的基础上，有效利用交通摄像头拍摄得到的视频反演得到降雨量，在复杂环境中的抗干扰性能更强，降低了晴朗环境误判下雨的概率，更具有现实意义和应用价值。
📄 2023107246336
📂 G06V20_40
👤 浙江工业大学
📅 2023-06-19
一种基于迁移学习的人脸图像年龄识别方法，包括如下步骤：1)采用改善图片亮度均衡性的预处理技术；2)使用深度卷积神经网络DCNN来实现图片特征提取，采用迁移学习的方法来训练DCNN；3)使用softmax分类器，softmax分类器是将多个由DCNN输出的标量参数值映射为一个概率分布数组，每一个概率即是对应分类标签的可能性，在深度卷积神经网络模型中，选择使用Adam优化器求解参数θ，基于DCNN的分类器通过人脸图片数据集训练和Adam优化目标函数获得参数θ来建立，在预测阶段取softmax分类器输出的概率分布数组中最大分量对应的分类标签作为该分类器的预测结果。本发明显著提升人脸图像年龄识别的准确性。
📄 2019100272117
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-01-11
一种基于迁移半监督学习的非城市区域空气质量指数空间估计方法，包括以下步骤：(1)基于地形分布和空气质量监测站点部署情况，在目标地区周边寻找辅助地区，并构造辅助样本集；(2)基于迁移学习技术，结合目标地区有标注样本集和辅助样本集，训练多个回归模型；(3)基于半监督学习技术，利用目标地区无标注样本集，增强并融合多个回归模型得到最终的空气质量指数空间估计模型。该方法基于迁移和半监督学习技术，有效利用辅助地区非城市区域空气质量监测站点产生的有标注数据和目标地区非城市区域的无标注数据，从而克服目标地区缺少部署在非城市区域的空气质量监测站点的问题。
📄 2018102494644
📂 G06F16_29
👤 浙江工业大学
📅 2018-03-26
本发明公开了一种基于异构迁移的数据集扩充方法，包括：首先，基于视图对源项目数据集进行分割，并基于神经网络对视图生成的各数据集之间训练得到异构迁移模型；然后，对大量的无类标数据，采用同样的视图分割方式生成各个视图，将视图投入异构迁移模型生成基于该视图生成的其他视图，经过组合后可以得到与源项目数据集格式相同的拟真样本；接着，利用源项目的各个视图训练各自的视图分类器；对由异构迁移模型生成的视图打上类标并给出置信度，综合各个分类器的置信度筛选出质量高的拟真样本的k个对源项目数据集进行扩充；最后，上述过程进行多次迭代，利用扩充后的源项目数据集训练生成软件缺陷预测模型进行缺陷预测。
📄 2018105374150
📂 G06F11_36
👤 浙江工业大学
📅 2018-05-30
本发明公开了一种基于迁移样本的跨域迁移电子鼻漂移抑制方法，将源域、目标数据投影到子空间，不同域数据之间集进行边缘最大均值差异做最小化处理、条件最大均值差异做最小化处理、可分性最大化、判别信息做最大化处理后，得到转换基P和对应投影源域数据集和投影目标域数据集；根据投影源域数据集、投影目标域数据集，计算适应极限学习机的未知输出权重，得到最终的适应极限学习机；并将未知标签的目标域数据进行漂移抑制测试。有益效果：在抑制漂移的同时，保存了源域和目标域的判别信息。最小化边缘分布差异和条件分布差异，提高了模型的健壮性和分类精确度。在特征层和决策层实现知识迁移，充分利用迁移样本。
📄 202010653407X
📂 G06K9_62
👤 海口明智投资有限公司
📅 2020-07-08
本发明公开了一种基于迁移学习的短视频语义标注方法，包括以下步骤：S1、提取短视频的关键帧；S2、对关键帧进行区域检测，得到语义区域图像；S3、以图像描述模型为基础，对语义区域图像进行语义标注。本发明通过关键帧提取技术将包含短视频重要信息的帧提取出来，降低数据处理量，有效地提取了短视频中的高价值语义信息，并对短视频进行语义标注。
📄 2021104755301
📂 G06V20_40
👤 咸阳高新数字文化产业发展有限公司
📅 2021-04-29
本申请揭示了迁移学习方法，迁移学习网络包括任务训练网络和域分类网络，任务训练网络还包括任务训练模型，域分类网络还包括域分类器,所述方法包括：将指定任务的标注数据输入任务训练模型进行训练，以获取到确定特征提取层的第一参数；锁定所述第一参数，将未标注数据和所述标注数据混合输入域分类网络，以获取到域分类器区分未标注数据和所述标注数据的第二参数；锁定所述第二参数，所述域分类器联合所述任务训练模型共同训练所述特征提取层，以获取所述特征提取层不区分所述未标注数据和所述标注数据的第三参数；基于所述第三参数，将所述特征提取层根据所述标注数据训练得到的训练结果迁移至所述未标注数据，对所述未标注数据进行识别。
📄 2018103452545
📂 G06K9_62
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2018-04-17
本发明涉及语言信号处理领域，本发明提出一种基于迁移学习的歌声合成方法、装置及存储介质，其中的方法包括：基于语音数据库获取读模型训练数据；基于读模型训练数据训练读模型，读模型输出与语音特征及语音标签数据对应的声音声学特征；获取唱模型训练数据，基于唱模型训练数据创建唱模型；将待合成歌声的歌词输入读模型，生成与歌词对应的目标声音声学参数，同时将待合成的乐谱特征和读模型输出的与歌词对应的声音声学参数输入唱模型，输出目标歌声声学参数；通过声码器将目标歌声声学参数转换为歌声输出。本发明通过将歌声合成分为读与唱两个步骤，能够在有限的歌声数据下，学习出更好的歌声合成效果。
📄 2019102627138
📂 G10L13_033
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2019-04-02
本发明涉及一种基于深度归因图谱的无人机跟踪模型迁移学习方法，属于迁移学习技术领域，包括采集探测数据；选取深度神经网络预训练模型；构建前向传播路径，采集预训练模型每个卷积层的输出特征；计算不同数据点在同一特征间的相似性，构建边相似性序列；构建节点归因值序列；卷积层每增加一层，计算该层与最后一层节点归因值的余弦相似性，计算该层与最后一层边的相似性的斯皮尔曼相关系数；构建深度归因图谱相似性函数；求取对应各个卷积层相关系数，设定阈值，筛选大于阈值的相关系数，该值对应卷积层可作为模型参数微调的临界点，该层之后的参数进行训练。本方法操作简单，训练周期短，不需要大量的图像数据。
📄 2022104731388
📂 G06T7_246
👤 宇翔盛泰通用航空有限公司
📅 2022-04-29
本发明公开了一种支持多策略迁移学习的数据加密模型优化方法，具体涉及数据加密模型优化技术领域，包括获取数据加密模型中迁移前的策略加载行为集合进行响应轨迹提取和路径结构建模操作，构建策略加载路径图谱，在策略加载路径图谱中建立路径加载时间映射与路径边界映射，并进行同步偏差统计，输出策略加载偏移指标集合；通过构建策略加载路径图谱与同步状态调整机制，并引入多策略迁移学习的路径评分方法，统一调控策略加载节奏、激活边界与结构路径，以解决策略迁移过程中的响应节奏不一致与结构性穿透风险问题。
📄 2025109630334
📂 H04L9_40
👤 博瀚云(北京)网络科技有限公司
📅 2025-07-14
本发明属于图像分类和迁移学习技术领域，公开了一种基于成对样本匹配的迁移学习方法，实现了对基于不同域的样本内在关系的挖掘。具体包含以下步骤：（1）数据预处理，（2）基于迁移学习的双链模型构建，（3）实例归一化和批量归一化，（4）计算对比损失和最大均值距离损失。本发明的优点是通过结合实例归一化和批归一化同时进行学习，充分挖掘不同图像的风格和语义关联特性，实现在源域辅助下对少量目标域样本的高效识别。
📄 2019108493368
📂 G06F16_2458
👤 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
📅 2019-09-09
本发明公开了一种基于特征迁移学习的转换手势识别到身份识别的方法，属于模式识别和生物识别技术领域。本发明的主要步骤包括：步骤1、制作同时包含手势类型标签和用户身份标签的手势训练集；步骤2、构建手势识别网络和特征迁移网络模型；步骤3、基于制作的数据集，训练手势识别网络；步骤4、基于制作的数据集，训练特征迁移网络；步骤5、依据学习的特征迁移网络模型参数，输入一个动态手势，识别出对应的用户身份。本发明提出基于双向门限循环网络的手势识别网络，并采用特征迁移网络将手势识别转换到身份识别，在信息安全、医学防尘等领域有着广泛的应用前景。
📄 2018107628857
📂 G06K9_00
👤 安徽工业大学
📅 2018-07-12
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台