本发明公开了一种基于差值谱线的旋翼目标特征提取方法，其特征是，包括如下步骤：1）构建旋翼目标叶片与涡旋电磁波模型；2）利用谱分解法处理仿真数据，得到差值谱线；3）更改叶片数、叶片长度、叶片宽度、叶片位置角度，重复步骤2），分别得到对OAM影响的差值谱线。这种方能准确获取旋翼目标的叶片特征，从而提高探测和识别旋翼目标的精度。
📄 202110551309X
📂 G01V3_12
👤 桂林电子科技大学
📅 2021-05-20
本发明公开了一种基于双混合唇形特征提取的智能轮椅人机交互方法，涉及唇形识别技术的特征提取与识别控制领域。本发明首先对唇部进行DT_CWT滤波，由于DT_CWT具有近似平移不变性，所以DT_CWT滤波后会使在ROI内不同位置的相同唇形的特征值之间差值较小，克服唇部因在ROI位置偏移而导致唇形识别错误的影响；然后再对DT_CWT提取的唇部特征向量进行DCT变换，使经DT_CWT变换后提取的唇部特征集中在DCT变换后的较大系数中，使特征矢量包含唇部最大的信息量，并且同时达到降维的效果。该方法大大地提高了唇形识别率，提高了唇形识别系统鲁棒性。
📄 201310396167X
📂 G06K9_46
👤 重庆邮电大学
📅 2013-09-03
本发明公开了一种水轮发电机组的故障特征提取方法，该方法基于二维经验模态分解和全矢谱分析，综合考虑经验模态分解方法的优缺点以及水轮发电机组的振动信号情况，解决了传统方法难以获取全面、准确的提取结果的问题。本发明方法能全面、准确地从水轮发电机组实测的复杂振动信号中检测出故障早期信号的特征频率。且诊断结果的可靠性较高，方便运行维护人员及时对此故障进行处理，避免事故的发生，从而保证整个系统的安全经济高效运行。
📄 2016110749769
📂 G01R31_34
👤 西安理工大学
📅 2016-11-29
本发明公开了一种运动想象脑电的块选择共空间模式特征提取方法，本发明首先以每个通道划分频带来构建数据块的方式对原始数据进行预处理，其次对每个块进行块的相关性计算以得到表征分类性能的指标Fisher比，然后根据该指标及合理阈值实现对数据块的选择，最后用CSP和SVM对最优块组成的数据进行特征提取与分类。本发明选出来的块能有效地避免不同个体以及不同通道间的差异性，且块所属的通道分布合理，数量适中，一定程度上提高了BCI系统的分类性能，我脑电信号的特征提取提供了新的思路。
📄 202010817684X
📂 G06K9_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-08-14
本申请实施例提供的一种特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，应用于智能终端，可以获取预先设置的窗口参数；按照窗口参数，进行窗口大小的设置，得到目标窗口；获取目标对象的属性信息集；利用目标窗口对属性信息集进行滑动选取，得到多个属性信息单元；通过各属性信息单元对应的预设算子对多个属性信息单元进行计算，得到目标对象的目标特征。通过本申请实施例的方法，用户可以仅针对不同的应用场景设置不同的窗口，就可以根据预先设置的窗口参数进行属性信息的切分，并通过对应的算子进行计算，得到目标对象的目标特征，从而提高特征工程的拓展性。
📄 2021114361005
📂 G06V10_40
👤 杭州海康威视数字技术股份有限公司
📅 2021-11-29
本申请实施例提供了一种目标特征提取方法及装置，通过获取待处理的图像，利用预先训练的网络模型，从图像中提取目标特征。其中，网络模型是采用数据并行训练方式，利用针对不同训练阶段设置的不同超参分别对多个初始神经网络进行训练得到。在进行网络模型训练时，采用数据并行训练方式，利用针对不同训练阶段设置的不同超参分别对多个初始神经网络进行训练，针对每个初始神经网络，无需设置统一的超参，超参的设置更为灵活，网络模型受超参的影响降低，保证了网络模型的精度，利用训练得到的网络模型进行目标特征提取，所提取的目标特征更为精准，从而提高了图像处理结果的准确性。
📄 2020111808205
📂 G06N3_08
👤 杭州海康威视数字技术股份有限公司
📅 2020-10-29
本发明涉及智能物联网信号处理技术领域，更具体的，涉及一种应用于智能物联网的特征提取及数据压缩方法、装置。本发明从原始采集信号中筛选出局部极值点，忽略掉非极值点的采样点，这样在处理高频率或长信号时可以进一步缩短处理后的数据长度，减少数据冗余。本发明通过异步脉冲序列转化，将局部极值点的信息打包成具有时间信息和空间信息异步脉冲，无需重新编码，避免了额外编码过程带来的时延和能耗。并且异步脉冲序列输入脉冲神经网络时可以实现异步的效果，避免脉冲间多个神经元等待的问题；异步脉冲序列可以减少计算量，并实现脉冲稀疏性。本发明解决了现有方法中存在冗余数据、能量消耗偏高的问题。
📄 2023108634841
📂 G06F17_11
👤 安徽大学
📅 2023-07-14
本发明公开基于双分支特征提取与通道特征增强的特征匹配方法，用于提升轻量化特征匹配网络的特征表达能力与全局感知能力；该方法包括：对输入图像进行预处理后，通过并行主干网络与动态通道核特征提取分支分别提取局部细节与全局结构特征；利用通道特征增强模块在多个层级进行渐进式强度增强；通过动态通道核注意力模块为每个通道生成自适应卷积核，实现关键区域的空间注意力建模；采用多尺度特征融合模块融合局部与全局特征，最终输出密集特征图、关键点热图与可靠性热图；本发明在保证计算效率的同时，显著提升复杂场景下的特征匹配精度与鲁棒性，适用于实时视觉SLAM、增强现实及无人机导航的轻量级应用场景。
📄 2026101406867
📂 G06V10_75
👤 江西师范大学
📅 2026-02-02
本申请公开了一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法及检测系统，涉及布匹瑕疵检测技术领域，解决了现有技术中在对形态各异且细微的瑕疵进行特征提取时特征提取的精度较低的问题，该方法包括：获取纺织布匹图像，利用定向空间及多尺度特征提取模块对所述纺织布匹图像进行特征提取，其中，所述定向空间及多尺度特征提取模块，所述定向空间及多尺度特征提取模块采用多分支并行梯度堆叠的方式编排网络内部特征提取的信息流，在定向空间及多尺度特征提取模块中采用重参数化卷积模块作为分支特征提取组件，能够更有效地提取经、纬向瑕疵的空间特征，使得特征提取更为精准，并且能够捕获从全局到局部、从小尺度到大尺度的瑕疵特征。
📄 2024116933801
📂 G06V10_40
👤 浙江理工大学
📅 2024-11-25
本发明公开一种用于电子病历特征提取的种群精英分布云协同均衡方法。该方法首先在分布式云计算MapReduce框架下将大规模电子病历分割到不同的进化子种群中,提取各子种群最优解Psolui；然后设计一种有限理性区域下N种群精英均衡优势策略，构建分布式协同化动态精英演化区域Ω，使参与电子病历特征提取的各子种群精英在各自平均权重概率下均能达到Nash均衡下优势区域Ζ；最后各子种群精英采用并行操作机制在各自电子病区优势子区域中协同提取特征子集Fi，从而稳定取得电子病历全局均衡特征集。本发明能较好处理大规模电子病历数据属性间多维度复杂内联关系，提高大规模电子病历特征并行提取效率。
📄 201410837453X
📂 G06F19_00
👤 南通大学
📅 2014-12-29
本发明公开了一种改进的复杂环境车辆特征提取和停车判别方法，从高速公路实际环境出发，针对高速公路这一特定场景，在分析了基于视频的高速公路异常停车检测问题及难点后，重点研究了高速公路复杂条件下车辆Haar‑like特征提取，以及Adaboost级联分类器停车判别模型应用于高速公路场景时的不足，对基于Haar‑like+Adaboost的高速公路停车事件检测算法做出了改进，提升了高速公路停车事件检测算法的性能，其可以减小在光照变化，视角变化和尺度变化时车辆Harr‑like特征的类内差异，提高特征学习效率，提高高速公路异常停车事件的检测精度和检测系统泛化能力。
📄 201910464427X
📂 G06V20_54
👤 重庆科知源科技有限公司
📅 2019-05-30
本发明公开了一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统，方法包括：对电子病历中与目标疾病密切相关的症状特征进行标注，得到标注数据；构建症状特征预识别模型，并基于标注数据对该构建得到的症状特征预识别模型进行训练；对训练好的症状特征预识别模型进行微调，并利用该微调后的症状特征预识别模型进行症状特征识别，得到症状特征预识别结果收集多模态特征数据；将收集得到的多模态特征数据与症状特征预识别结果结合，利用基于多模态增强的NLP方法，提取得到症状特征识别结果。本发明可大大提高电子病历症状特征提取的准确度。
📄 2024109897016
📂 G06F40_295
👤 广东工业大学
📅 2024-07-23
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