专利名称：分类模型训练方法、图像处理方法、装置、介质及设备      申请号：2019112681872     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 分类模型   相似专利 发布日：2025/02/14  
摘要： 本公开涉及一种分类模型训练方法、图像处理方法、装置、介质及设备，以解决相关技术中模型召回率低的问题。该方法包括：获取多组训练数据，每组训练数据包括一历史图像、其中被标记为属于目标类别的第一像素点以及未被标记为属于目标类别的第二像素点；根据多组训练数据，对图像分类模型进行迭代训练，以得到训练完成的图像分类模型；每一次训练完毕后，若不满足停止训练条件，根据本次训练的图像分类模型的目标损失值更新图像分类模型，利用更新后的图像分类模型进行下一次训练；目标损失值根据本次训练的历史图像中各第一像素点的损失值确定，在第一像素点的初始损失值大于损失阈值时，该第一像素点的损失值大于该第一像素点的初始损失值。

专利名称：基于网格重构学习的染色体分类模型      申请号：2021103248136     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：纺织印染 染色体 分类模型   相似专利 发布日：2024/11/12  
摘要： 本发明针对弯曲染色体识别困难、染色体细粒度以及不同显色技术的染色体数据集上泛化困难等问题提出基于网格重构学习的染色体分类模型，有效提高染色体分类的精度。该网络特别设计网格化及网格重构模块，首先将染色体图像网格化，弱化染色体弯曲造成的不利影响；随后利用网格重构模块，筛选重构特征，以提高弯曲染色体的识别性能。网格重构学习模型在三个不同公共染色体数据集上分类精度达到0.973，0.972和0.995。

专利名称：一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置      申请号：2021100933738     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：建立 滑坡 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供了一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置，涉及类不平衡模型建立及滑坡识别。本发明所述的复杂背景区滑坡分类模型建立方法，包括：获取研究区的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据构建地形对象，以及根据所述地形对象确定地形对象特征向量，以确定数据集；根据所述数据集对分类模型参数和平衡系数联合寻优，以确定协同最优平衡系数和协同最优分类模型参数；根据所述协同最优平衡系数和所述协同最优分类模型参数确定类平衡后的鲁棒敏感特征子集；根据所述类平衡后的鲁棒敏感特征子集建立滑坡分类模型。本发明所述的技术方案，提升了滑坡遥感识别精度。

专利名称：一种基于多输出分类模型的分类方法、计算机设备及介质      申请号：2021106907224     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机硬件 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供了一种基于多输出分类模型的分类方法、计算机设备及介质，包括获取标定矿区的遥感数据，从所述标定矿区的遥感数据中提取多光谱影像和DEM数据，基于所述多光谱影像和所述DEM数据提取浅层特征，其中，所述浅层特征包括浅层光谱‑空间特征和浅层地形特征；将所述浅层光谱‑空间特征进行堆叠、将所述浅层地形特征进行堆叠，分别输入至多分支深度置信网络模型，获得融合特征；将所述融合特征分别输入至少两个分类器，获得至少两个二级地物标签，可以有效提取并融合不同模态的深度特征，结合多模型融合和多输出策略，有利于提高复杂景观区土地覆盖精细分类的精度。

专利名称：一种高效的高光谱遥感数据压缩与分类模型的构建方法      申请号：2020108378818     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 数据压缩 高效 高光谱 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供一种高效的高光谱遥感数据压缩与分类模型，具体步骤：对原始高光谱数据进行预处理，并将其分割成单个的高光谱像素；将全卷积自动编码器网络的编码部分的输出设计为二值输出，得到具有高效光谱压缩的自动编码器CAE，将CAE与逻辑回归LR分类器结合设计出具有高效光谱压缩与快速分类的联合深度学习网络CAE_LR，将CAE_LR与JPEG2000结合设计出具有光谱和空间全维度压缩与分类的方法CAE_LR+JP2；将训练完成的CAE_LR与JPEG2000结合进行率失真优化，实现CAE_LR+JP2在各个比特率下的最佳率失真性能；本发明设计的CAE_LR+JP2模型有效地提升了星载高光谱传感器与地面接收站之间的高光谱数据的压缩和分类的精度及速度。

专利名称：一种矿区土地覆盖分类模型建立及分类方法      申请号：2023103796144     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：建立 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明公开了一种矿区土地覆盖分类模型建立及分类方法，所述分类模型建立方法包括：获取研究区的历史遥感图像数据，根据所述研究区的历史遥感图像数据确定对应的多光谱影像和地形数据；基于所述多光谱影像确定浅层光谱‑空间特征以及不同尺寸多光谱影像；基于所述地形数据确定最优尺寸地形数据影像；根据所述浅层光谱‑空间特征、所述不同尺寸多光谱影像以及所述最优尺寸地形数据影像训练初始模型，以构建矿区土地覆盖分类模型。本发明提高了露天采矿区土地覆盖分类的精确度。

专利名称：一种岩土体分类模型构建方法及岩土体分类方法      申请号：2023108147535     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供一种岩土体分类模型构建方法及岩土体分类方法，涉及遥感图像处理技术领域，该方法包括：获取研究区的遥感影像、第一地质图数据和第二地质图数据，分别根据第一地质图数据对遥感影像进行配准处理和标注处理，得到第一影像数据和第一标注结果，根据第二地质图数据对遥感影像进行配准处理和标注处理，得到第二影像数据和第二标注结果；将第一标注结果和第二标注结果进行归并，得到第三标注结果；构建初始基模型和初始集成模型，训练初始基模型和初始集成模型，得到基模型和集成模型，以构建岩土体分类模型。本发明的有益效果：引入小比例尺的地质图数据训练分类模型，有效提升了模型的准确率，进而提升岩土体分类的准确性。

专利名称：一种流数据分类模型的优化方法及装置      申请号：2023101054544     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：数据分 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供了一种流数据分类模型的优化方法及装置，涉及数据查询领域，所述方法包括：获取流数据分类模型中的决策树，所述流数据分类模型用于对流数据分类；对所述决策树进行结构化分类操作，得到多个决策树集合；对每个所述决策树集合内的决策树进行编码压缩，得到对应的压缩决策树集合；对每个所述压缩决策树集合进行基于决策树编辑距离的聚类，得到聚类决策树集合；对所有所述聚类决策树集合进行筛选，得到轻量级的流数据分类模型。与现有技术比较，本发明解决了流数据分类模型中大量的决策树导致系统被占用大部分内存，分类效率低的问题。

专利名称：目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质      申请号：2023109999439     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机硬件 模型训练 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质。一种目标场景分类模型训练方法，包括：对遥感图像信息进行特征提取并生成融合特征；对融合特征和遥感图像信息分别提取边缘信息，并将提取的边缘信息进行融合得到增强边缘特征；将增强边缘特征和融合特征进行融合，得到边缘融合特征；将边缘融合特征进行通道特征加强，得到加强边缘融合特征；将加强边缘融合特征和对应的标签特征进行融合，得到遥感图像综合特征；将遥感图像综合特征特征输入分类器进行训练，得到目标场景分类模型。本发明的技术方案提高了目标场景分类模型对矿山目标场景的分类精度。

专利名称：土地覆盖场景分类模型构建方法及分类方法      申请号：2023112349489     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 分类模型   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明公开一种土地覆盖场景分类模型构建方法及分类方法，包括：获取遥感图像集，遥感图像集中的遥感图像中包括土地覆盖场景；将遥感图像输入至构建的初始分类模型中，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型；初始分类模型及目标分类模型包括关联的语义分割模型、残差神经网络模型及图神经网络模型。本发明构建的基于语义分割与多级输出的残差神经网络‑图神经网络搭建的目标分类模型，在对输入的遥感图像进行处理时，由于残差神经网络及图神经网络对语义分割结果中的特征的进一步提取处理及全局学习，从而能够为遥感图像场景分类提供方法支撑，最终提升土地覆盖场景的分类精度，能够确保矿区土地覆盖精细化场景分类的精度及可靠性。

专利名称：建立词条分类模型的方法、词条自动分类的方法和装置      申请号：2011103719624     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：建立 分类模型   相似专利 发布日：2024/03/21  
摘要： 本发明提供了一种建立词条分类模型的方法、词条自动分类的方法和装置，基于预设的层次类目结构，自动建立各级类目的词条分类模型，并利用建立的各级类目的词条分类模型，自动实现层次化类目的词条自动分类，相比较人工标注的方式，节约了人力资源，提高了分类效率，避免了不同分类人员的标注和素质不统一对分类准确性带来的影响，提高了分类准确性。

专利名称：建立音乐分类模型的系统、推荐音乐的系统及相应方法      申请号：2011104426118     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：建立 分类模型   相似专利 发布日：2024/03/21  
摘要： 本发明提供了建立音乐分类模型的系统、推荐音乐的系统及相应方法，用以解决现有技术的音乐分类模型不科学和音乐推荐的效果较差的问题。建立音乐分类模型的系统包括：第一特征提取单元、第一特征拼接单元和模型训练单元。推荐音乐的系统包括：第二特征提取单元、第二特征拼接单元、匹配单元和推荐单元。建立音乐分类模型方法包括：针对训练数据中的各音乐提取不同维度的声学特征向量；针对各音乐将不同维度的声学特征向量按照预设的顺序拼接成超向量；利用不同音乐风格的各音乐的超向量训练高斯混合模型(GMM)。推荐音乐方法所利用的GMM为建立音乐分类模型的方法得出的。

专利名称：基于半监督多任务学习的医疗数据分类模型的构建方法      申请号：2018107375389     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医疗 任务 医疗数据 数据分 分类模型   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明公开了一种基于半监督多任务学习的医疗数据分类模型的构建方法，基于多任务最小二乘成支持向量机，对有标签数据和无标签数据进行训练。本发明具有以下优势：(1)通过使用混合的数据，来帮助模型更好的学习无标签数据；(2)通过引入多任务学习方法，使得模型能够利用相关任务的共享表示提高所有任务的效率；(3)由于最小二乘支持向量机把求解二次规划问题转化为了求解线性方程问题，有效降低了计算复杂度，减少了训练时间；(4)达到与单任务学习同等的性能，多任务学习需要更少的迭代次数和数据量。

专利名称：一种基于交叉知识的图像零次分类模型及其分类方法      申请号：2020114029354     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 分类模型   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明公开了一种基于交叉知识的图像零次分类模型，包括生物分类树模块；根据数据集中所有的类别构建为生物分类树；视觉特征提取模块：用于将数据集中的图像转化为一维的视觉特征；语义特征提取模块：用于将数据集中的文本或者属性转化为一维的语义特征；交叉知识学习模块：用于丰富类别的语义信息；生成对抗网络模块：包括生成器和判别器,生成器将语义特征生成伪视觉特征，判别器用于判别图像的真伪和所属类别；本发明采用交叉知识学习，能够训练更多相关的语义特征，以便在ZSL中嵌入从语义到视觉的特征，丰富了跨模态学习过程中的语义特征；本发明的模型以及方法简单高效，在多个权威数据集上均获得高准确率分类结果。

专利名称：遥感影像分类模型的构建方法，遥感影像分类方法及系统      申请号：2020107531312     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 分类模型   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明提供了一种遥感影像分类模型的构建方法，遥感影像分类方法及系统：步骤一：采集高分辨率遥感影像；步骤二：对的高分辨率遥感影像进行标注，获得带标注的高分辨率遥感影像，获得标签集，对得到的带标注的高分辨率遥感影像进行分割得到父对象，对父对象进行分割得到子对象；步骤三：对步骤二中的得到的父对象和子对象进行标准化，并将标准化后的父对象和子对象划分为训练样本集、验证集和测试样本集；步骤四：构建基于父对象和子对象的卷积神经网络模型。然后利用网络模型对高分辨率遥感影像进行分类。本发明实现了地理实体的精细化分类，解决了高分辨率遥感影像在复杂场景下的分类中，分类精度低、椒盐现象及错分类严重的问题。

专利名称：一种黑色素瘤分类模型建立方法      申请号：2018105053944     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医学 皮肤科 网络医疗 分类模型   相似专利 发布日：2025/02/10  
摘要： 一种基于非随机掩盖数据增强方式的黑色素瘤分类方法，包括以下步骤：步骤1.首先原始训练集中的皮肤镜图像进行数据增强，增强方式为非随机掩盖；步骤2.将原始数据分别和不同掩盖位置的数据进行混合然后放入网络中进行训练，最后根据模型在验证集上的表现选择出效果相对好的4个模型，然后将这4个模型的增强样本和原始数据放在一起作为最终的黑色素瘤分类模型的训练样本，然后进行训练从而得到黑色素瘤分类模型；步骤3.训练模型；步骤4.将步骤3中提取的特征放入到softmax分类器中进行分类。本发明提供一种可靠性高的黑色素瘤分类方法，可以有效的对患者皮肤镜检图像来进行分类，达到辅助最终诊断的效果。

专利名称：日志分类模型的建立、行为日志分类方法及装置      申请号：2013103318685     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 建立 分类模型   相似专利 发布日：2023/08/14  
摘要： 本发明提供一种日志分类模型的建立、行为日志分类方法及装置。一方面，本发明实施例通过根据每个Session段中所包括的行为日志的检索关键词、题目和URL，获得每个所述Session段中每个行为日志的对应字段所属的至少一个第一候选主题，进而根据所述至少一个第一候选主题，利用投票方法，确定每个所述Session段所属的第二候选主题，使得能够将每个所述Session段所属的第二候选主题，作为每个所述Session段中每个行为日志所属的主题，以作为目标训练数据，由于通过对行为日志进行基于主题的分类，实现对该行为日志的统计，能够避免现有技术中由于很多行为日志缺少Query或Title等字段而导致的无法对行为日志进行统计的问题，从而提高了行为日志的分析的准确性。

专利名称：视频分类模型的生成方法、装置、设备和存储介质      申请号：2021101902328     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 分类模型   相似专利 发布日：2023/08/14  
摘要： 本公开公开了一种视频分类模型的生成方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。视频分类模型的生成方法包括：获取图像分类模型，所述图像分类模型根据图像分类数据集，采用第一知识蒸馏网络生成；根据视频分类数据集，采用第二知识蒸馏网络，对所述图像分类模型进行训练，以生成视频分类模型。本公开可以提高视频分类模型的分类效果。

专利名称：分类模型的训练方法和对图像进行分类的方法      申请号：2021104391019     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：训练 分类模型   相似专利 发布日：2024/03/21  
摘要： 本公开公开了一种分类模型的训练方法和对图像进行分类的方法，应用于电子技术领域，具体应用于增强现实和深度学习技术领域。分类模型的训练方法的具体实现方案为：获取训练样本，该训练样本具有指示类别的标签且训练样本中的至少部分样本为包括目标物体的图像；基于分类模型中不包括翻转层的第一处理支路，获得训练样本的第一分类信息；基于分类模型中包括翻转层的第二处理支路，获得训练样本的第二分类信息；以及基于第一分类信息、第二分类信息和标签，对分类模型进行训练，其中，翻转层用于对训练样本进行镜像翻转。

专利名称：一种面向深度学习图像分类模型的泛化的安全性评估方法      申请号：2020113516752     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 深度学习 分类模型   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明公开了面向深度学习图像分类模型的泛化的安全性评估方法，属于机器学习技术领域。目前深度学习相关研究中所要解决的重要问题是在解决深度学习图像分类模型面临的具有泛化特征的安全威胁问题的同时提高模型的鲁棒性，本发明利用面向深度学习图像分类模型的泛化的安全性评估方法，通过测试深度学习图像分类模型的针对对抗样本的主动防御能力、对抗样本检测能力以及针对对抗样本的被动防御能力等指标，对深度学习图像分类模型的安全性做出全面评估，并在评估过程中发掘模型存在的安全漏洞，与此同时，由于本发明存在的泛化特性，使得该方法能够适用于绝大多数深度学习图像分类模型，这对提高深度学习领域的安全性具有重要的理论和实践意义。