本发明提供了一种图像识别方法、装置、设备和阿尔茨海默症预测中的应用，该图像识别方法包括：获取待识别图像，并对所述待识别图像进行预处理，得到第一特征图像、第二特征图像和第三特征图像；将所述第一特征图像、所述第二特征图像和所述第三特征图像输入CNN分类模型中，得到第一预测结果；将所述第一特征图像、所述第二特征图像和所述第三特征图像输入ML分类模型中，得到第二预测结果；利用所述第一预测结果和所述第二预测结果得到所述待识别图像属于预定分类类别的概率，其不仅可以提取所述待识别图像的有效特征，而且还可以对所述待识别图像的有效特征进行有效融合，提高了待识别图像的识别准确性。
📄 2023102022235
📂 G06T7_00
👤 华南师范大学
📅 2023-03-03
本发明公开了一种结合低秩表示与流形学习的运动想象脑电信号特征提取方法，包括以下步骤：S1:进行运动想象脑电信号采样，建立样本集；S2:将数据使用滤波器组共空间模式进行预处理，得到数据样本原始特征集，同时划分为训练样本原始特征集及测试样本原始特征集；S3:使用提出的特征提取方法进一步提取数据特征，并进行降维；S4:利用支持向量机对所提取的特征进行分类。利用低秩表示方法，将原始数据分干净部分和噪声部分，有效地去除了噪声，并且对噪声具有很强的鲁棒性；将低秩表示、判别投影和流形学习方法集成到统一模型中,既保留了原始样本的全局结构信息，又保留了原始样本的局部邻域关系，更大程度地获取了有效特征，提高了后续的分类精度。
📄 2021113137835
📂 A61B5_372
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-11-08
一种基于图像识别的网具捕捞效率优化方法及系统，通过实时获取网具捕捞环境的图像数据、网具位置和鱼类特征数据，并结合图像识别技术和卫星定位系统，对图像数据进行分析，确定鱼群的种类、位置和密度；根据鱼群位置和网具位置的判断，实时调整网具位置，并智能选择最佳网具投放地点，以优化捕捞效率；通过监测网具捕捞数据，判断网具装载量是否在装载能力范围内，实时评估目标鱼类数量是否达到预设捕捞量，并在未达到时启动目标鱼类诱导系统；通过这些步骤，本发明能够实现网具捕捞过程的实时监测、调整和优化，提高捕捞效率并减少资源浪费。
📄 202311240465X
📂 G06V40_10
👤 中国水产科学研究院南海水产研究所
📅 2023-09-25
本发明涉及气象监测探测技术领域，尤其涉及一种闪电通道图像识别方法。解决了闪电通道无法识别的问题；其技术方案为：包括以下步骤：步骤一，图像预处理；步骤二，边缘检测；步骤三，阈值分割：步骤四，提取闪电候选区域：步骤五：剔除异常点和不连贯的区域；步骤六：合并和输出闪电通道。本发明的有益效果为：本发明能够提高闪电通道图像识别的准确性和稳定性。
📄 2023106554293
📂 G06V10_764
👤 南通大学
📅 2023-06-05
本发明公开了基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法，包括：将标准正交基集合组成的格拉斯曼流形映射到希尔伯特空间得到向量组；依据图嵌入理论框架建立局部保持矩阵并通过权重框架函数执行正则化操作得到变换矩阵，通过变换矩阵对向量组投影得到新的样本空间；对新的样本空间结合权重邻接矩阵求解方程得到降维投影矩阵，根据变换矩阵与其组合得到的最终矩阵提取训练视频图像集合与待识别视频图像集合的降维特征并进行相似度比较得到识别结果。本发明利用特征谱正则化技术解决了GDA方法在判别分析中因类内散度矩阵奇异而导致求逆不稳定、泛化能力差的问题；且加入图嵌入理论框架使得算法能更好地保持局部信息以获得更好的识别结果。
📄 2019109430718
📂 G06V20_40
👤 广州大学
📅 2019-09-30
本发明涉及一种基于联合注意力ResNeSt的复杂场景下网络直播视频特征提取方法。首先对网络直播视频进行关键帧提取，得到视频的关键帧数据。为了利用视频帧的多尺度特征，按照特征金字塔网络的多尺度结构，设计了一个并行通路。该并行通路是自下而上构建的，与原有主干通路之间利用横向连接和斜向连接进行信息交换，其中横向连接和斜向连接均为卷积运算。考虑到网络直播的画面表现形式多以人为主体，同时夹杂大量冗余信息，因此引入空间——通道联合注意力，便于聚焦画面主体特征。最后，将融合了联合注意力的并行特征金字塔结合卷积层和池化层，构造ResNeSt特征提取模块，通过多层模块叠加，实现复杂场景下网络直播视频的特征提取。
📄 2020115095457
📂 H04N21_2187
👤 北京工业大学
📅 2020-12-18
本申请涉及一种基于模式识别的防高空抛物行人紧急避险系统。该系统包括：双目相机、风速传感器、温度传感器、GPS位置定位器、警示模块、数据处理终端、红外传感模块，通过双目相机拍摄窗户或阳台外的视频，风速传感器和温度传感器采集楼宇的所在区域的风速数据和温度数据，GPS位置定位器定位双目相机所处的位置信息，红外传感模块感应是否有物体从窗口或阳台掉落，数据处理终端在有物体从窗口或阳台掉落时，根据窗户或阳台外的视频、风速数据、温度数据、双目相机所处的位置信息，分析物体掉落在地面的位置，根据物体掉落在地面的位置，控制警示模块对行人进行提醒，指示行人正确的躲避路线以及安全区域，减少事故发生的概率。
📄 2021226968832
📂 G06V20_40
👤 南京信息工程大学
📅 2021-11-05
本发明公开了一种基于时序差异特征提取的合成氨一段炉运行异常检测方法，旨在如何自适应的为合成氨一段炉过程数据实时提取时序差异特征，从而实现并完成高敏感性的合成氨一段炉运行异常检测任务。具体来讲，本发明方法通过合成氨一段炉的过程数据自适应的建立时序误差生成模型。在此基础上，利用在线自回归模型的误差实施合成氨一段炉运行异常检测。本发明方法最大的技术优势在于：本发明采用了一种全新的时序差异特征分析算法技术对合成氨一段炉的过程数据进行特征分析提取，能够自适应的更新得到从最大化时序误差的时序差异特征。因此，从这个角度出发，本发明方法理论上能使用高敏感性的时序差异特征来实施异常检测。
📄 202210651302X
📂 G06Q10_06
👤 宁波大学科学技术学院
📅 2022-04-30
本公开提供了一种图像识别模型的构建方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于人脸识别等场景。该方法包括：获取输入图像集合；利用输入图像集合对初始超分辨模型和初始识别模型进行联合训练，得到训练完成的超分辨模型和识别模型；将训练完成的超分辨模型和识别模型以级联的方式组合，得到图像识别模型。本公开的图像识别模型的构建方法提升了图像识别模型对低质量图像数据的鲁棒性。
📄 2021108565471
📂 G06V20_40
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-07-28
本公开提供了一种图像识别方法及装置、神经网络模型的训练方法及装置，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和深度学习领域。实现方案为：将待识别图像输入神经网络模型；以及至少基于多个网络模块中靠近神经网络模型的输入侧的部分网络模块执行对待识别图像的识别，其中，针对至少一个超网络模块中任一超网络模块及其所对应的预测器，在该超网络模块接收到上一个网络模块所输出的特征图的情况下，将特征图输入与该超网络模块所对应的预测器，以获取该预测器所输出的预测值，基于预测值，确定该超网络模块的至少两个子网络中的一个子网络为选中子网络，以及在该超网络模块中，利用选中子网络执行对待识别图像的识别。
📄 2021101275529
📂 G06V10_82
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-01-29
本申请公开了一种图像特征提取方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉和深度学习等人工智能领域。具体实现方案为：对待处理图像关联的至少两个切分特征中的当前切分特征进行切分处理，得到当前切分特征的目标提取特征和待传递特征；其中，当前切分特征的待传递特征用于更新位于当前切分特征之后的后续切分特征，以及确定后续切分特征的目标提取特征；根据至少两个切分特征的目标提取特征，得到待处理图像的特征提取结果。本申请实施例提高了图像特征提取精度。
📄 2020111966270
📂 G06V10_40
👤 百度(中国)有限公司
📅 2020-10-30
本发明公开了一种基于特征提取和Stacking集成学习的软件缺陷预测方法，包括：(1)利用核主成分分析对原始数据集进行特征提取，得到降维后的缺陷数据集DS′；(2)利用本发明提出的协同过滤算法为新的软件缺陷数据推荐适用的抽样方法，使用推荐的抽样算法在缺陷数据集DS′上进行不平衡处理，得到不平衡处理后的缺陷数据集DS″；(3)使用K‑Means算法对缺陷数据集DS″进行聚类，对于偏离主流类别的异常值进行剔除，得到缺陷数据集DS″′；(4)构建基于Stacking集成学习的软件缺陷预测模型，为第一层的基学习器和第二层的元学习器选择合适的分类器，构建出性能良好的软件缺陷预测模型；(5)在处理后的缺陷数据集DS″′上使用集成后的模型与基模型和主流集成模型进行对比，以此验证本发明提出的集成预测模型的性能优劣。研究结果表明，本发明提出的KSSDP集成预测模型比基模型和主流集成模型的性能更好。
📄 2021111066110
📂 G06K9_62
👤 西南民族大学
📅 2021-09-22
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