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
本发明涉及医疗影像处理技术领域,公开了一种基于图像识别的神经肿瘤识别定位方法及系统,获取患者的神经医学图像,对图像进行预处理,利用Transformer‑ConvNet混合模型对预处理后的图像进行特征提取,将提取到的特征输入到分类器中,进行肿瘤的初步识别,若初步识别存在肿瘤,利用基于可变形卷积的RPN网络在图像中生成包含肿瘤的候选区域,采用全连接神经网络对候选区域进行语义分割,确定肿瘤的具体位置和轮廓,根据肿瘤的具体位置和轮廓,结合肿瘤的形态学特征,生成最终的识别结果;本发明能够更高效、准确地识别和定位神经肿瘤,为临床诊断和治疗提供了有力的支持。
📄 202511351965X
📂 G06V10_26
👤 武文杰
📅 2025-09-22
本申请提供一种AI图像识别与高速跟踪协同方法及系统,涉及图像识别与跟踪的技术领域,本申请包括:雷达引导光电转台拍摄未知目标,获取AI图像;基于自适应建立的环境态势感知基线,从图像中剔除白名单目标,得到带态势能标记的目标数据集合;计算像素点与预设特征的余弦相似度,生成热力图像;在热力图中定位目标区域,采用多尺度特征生成算法生成多尺度特征向量,与目标模板库分层比对得到特征匹配度;基于匹配度判定是否为待拦截目标,并预测其未来航迹;依据预测航迹及威胁等级,分配拦截设备并通过机间通信形成3D拦截网,使目标进入截获范围。本申请能够实现动态跟踪及高效拦截,提升空域安全防护的响应速度与准确性。
📄 2026102384333
📂 G06V10_25
👤 北京有生志广科技有限公司
📅 2026-02-28
本发明涉及一种基于自适应阈值算法的ORB图像特征提取方法,构建具有8层图像的金字塔;在每一层图像中进行阈值的计算;对于图像中的每个像素,在判断其是否为关键点之前,均进行阈值计算,如果差异较大,则对当前像素进行阈值计算,否则,就沿用上一个像素的阈值;将得到的阈值用于FAST关键点检测中,最终检测出图像中关键点的位置;在检测出的关键点的位置周围选取像素区域,利用灰度质心法计算像素区域的质心位置和特征主方向,确定BRIEF点对的坐标系,并用BRIEF描述子描述FAST关键点,得到图像有向的FAST关键点和ORB特征的完整信息;ORB特征的完整信息用于图像匹配,实现在光照变化的情况下,对图像特征的稳定提取。
📄 2022113116693
📂 G06V10_44
👤 南京喂啊游通信科技有限公司
📅 2022-10-25
本发明提供一种融合小波包与互信息的生物信号特征提取方法,包括以下步骤:S1)、获取生物信号,并去除低频场电位和高频噪声;S2)、进行生物信号的分割;S3)、对生物信号进行小波包分解;S4)、随机选取少数用小波包分解系数表示的生物信号作为训练数据;S5)、运用最大互信息准则对训练生物信号数据进行特征选择;S6)、对测试生物信号进行特征提取,得到测试生物信号的低维时-频特征;S7)、应用分类器对所述生物信号的低维时-频特征进行分类,进而得到目标生物信号和多种非目标生物信号的多分类结果,本发明所提取的脑电信号特征经过聚类处理结果显示大大提高了正常与癫痫信号的分类精度。
📄 2018112417610
📂 G06K9_00
👤 广东工业大学
📅 2018-10-24
本发明提供了一种基于图像识别技术的五金零件缺陷检测方法及系统,其方法包括:S1:基于预设拍摄角度获取待检测零件在预设变化光源下的零件视频;S2:基于零件视频分析出待检测零件表面的每个像素点的视觉变化特征;S3:对所有像素点的视觉变化特征进行聚类分析,获得对应预设拍摄角度对应的多个区域轮廓;S4:基于所有区域轮廓获得区域划分结果;S5:基于区域划分结果中的区域形状和划分区域的图像特征确定出缺陷检测结果;用以基于待检测零件在预设变化光源下的视觉变化特征对待检测零件表面进行区域划分,再基于区域划分后的区域形状和区域图像特征获得待检测零件的缺陷检测结果,无需准备大量缺陷零件模型即可识别出零件表面的缺陷。
📄 2022112879531
📂 G06V10_764
👤 广州形银科技有限公司
📅 2022-10-20