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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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限定检索结果

文献类型

130 篇 专利

馆藏范围

130 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

6 篇 腾讯科技有限公司
4 篇 杭州电子科技大学
3 篇 联想有限公司
3 篇 重庆大学
3 篇 浙江大华技术股份...
3 篇 电子科技大学
2 篇 北京陌上花科技有...
2 篇 天津艾思科尔科技...
2 篇 华中科技大学
2 篇 纳维斯国际有限公...
2 篇 北京思谋智能科技...
2 篇 广州市鑫广飞信息...
2 篇 天津大学
2 篇 天津津航技术物理...
2 篇 中国人民解放军陆...
2 篇 西北工业大学
2 篇 珠海市人民医院
2 篇 北京知见生命科技...
2 篇 四川新网银行股份...
2 篇 西安电子科技大学

作者

4 篇 张继勇
4 篇 周晓飞
4 篇 张军
4 篇 王亮
2 篇 邢晋
2 篇 s·本-海姆
2 篇 王慧敏
2 篇 田杰
2 篇 陶玉龙
2 篇 刘玖周
2 篇 赵泽
2 篇 丁苏楠
2 篇 姚嘉琦
2 篇 殷俊
2 篇 吴凡
2 篇 解加华
2 篇 张培钊
2 篇 张勇东
2 篇 王阳涵
2 篇 李卓滢

语言

130 篇 中文

检索条件"主题词=目标区域特征"

共 130 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

模糊图像的类型识别方法、装置、计算机设备和存储介质

模糊图像的类型识别方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：胡中华李冰茹覃浩蓝 100089 北京市海淀区王庄路1号院2号楼19层1903室

本申请涉及一种模糊图像的类型识别方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：通过当获取目标模糊图像时，可确定目标模糊图像对应的特征图，进而确定特征图中的目标模糊区域、以及确定目标模糊区域对应的目标区域特征；当获取预设的多... 详细信息

标准号: CN116229130A

本申请涉及一种模糊图像的类型识别方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：通过当获取目标模糊图像时，可确定目标模糊图像对应的特征图，进而确定特征图中的目标模糊区域、以及确定目标模糊区域对应的目标区域特征；当获取预设的多个聚类中心时，可确定目标区域特征分别与每个聚类中心之间的特征距离，并将符合第一预设条件的特征距离作为目标特征距离，如此，便可将至少一个目标特征距离各自对应的模糊类型，作为目标模糊图像的目标模糊类型。采用本方法能够提高对模糊图像的类型进行识别的准确性。

关键词：模糊图像目标区域特征聚类中心模糊类型模糊区域目标特征特征距离特征图计算机设备存储介质获取目标预设条件预设申请

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一种使用粒子滤波算法对激光断点跟踪方法

一种使用粒子滤波算法对激光断点跟踪方法

引用

作者：李初晴马子豪 710024 陕西省西安市浐灞生态区广运潭大道(南段)4555号长安大学科技园-4号楼A座0503

本发明提供了一种使用粒子滤波算法对激光断点跟踪方法，包括建立状态空间模型、初始化目标与粒子、相似性度量、权值更新、断点状态确定和重采样判断6个步骤；采用动态状态空间模型来描述断点监测，时变问题的动态状态空间模型包括状... 详细信息

标准号: CN112288777A

本发明提供了一种使用粒子滤波算法对激光断点跟踪方法，包括建立状态空间模型、初始化目标与粒子、相似性度量、权值更新、断点状态确定和重采样判断6个步骤；采用动态状态空间模型来描述断点监测，时变问题的动态状态空间模型包括状态转移模型和观测模型，确定动态状态空间模型；对断点目标及样本粒子进行初始化操作；通过相似性度量对粒子权值进行更新，各个粒子拥有不同的权值；基于粒子滤波算法，根据目标区域特征的观测似然函数获取粒子更新权值；利用具有不同权值的粒子对其进行修正，对断点状态进行递归预测和更新，确定断点的状态。本发明是对视屏中的激光断点进行实时检测，从而对滑坡进行实时预警，跟踪过程准确、稳定和实时。

关键词：粒子断点动态状态空间模型粒子滤波算法相似性度量断点状态激光目标区域特征状态空间模型状态转移模型初始化操作断点跟踪观测模型粒子更新权值更新实时检测实时预警似然函数初始化重采样递归更新时变视屏样本观测滑坡修正跟踪监测预测

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一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法及系统

一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法及系统

引用

作者：刘海英陈华康邓立霞周娟婷贝前程裴云成 250353 山东省济南市长清区大学路3501号

本发明提供了一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法及系统，获取图像，确定待跟踪目标；利用PHOG提取待跟踪目标的梯度特征，采用融合PHOG特征与CN特征的方法提取目标区域特征；构建目标跟踪模型，基于所述目标区域特征，得到待跟踪... 详细信息

标准号: CN112257540A

本发明提供了一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法及系统，获取图像，确定待跟踪目标；利用PHOG提取待跟踪目标的梯度特征，采用融合PHOG特征与CN特征的方法提取目标区域特征；构建目标跟踪模型，基于所述目标区域特征，得到待跟踪目标在图像当前帧的位置，对模型进行更新，利用峰值旁瓣比作为模型预测定位准确性和可信度的判据，设置自适应更新率；训练目标跟踪模型，利用训练后的目标跟踪模型对新采集的图像进行处理，持续跟踪目标。本发明能够有效降低目标快速运动、遮挡等因素影响。

关键词：待跟踪目标目标区域特征目标跟踪遮挡图像定位准确性峰值旁瓣比自适应更新动态目标方法提取跟踪目标获取图像快速运动模型预测实时跟踪梯度特征训练目标因素影响可信度自适应构建判据采集跟踪融合更新

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动态对象实例检测、分割和结构映射的优化

动态对象实例检测、分割和结构映射的优化

引用

作者：皮特·瓦伊达张培钊杨飞王阳涵美国加利福尼亚州

在一个实施例中，一种方法包括使用第一神经网络访问图像并生成特征图的系统。该系统识别特征图中的多个感兴趣区域。可以分别为多个感兴趣区域生成多个区域特征图。使用第二神经网络，该系统可以检测多个区域特征图中的对应于图像中描... 详细信息

标准号: CN111670457B

在一个实施例中，一种方法包括使用第一神经网络访问图像并生成特征图的系统。该系统识别特征图中的多个感兴趣区域。可以分别为多个感兴趣区域生成多个区域特征图。使用第二神经网络，该系统可以检测多个区域特征图中的对应于图像中描绘的人的至少一个区域特征图，并且使用该区域特征图生成与该人的位置相关联的目标区域定义。基于与人的位置相关联的目标区域定义，可以通过对图像的特征图进行采样来生成目标区域特征图。该系统可以处理目标区域特征图以生成关键点遮罩和实例分割遮罩。

关键词：区域特征特征图感兴趣区域目标区域神经网络图像遮罩目标区域特征关联处理目标系统识别关键点图生成采样描绘分割检测访问

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一种图像与文本联合嵌入的多模态文化资源加工方法

一种图像与文本联合嵌入的多模态文化资源加工方法

引用

作者：郑杰梁雨昕胡心悦黄帝淞曹瑞高岭 710069 陕西省西安市碑林区太白北路229号

一种图像与文本联合嵌入的多模态文化资源加工方法，包括以下步骤：对从开源或网络搜集的文化资源库中获取的图像‑文本对其中的图像进行目标检测，得到目标区域位置和目标类别名称，建立图像文本联合嵌入模型，使用联合嵌入模型中的各... 详细信息

标准号: CN113516118B

一种图像与文本联合嵌入的多模态文化资源加工方法，包括以下步骤：对从开源或网络搜集的文化资源库中获取的图像‑文本对其中的图像进行目标检测，得到目标区域位置和目标类别名称，建立图像文本联合嵌入模型，使用联合嵌入模型中的各个模块获取目标区域特征、全图特征和文本特征，并在训练中对齐目标区域与文本中的单词，同时对齐整体图像文本特征。本发明综合文本和图像信息，并对其进行联合嵌入，能够有效融合多个模态的特征并用于多模态文化资源的特征提取和有效检索。

关键词：文化资源嵌入文本特征对齐文本多模态图像联合目标区域特征目标区域位置模块获取目标检测目标类别目标区域特征提取图像文本图像信息有效检索有效融合整体图像综合文本嵌入的模态单词搜集加工网络

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一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法

一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法

引用

作者：郭世盛姚禹陈家辉李虎泉李念崔国龙孔令讲杨晓波 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，应用于雷达跟踪技术领域。针对现有技术中复杂电磁环境使得回波中杂波与噪声多，导致成像质量差，进而难以跟踪目标的问题。本发明首先采用后向投影方法重构场景，然后，通... 详细信息

标准号: CN115792889A

本发明公开一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，应用于雷达跟踪技术领域。针对现有技术中复杂电磁环境使得回波中杂波与噪声多，导致成像质量差，进而难以跟踪目标的问题。本发明首先采用后向投影方法重构场景，然后，通过提取目标区域特征并基于岭回归思想建立目标模板，基于穿墙雷达目标成像机理和成像后目标特性建立距离向尺度变化小方位向尺度变化大的尺度池，然后基于相关滤波思想对下一帧目标进行跟踪，为适应穿墙雷达目标特征的变化每帧更新目标模板，最终动态估计目标区域并获得跟踪航迹；本发明可在低信噪比场景实现墙后隐蔽目标的精确跟踪。

关键词：尺度变化低信噪比雷达目标穿墙成像跟踪隐蔽复杂电磁环境目标区域特征场景实现成像机理动态估计跟踪目标更新目标雷达跟踪目标跟踪目标模板目标区域目标特性质量差航迹后向回波滤波杂波重构投影噪声尺度场景回归应用

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一种物料缺陷检测方法及装置

一种物料缺陷检测方法及装置

引用

作者：杨达坤许枫朱麟 100085 北京市海淀区上地西路6号2幢2层201-H2-6

本申请公开了一种物料缺陷检测方法、装置及电子设备，包括：获取待检测物料的待检测图像；基于目标缺陷检测模型对待检测图像进行处理，获得目标区域特征；基于目标区域特征，确定待检测物料的缺陷检测结果。其中，目标缺陷检测模型为... 详细信息

标准号: CN115439465A

本申请公开了一种物料缺陷检测方法、装置及电子设备，包括：获取待检测物料的待检测图像；基于目标缺陷检测模型对待检测图像进行处理，获得目标区域特征；基于目标区域特征，确定待检测物料的缺陷检测结果。其中，目标缺陷检测模型为基于初始模型和目标增量图像确定的模型，目标增量图像为基于初始模型进行筛选得到的图像。本申请能够利用增量小样本学习，保证了模型性能，提升了物料缺陷检测的准确性。

关键词：目标区域特征待检测物料初始模型目标缺陷目标增量缺陷检测装置及电子设备缺陷检测结果图像待检测图像检测图像图像确定小样本检测申请筛选保证学习

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一种结合有限元模拟分析抑制高温钛合金锻造开裂的方法

一种结合有限元模拟分析抑制高温钛合金锻造开裂的方法

引用

作者：李学雄徐东生赵子博张金虎高立强孟智超关少轩王清江杨锐 110016 辽宁省沈阳市沈河区文化路72号

本发明属于材料科学与塑性加工领域，具体涉及一种结合有限元模拟分析抑制高温钛合金锻造开裂的方法。该方法根据高温钛合金实际锻造工艺规程，制定相应模拟测试方案；展开数值模拟，分析确定开坯锻造、镦拔各道次后，找出容易开裂、需... 详细信息

标准号: CN116306106A

本发明属于材料科学与塑性加工领域，具体涉及一种结合有限元模拟分析抑制高温钛合金锻造开裂的方法。该方法根据高温钛合金实际锻造工艺规程，制定相应模拟测试方案；展开数值模拟，分析确定开坯锻造、镦拔各道次后，找出容易开裂、需要优化的关键区域；根据不同目标区域特征，制定具有不同表面的锤头进行锤击的模拟方案，并展开数值模拟；对比原工艺模拟，评估表面锤击后，目标区域是否缓解拉应力或者损伤情况；迭代模拟优化表面锤击工艺，最终优化的方案进行锤击。本发明解决高温钛合金等难变形材料锻造过程中表面易开裂导致成材率低，因排伤中断锻造过程使加工周期大幅度延长，以及由于热加工路径改变引起的组织恶化等问题。

关键词：锤击高温钛合金锻造数值模拟热加工优化目标区域特征塑性加工领域难变形材料迭代模拟工艺规程工艺模拟关键区域加工周期开坯锻造模拟测试模拟分析目标区域材料科学成材率拉应力锤头镦拔损伤制定中断缓解恶化评估分析

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基于联合注意力机制的小样本图像目标识别方法及系统

基于联合注意力机制的小样本图像目标识别方法及系统

引用

作者：周倩文张必银刘玖周卢海风罗善益 430200 湖北省武汉市凤凰产业园藏龙北路1号

本发明公开了一种基于联合注意力机制的小样本图像目标识别方法及系统，其通过构建包含空间注意力学习模块和通道注意力学习模块的联合注意力网络，然后扩充训练数据，对联合注意力网络进行训练和参数进行优化，利用训练好的联合注意力... 详细信息

标准号: CN112580694A

本发明公开了一种基于联合注意力机制的小样本图像目标识别方法及系统，其通过构建包含空间注意力学习模块和通道注意力学习模块的联合注意力网络，然后扩充训练数据，对联合注意力网络进行训练和参数进行优化，利用训练好的联合注意力网络分别对已知目标类型图像和待定目标类型图像进行特征提取，获得已知目标类型图像特征和待定目标类型图像特征，根据两个图像特征之间修正后的余弦距离判定目标类型。通过引入CBAM注意力模块，利用CBAM注意力关注图像中的目标区域特征，改进图像的特征表示，提取出更加鲁棒和更具判别性的特征，有效提高小样本目标识别的准确率；同时将输入图像进行分割，提取局部特征，加强对图片中目标局部特征的学习。

关键词：注意力图像特征待定目标局部特征目标类型学习模块小样本图像联合目标区域特征图像目标识别注意力机制网络关注图像目标识别判定目标输入图像特征表示特征提取训练数据余弦距离准确率构建鲁棒修正分割引入优化改进学习图片

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一种目标检测模型的训练方法、目标快速检测方法

一种目标检测模型的训练方法、目标快速检测方法

引用

作者：王岳环杜雅丽张津浦戴开恒耿铭良 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、目标快速检测方法，该训练方法包括：在训练时添加目标区域特征增强层；利用特征提取单元对训练样本进行特征提取，对上一级特征提取单元输出的特征图取通道平均，得到通道数归一的第一特征值... 详细信息

标准号: CN111461213B

本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、目标快速检测方法，该训练方法包括：在训练时添加目标区域特征增强层；利用特征提取单元对训练样本进行特征提取，对上一级特征提取单元输出的特征图取通道平均，得到通道数归一的第一特征值矩阵；遍历所述训练样本中的每一个像素点，生成第二特征值矩阵；将所述第一特征值矩阵与第二特征值矩阵元素值相乘得到第三特征值矩阵；将所述第三特征值矩阵与预置的调节函数相乘，然后与特征图的每一个通道特征矩阵做元素值加法，得到目标增强特征图并输入下一特征提取单元中；本发明使网络充分训练，平衡了网络深度和检测精度间的关系，增强了特征图的背景感知能力，检测精度高且计算较简单，易于硬件平台移植。

关键词：特征值矩阵特征提取单元特征图相乘训练样本矩阵目标区域特征背景感知快速检测目标检测特征提取通道特征硬件平台增强特征通道数像素点增强层检测遍历预置加法网络移植输出平衡

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