酷贝科技申请基于图像增强与 3D 卷积神经网络的视频行为识别方法...
该方法包括从目标视频中确定出待识别图像,并对待识别图像进行特征增强,得到增强图像,然后将增强图像输入行为识别模型,得到至少一个行为识别结果,其中,行为识别模型是基于初始3D卷积神经网络模型训练得到的;再将增强图像输入训练好的场景识别模型,得到场景识别结果,然后基于至少一个行为识别结果和场景识别...
天亿马:基于神经网络的技术包括图像超分辨率、NLP自然语言处理...
天亿马:基于神经网络的技术包括图像超分辨率、NLP自然语言处理、图像识别、语音识别,人脸识别等金融界10月17日消息,有投资者在互动平台向天亿马提问:尊敬的董秘您好,贵公司是否有利用神经网络进行图像超分辨率的技术。贵公司是否还有其他关于神经网络的技术。公司回答表示:我司基于神经网络的人工智能技术除了图像超分...
浙江大华申请图像检测专利,提高活体识别准确率
通过目标神经网络模型的第一编码器对待检测图像进行特征提取,得到目标局部特征;通过目标神经网络模型的第二编码器对待检测图形进行特征提取,得到目标全局特征;通过目标神经网络模型的检测头对目标全局特征进行边框识别,得到待检测图像的边框特征;对目标局部特征和目标全局特征进行融合,得到目标融合特征;将边框特征、...
重庆通渝科技申请种K means & BP神经网络的高速小客车出行特征...
包括以下步骤:S1:对已收集的ETC数据进行预处理;S2:提取小客车出行特征指标;S3:通过Canopy预聚类算法、K??means聚类算法和蚁群算法相结合的混合聚类算法对用户特征群体进行分类;S4:设置神经网络层数、隐藏层神经元个数、期望误差、学习率、动量因子、节点激活函数参数;S5:以小客车出行特征指标数据作为模型输入,构建BP神...
【广发金工】2024精选深度报告系列之四:基于卷积神经网络的ETF...
通过构建标准化的价量数据图表,设计了卷积神经网络识别其中价格和交易量的走势形态,将其与未来股价进行建模,从而实现对未来股价的预测。然后基于个股因子值和权重数据计算权益指数的因子值,再进一步映射到ETF中。实证分析。周频ETF轮动模式下,ETF_fimage因子的IC均值为6.9%,IC胜率为62%,多空年化收益为20.4%,多空...
雄帝科技申请基于深度学习的验讫章信息识别方法、装置以及存储...
雄帝科技申请基于深度学习的验讫章信息识别方法、装置以及存储介质专利,提升验讫章信息识别准确率,向量,算法,验讫章,深度学习,雄帝科技,神经网络
锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softmax层。本发明在两个空间注意力模块中都设置了全局中值池化操作层,将第一空间注意力模块中的部分校准图输入到第二空间注意力模块中,使得第二校准图对不同尺度的特征信息均具有校准效果,DSAG单元能够更加充分地从低分辨率人脸图像中提取有用特征信息。
...主要通过低误报率目标精确识别技术、嵌入式深度神经网络建模技术
公司应用在铁路领域的智能监控解决方案主要通过低误报率目标精确识别技术、嵌入式深度神经网络建模技术、高精度摄像机集群联动技术,采用先进的坐标畸变矫正转换算法和精密云台系统,结合边缘计算模组实现目标范围内全天候目标监控。在铁路沿线桥头、隧道口、路基地段以及动车所场景,系统可准确在夜间、雨雪天气、云台转动、镜头...
QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能基于前述研究结果,团队采用迁移学习策略评估不同细胞系中染色质空间结构特征与CNV之间的关联模式差异性。具体地,将GCN模型在RPMI8226细胞系中进行预训练后,仅使用U226细胞系中2%的CNV标签进行微调,模型在U226细胞系中的CNV预测率达93.21%,且仅需几个训练轮次便可以...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
我们可以发现,上述过程其实就是一个神经网络,低层级负责识别图像基础特征,多个基础特征整合后变成上一层的特征,逐层处理,最终在顶层判断出是什么物体。这就是CNN的基础思路。三、CNN的基本原理CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:...