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基于分层块过滤和笔划特征的场景文字提取方法: 2010年; 场景文字包含了重要的场景图像的语义信息。因此将场景图像中出现的文字抽取出来,将会对场景图像的内容分析、检索和浏览提供有益的帮助。提出的场景文字提取方法,是在边缘检测的基础上,使用分层块过滤的方法在不同尺度上过滤背景,产生场景文字区域,然后对聚合出来的文字区域根据笔划颜色和笔划宽度方面的特征进行二值化分割得到二值化文字图像,这些二值化后的文字区域图像可以作为OCR引擎的输入进行识别,从而达到提取场景图像语义信息的目的。分层块过滤的方法能较好地过滤背景聚合产生文字区域,利用文字的笔划特征也能有效地分割出文字笔划像素。实验结果也证明了方法的有效性。; 柏宏飞金城; 关键词：笔划特征

基于深度学习的手绘草图图像检索方法: 本发明属于多媒体信息检索技术领域，具体为基于深度学习的手绘草图图像检索方法。本发明利用边缘轮廓检测技术和非极大值抑制技术实现彩色图像到类草图图像的转换，然后利用深度学习技术来构造查询草图和类草图的深度特征区分性特征表示，...; 张玥杰黄飞金城张涛

基于图像动态分割的手绘草图图像检索方法及系统: 本发明属于图像检索技术领域，具体为一种基于图像动态分割的手绘草图图像检索方法与系统。本发明具体步骤为：数据库图像预处理；图像兴趣点局部特征提取；图像动态分割处理；图像兴趣点全局特征提取；图像兴趣点特征构造；手绘草图特征提...; 金城王浙明袁建伟张玥杰薛向阳

基于连通区域和间隙模型的车牌字符分割方法: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于连通区域和间隙模型的车牌字符分割方法。本发明首先对车牌灰度图像进行二值化处理，然后对二值化后的车牌图像标记连通区域，初步获得车牌中字符区域，再根据标准车牌字符间的比...; 蒋龙泉王琰滨冯瑞金城薛向阳

基于深度学习的跨模态主题相关性建模方法: 本发明属于跨媒体相关性学习技术领域，具体为基于深度学习的跨模态主题相关性建模方法。本发明包括两个主要算法：基于深度词汇的多模态文档表示，融合跨模态主题相关性学习的关系主题模型建模。本发明利用深度学习技术来构造深度语义词汇...; 张玥杰程勇刘志鑫金城张涛

基于边缘计算和多传感器联合的安防监控系统及工作方法: 本发明公开了一种基于边缘计算和多传感器联合的安防监控系统及工作方法。该系统包括边缘节点模块、后端存储管理模块和前端可视化模块三部分；边缘节点模块由多个相互间通信的监控节点构成；每个监控节点包括若干毫米波雷达、一台监控云台...; 金城王中策吴渊

融合Web挖掘、多特征与有监督学习的汉英未登录词翻译方法: 本发明属于多媒体信息处理技术领域，具体为一种融合Web挖掘、多特征与有监督学习的汉英未登录词翻译方法。本发明包含四个步骤：预处理和参数估计、基于Web的翻译候选获取、基于多特征的翻译候选表示、翻译结果的排序与评估。本发明...; 张玥杰苏艳霞金城薛向阳

基于Transformer特征融合的时间序列分类网络被引量：2: 2023年; 在时间序列分类任务中,模型集成方法通过训练多个基础模型并利用一定的规则来聚合基础模型的输出,从而得到比单一基础模型更准确的结果。目前模型集成方法主要关注基础模型的选择以及如何提高基础模型的差异性和多样性,忽视了对聚合规则的探索。针对这一问题,提出了基于Transformer特征融合的时间序列分类网络(Transformer Feature Fusion Network,TFFN)。该网络包含二重Transformer编解码器(Dual Transformer Encoder Decoder,Dual TED)和基于Transformer的具有样本分布感知特性的分类模块(Transformer Encoder Head,TEH)两个核心组件。Dual TED利用Transformer的注意力模块对基础特征进行提取和融合,得到具有更强辨别性的融合特征。具有样本分布感知特性的分类模块根据融合特征对时间序列进行更准确的分类,从而弥补现有集成模型方法忽视特征融合、集成规则过于简单的不足。实验结果表明,TFFN在多个主流时间序列分类数据集上取得了最好的成绩。; 段梦梦金城; 关键词：TRANSFORMER

一种视频广告的自动检测方法: 本发明属于计算机视频处理技术领域，具体为一种视频广告的自动检测方法。本发明输入为电视台播放的数字电视信号或本地视频格式，综合采用颜色、纹理和边缘特征，对视频进行镜头分割，关键帧提取，FMPI帧分类，拷贝检测，和疑似广告检...; 金城吴渊段超薛向阳

一种交通标志及信号灯检测和识别的优化算法: 本发明公开了一种交通标志及信号灯检测和识别的优化算法；该算法分为特征提取阶段、区域候选阶段、层次分类阶段。特征提取阶段引入Ghost bottleneck模块构建特征提取网络，在ImageNet上进行大数据训练，得到预训...; 王卓曜金城刀坤

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