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基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统

摘要

本发明公开了一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统,包括:信号采集器、处理器以及结果输出模块;所述信号采集器:用于获取检测对象的多源异构信息;所述处理器:包括用于分别提取源信息和目标信息的深度特征学习模块,参数传递模块,以及预先训练好的分类器或回归器,通过所述分类器检测对象类别或通过所述回归器检测对象数值;所述结果输出模块:用于输出分类器或回归器的判断结果。本发明提供的一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统,检测过程采用分类器或回归器,可以融合多源异构数据,有效解决样本少的问题,自动提取目标高层多模态特征,精度高,而且使用方便。

著录项

  • 公开/公告号CN108734208B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN201810464348.4

  • 申请日2018-05-15

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构50253 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人陈千

  • 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

  • 入库时间 2022-08-23 11:26:32

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