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[发明专利]一种活体检测的方法、装置以及存储介质-CN202310390679.9在审
发明人：张克越;周千寓;姚太平;尹邦杰;丁守鸿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种活体检测的方法、装置以及存储介质。通过对样本数据集中的样本特征进行自适应采样，以得到各个样本类别对应的基底样本特征；并按照采样分布的权重信息对基底样本特征进行线性组合得到新的风格信息；并进行特征重组得到重组特征；然后配置对应的多维度损失信息进行模型训练，从而进行活体检测。由于采用样本自适应的特征增强构建重组特征，并配置相应的白化损失信息，增强了模型在未见目标域上的泛化能力，可以在不访问任何域标签的情况下学习到针对每个样本的跨域不变特征，从而提高模型的泛化性，提高活体检测的准确性。
一种活体检测方法装置以及存储介质

[发明专利]一种基于区域特征对齐的无监督域适应语义分割方法-CN202111196859.0在审
发明人：庄楚云;周千寓;鲁学权;马利庄 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于区域特征对齐的无监督域适应语义分割方法，该方法包括：训练学生‑教师模型：将源域图片输入到学生模型中得到分割预测结果，将源域图片的分割预测结果和源域标签进行交叉熵损失计算，对源域图片和目标域图片的像素点做基于类别的融合，得到的第一融合图片经过学生模型的分割预测结果和第一融合图片的伪标签进行一致性损失的计算，对源域图片和目标域图片的像素点做基于区域的融合，对第二融合图片和目标域图片进行区域特征对齐获取对比损失，计算三类损失的梯度，反传梯度更新学生模型的参数，同时更新教师模型的参数；采用训练的教师模型对目标域图片进行语义分割。与现有技术相比，本发明分割效果的鲁棒性和稳定性大大提高。
一种基于区域特征对齐监督适应语义分割方法

[发明专利]神经网络的生成、图像处理方法、装置、电子设备及介质-CN202110349332.0在审
发明人：古祁琦;周千寓;程光亮;石建萍;马利庄 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络的生成、图像处理方法、装置、电子设备及介质，其中，神经网络的生成方法包括：对样本图像进行形变矫正变换，得到样本图像对应的矫正图像；利用样本图像对应的矫正图像训练待训练神经网络，得到目标神经网络。本公开通过对样本图像进行矫正变换，然后利用得到的矫正图像来训练待训练神经网络，从而能够降低目标对象在图像中的形变对神经网络的训练结果造成的影响，提升目标神经网络的精度。
神经网络生成图像处理方法装置电子设备介质

[发明专利]目标检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110558156.1在审
发明人：何路;周千寓;李祥泰;程光亮;李逍;马利庄 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标视频中的待测视频帧和待测视频帧之前的历史视频帧；将历史视频帧与待测视频帧进行特征聚合处理，生成第一聚合特征数据；以及分别对待测视频帧和历史视频帧进行目标检测，确定待测视频帧对应的目标数量的第一特征数据，和历史视频帧对应的目标数量的第二特征数据；并将第一特征数据和第二特征数据进行特征聚合处理，生成第二聚合特征数据；基于第一聚合特征数据和第二聚合特征数据，确定待测视频帧对应的检测结果。
目标检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络训练方法、图像处理方法、装置及电子设备-CN202110219356.4在审
发明人： 周千寓;程光亮;石建萍;马利庄 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络训练方法、装置、电子设备及存储介质，该神经网络训练方法包括：基于生成的目标维度的域变量，对接收到的源域图像进行数据扩增，得到处理好的源域图像；将处理好的源域图像和目标域图像输入到域无关特征提取器进行特征提取，分别得到处理好的源域图像的域变量无关特征向量以及目标域图像的域无关特征向量；将域变量无关特征向量以及域无关特征向量输入至域辨别器以及神经网络中的目标任务网络；基于域辨别器输出的判别结果，对域辨别器以及域无关特征提取器进行参数调整，并基于目标任务网络输出的预测结果以及源域图像的标注结果对目标任务网络以及域无关特征提取器进行参数调整，得到训练好的神经网络。
神经网络训练方法图像处理装置电子设备

[发明专利]样本图像生成、图像处理、智能行驶控制方法及装置-CN202011197925.1在审
发明人： 周千寓;程光亮;石建萍;马利庄 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本图像生成、图像处理、智能行驶控制方法及装置，包括：获取源域图像、所述源域图像的第一标注信息、以及目标域图像；基于表征多种物体在源域的各个图像中分布特征的空间先验分布矩阵、以及所述目标域图像的第一语义分割图像，将所述源域图像和目标域图像进行语义融合，得到融合图像；以及对所述第一语义分割图像、以及所述源域图像的第一标注信息进行语义融合，得到所述融合图像对应的第二标注信息；根据融合图像以及所述融合图像对应的第二标注信息，生成样本图像。
样本图像生成处理智能行驶控制方法装置

[发明专利]神经网络的训练、图像语义分割方法及装置-CN202010296170.4在审
发明人： 周千寓;程光亮;石建萍;马利庄 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络的训练、图像语义分割、智能设备控制方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该神经网络的训练方法包括：基于前一轮训练完成的神经网络确定第一图像样本的伪标注语义类别信息；根据有伪标注语义类别信息的第一图像样本、以及有标注语义类别信息的第二图像样本，对前一轮完成的神经网络进行本轮训练，得到本轮训练后的神经网络；重复执行上述步骤，直到满足训练截止条件，得到训练完成的神经网络。上述方案利用加入了部分未标注的图像样本实现自训练学习，降低了人工成本，提升了神经网络训练的效率。
神经网络训练图像语义分割方法装置

[发明专利]神经网络的训练方法、图像处理方法及装置-CN202010278429.2在审
发明人： 周千寓;程光亮;石建萍;马利庄 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络的训练方法、图像处理方法及装置，其中，该训练方法包括：利用学生网络对目标图像的第一噪声图像进行语义分割处理，得到第一语义分割图像；利用教师网络对目标图像的第二噪声图像进行语义分割处理，得到第二语义分割图像；并基于第二语义分割图像，确定第二语义分割图像中各个像素点的可信度信息；基于第一语义分割图像、第二语义分割图像、以及可信度信息，更新学生网络的参数值；基于更新的学生网络的参数值，更新教师网络的参数值。本公开实施例通过第一语义分割图像、第二语义分割图像和可信度信息控制学生网络和教师网络学习目标图像中的特定特征，避免学生网络和教师网络在迁移学习中的负迁移。
神经网络训练方法图像处理装置

[实用新型]一种适用于协作波束成形技术的无线传感器网络节点-CN201720940306.4有效
发明人： 周千寓;孙庚;邹德怀;张甬;张雨霖;陈瑀璇;刘衍珩 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： H04W84/18 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种适用于协作波束成形的无线传感器节点。其设计目的是使该节点适用于基于无线传感器网络的协作波束成形技术，进而克服传统无线传感器网络的通信时延较高、功率受限及多跳通信路由开销较大的问题。所述无线传感器节点，包括处理器模块、传感器模块、无线通信模块、电源系统和接口模块。所述电源系统用以给整个无线传感器节点进行供电；所述无线通信模块，包括振荡器、移相器和放大器等子模块，用以发送信号、同步相位及接收目标节点的反馈信号，使各个协作节点可以协作通信，从而使其适用于分布式协作波束成形；所述传感器模块包括各类的传感器及A/D转换器；所述数据存储模块用于存储通信模块接收的或处理器模块处理后的各种数据。
无线传感器节点无线传感器网络波束成形技术无线通信模块处理器模块传感器模块波束成形电源系统协作无线传感器网络节点放大器存储通信模块数据存储模块本实用新型分布式协作多跳通信发送信号反馈信号功率受限接口模块接收目标路由开销通信时延同步相位协作节点协作通信移相器振荡器子模块传感器供电

[实用新型]多功能模块化智能家居服务机器人-CN201720397878.2有效
发明人：沈昱成;赵泽睿;周千寓;熊泰然;赵宏伟 -专利权人：沈昱成
申请日： 2017-04-17 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： A47L11/40 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种多功能模块化智能家居服务机器人，属于家用机器人领域。驱动模块与监控模块通过插拔方式连接，驱动模块与扫地模块或拖地模块通过插拔方式连接，环境监测模块与扫地模块或拖地模块通过插拔方式连接。用户可根据实际使用需要，选择相关功能模块进行插拔组合，从而实现扫地、拖地、监控、环境监测等功能。它设有激光雷达，可融合多传感器信息，自主规划扫地、拖地路线，也可连接WiFi，用户可通过手机APP控制其运动；它也可向用户手机APP发送实时监控视频，汇报环境监测数据。优点在于构思新颖、结构简单，使用方便。采用模块化设计，既丰富了机器人的功能，又降低成本。提高了清洁效果和工作效率。实用性强。
多功能模块化智能家居服务机器人

[发明专利]一种楔形铅笔尖的切削方法及装置-CN201510116056.8有效
发明人： 周千寓;侯强 -专利权人： 周千寓
申请日： 2015-03-17 - 公布日： 2015-06-17 - 主分类号： B43L23/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种楔形铅笔尖的切削方法及装置，属于铅笔尖切削方法及装置。刀片分别固定在齿条前端凸台上，左齿条、右齿条分别插入底座侧面的槽内，主动轴、从动轴分别插入底座上的孔内，摇杆套接在主动轴上，该摇杆从底座右侧的槽伸出，主动齿轮与从动齿轮啮合连接，端盖通过紧定螺钉与底座固定连接，螺钉和螺母将压板安装在端盖上的耳环上，端盖上有用于铅笔定位的V形槽。本发明结构新颖，成本较低，便于推广和维修的铅笔扁尖切削装置，可以用于有效削制填涂机读卡所需的扁状铅芯。
一种楔形铅笔切削方法装置

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