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[发明专利]位置嵌入解释方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110334812.X有效
发明人：丁冬睿;陈勐;张凯;杨光远 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种位置嵌入解释方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取原始数据集，并对原始数据集进行预处理；获取多个位置数据对应的多个位置；根据预处理后的原始数据集中的多个位置上下文序列，利用Skip‑gram模型学习得到多个位置嵌入向量；获得多个位置类别数据对应的多个位置类别；利用Skip‑gram模型学习得到多个位置类别嵌入向量，使多个位置嵌入向量与多个位置类别嵌入向量均位于原始向量空间中；按照预定的规则，将每个位置嵌入向量从原始向量空间转换到语义向量空间，得到每个位置嵌入向量对应的位置语义表示。该方法能够学习更多的语义信息，使每个维度的向量都有可解释性。
位置嵌入解释方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]异常图像检测方法及装置-CN202111229937.2有效
发明人：张凯;苏皖;王潇涵;杨光远;房体品;魏红雷;孔妍;张梅玉;牛德奎 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明是关于一种异常图像检测方法和装置，方法包括：在目标分类模型训练过程中，获取有标记的源域样本图像和无标记的目标域样本图像；使用源域样本图像训练目标分类模型中的第一标签分类器和特征提取器；使用所述特征提取器提取所述目标域样本图像中每个图片的图片特征；根据每个图片的图片特征计算对应的熵和能量函数，以确定所述目标域样本图像中的正常类别图片和异常类别图片；使用所述第一标签分类器对所述正常类别图片进行分类，以确定每个正常类别图片的伪标记；根据所述正常类别图片的伪标记和所述异常类别图片进行度量学习，以确定度量学习的对比损失；根据所述对比损失优化所述目标分类模型。
异常图像检测方法装置

[发明专利]一种基于小样本数据的实时推荐方法和系统-CN202111083715.4有效
发明人：张凯;马乐乐;杨光远;朱国立;王子璇;张梅玉 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于小样本数据的实时推荐方法，所述方法提供实时学习，实时的范围t可以根据不同应用环境进行调整。具体来说，本发明基于历史时间段t−1数据训练的模型，加入当前时间段t收集的数据，经过重训练之后对时间段t+1的用户交互进行预测。本发明从样本选取、模型测试到模型使用均利用了样本的时序特征，从而使得训练速度更快，检测精度更高，降低了异常检测误报率。
一种基于样本数据实时推荐方法系统

[发明专利]基于知识图谱的任务类智能对话构建方法及系统-CN202111194340.9在审
发明人：张凯;郝凡昌;王潇涵;杨光远;丁冬睿;房体品 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法及系统，其首先构建知识图谱，在知识图谱中设置意图实体和词槽实体；然后设置所述意图实体指向词槽实体或者指向其他意图实体，且所述词槽实体之间不存在相互关系。通过将任务类问答中的意图及词槽链入知识图谱的构建过程中，充分利用知识图谱的结构优势，获取不同意图及词槽之间的关系，减少意图及词槽的配置，方便不同任务之间的相关关联；并在图谱中实体间任务的流转方向上，设置意图实体单向指向词槽实体或者其他意图实体，且词槽实体之间不存在相互关系，从而简化图谱实体结构，保证意图实体能够高效的寻找与之相关的词槽实体或者其他意图实体，实现意图之间的跳转以及意图的反向询问。
基于知识图谱任务智能对话构建方法系统

[发明专利]基于元学习和记忆网络的图像分类方法及系统-CN202111040907.7有效
发明人：张凯;马乐乐;丁冬睿;魏红雷;孔妍;房体品 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习和记忆网络的图像分类方法及系统，首先学习得到图像原始特征表示；设置一个记忆网络模块，记忆网络模块中的每一个记忆块对应保存着相应类别的元知识；将图像原始特征表示分别与记忆块进行计算得到读参数,利用读参数从记忆块中获得图像最终特征表示；将图像最终特征表示映射到所有记忆块上，计算得到其在每一个记忆块对应类别上的概率值，根据概率值的大小判断其所属分类。本发明通过设计与类别一一对应的记忆块并构成记忆网络模块，每一个记忆块对应相应类别的元知识，同时通过共享记忆块的模式，学习类别间的元知识信息，从而当同类图像对其操作时起到辅助作用的同时抑制其他类图像在该类上的表现，实现更好的预测。
基于学习记忆网络图像分类方法系统

[发明专利]基于领域翻转的机器人巡航目标识别方法及系统-CN202110803498.5有效
发明人：杨光远;韩忠义;丁冬睿;孔妍;张梅玉 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于领域翻转的机器人巡航目标识别方法及系统，其首先根据源域数据和目标域数据训练得到域自适应模型，然后利用域自适应模型对目标域数据进行训练，并使用噪声学习方法挑选得到目标域可信样本，接着将目标域可信样本作为源域数据，将源域数据作为目标域数据对域自适应模型进行训练，最后不断迭代优化,直至自适应模型学到最优的域不变特征。本发明通过引入噪声学习方法，提高了目标域干净伪标签样本筛选准确率，增加了目标域的可信度；同时通过不停的迭代翻转源域和目标域，可学到最优的域不变表示，从而提升源域的识别率，进而有效的降低机器人巡航的误诊率，提高开放场景的识别效率。
基于领域翻转机器人巡航目标识别方法系统

[发明专利]灰度图像增强方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110298358.7有效
发明人：丁冬睿;秦者云;袭肖明;杨光远 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种灰度图像增强方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取训练图像集合x1，并对x1进行图像增广，得到增广图像集合{x2,x3,…xp}；构建图像匹配网络模型，其中，所述图像匹配网络模型包括分布匹配网络和结构匹配网络，用于对输入所述图像匹配网络模型的灰度图像进行分布匹配和结构匹配，实现灰度图像增强；利用{x1,x2,x3,…xp}，对所述图像匹配网络模型进行模型训练；获取待增强的灰度图像，并将所述待增强的图像输入到训练好的图像匹配网络模型中，得到增强后的灰度图像。该方法拓宽了图像处理的范围，使目标的灰度分布得到很好的分离，保证生成的增强图像在灰度分布上具有良好的质量。
灰度图像增强方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于少量标签数据自监督联合学习的图像分类方法及系统-CN202111029018.0在审
发明人：丁冬睿;曲浩;王潇涵;杨光远;房体品;逯天斌 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于少量标签数据自监督联合学习的图像分类方法及系统，其对无标签图像数据进行灰度转化，并为灰度图像设置色彩标签；对无标签图像数据按比例进行裁剪，并为裁剪后的小图像设置相对位置标签；对无标签图像数据旋转多个角度，并为旋转图像设置角度旋转标签；采用上述三种自监督图像数据以及带有少量标签的图像数据对基础训练模型进行综合训练，得到少量标签训练模型。通过在训练模型中分别引入三种自监督任务，使少量有标签数据和三种自监督任务共用一个编码层结构参数共享，让原本少量有标签数据学习特征不明显变为学习特征充分；利用自监督学习任务提高特征提取网络的表征能力，改善少量有标签数据分类任务的效果。
基于少量标签数据监督联合学习图像分类方法系统

[发明专利]一种基于多分支视频异常检测方法和系统-CN202110334827.6有效
发明人：张凯;韩忠义;杨光远;逯天斌 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多分支视频异常检测方法，所述方法包括：步骤S1：对视频样本作变化以增加视频样本的数量；步骤S2：构建异常检测模型，进行模型训练；步骤S3：进行多分支异常检测模型的测试；步骤S4：用多分支异常检测模型进行异常检测。本发明从样本选取、模型测试到模型使用均利用了视频样本的时序特征，从而使得训练速度更快，检测精度更高，降低了异常检测误报率。
一种基于分支视频异常检测方法系统

[发明专利]人脸区域分割方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110298488.0有效
发明人：杨光远;郝凡昌;张凯;孔妍 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸区域分割方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取平均人脸模板，获取图像质量需求描述图谱；获取多幅高分辨率人脸图像，构建当前人脸图像的边界域多维数据体；对每个边界域多维数据体进行像素级手工标注；选择分类器模型，以标注后的多个边界域多维数据体为数据集，对所述分类器模型进行训练；获取待分割的高分辨率人脸图像，构建当前人脸图像的边界域多维数据体；利用所述训练好的分类器模型，对所述待分割的高分辨率人脸图像的边界域多维数据体进行分割。本发明使人脸区域分割更具有针对性、分割结果更加准确，并最大可能保留感兴趣子区域的局部丰富的细节信息。
区域分割方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于多尺度视频异常检测方法-CN202110542929.7有效
发明人：房体品;韩忠义;杨光远;张凯 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度视频异常检测方法，所述方法包括：步骤S1：获取视频样本数据，对视频样本作多尺度变化；步骤S2：构建异常检测模型，进行模型训练；步骤S3：进行多尺度异常检测模型的测试。本发明通过将预测的帧和真实的帧在不同尺度上分块，提高了局部异常的监测敏感性。
一种基于尺度视频异常检测方法

[发明专利]一种图像检索方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110841488.0在审
发明人：丁冬睿;姚丽;杨光远;逯天斌;房体品 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像检索方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待检索图像和文本；利用VGGNet网络模型提取图像特征；提取文本的Word2vec特征和TF‑IDF特征并进行深度串联，得到文本特征；对图像特征与文本特征进行融合，构建残差特征和门特征，并按照权重线性组合，得到融合特征；通过度量学习的方法，对权重进行学习，得到最终权重；将待检索图像的最终融合特征作为待检索特征，计算与检索数据库内的多个图像的检索特征之间的相似性度，返回符合检索要求的图像。该方法基于图像和文本两种模态类型的数据，实现了不同模态数据的信息融合，并利用融合后的信息完成检索任务，从而提升检索的性能。
一种图像检索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]复杂背景细粒度图像检索系统及方法-CN202110492805.2有效
发明人：贾式武;孙自若;丁冬睿;逯天斌 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂背景细粒度图像检索系统和方法。该系统包括：卷积神经网络，用于提取待处理图像的N层特征图；细节增强模块，与第(N‑1)层卷积层连接，得到n个子嵌入特征，计算n个分类学习损失；第一特征分支，与第(N‑1)层卷积层连接，用于生成第一嵌入特征，计算第一度量学习损失；第二特征分支，与第N层卷积层连接，用于生成第二嵌入特征，计算第(n+1)个ID Loss和第二Triplet Loss；特征融合模块，与第一特征分支和第二特征分支连接，用于将第一嵌入特征和第二嵌入特征进行融合。本发明对图片进行背景去除，并利用细节增强模块挖掘图片的细节信息，更好地应对细粒度识别场景。
复杂背景细粒度图像检索系统方法

[发明专利]一种视频片段查询系统和视频片段查询方法-CN202110519743.X有效
发明人：丁冬睿;刘新放;王潇涵;纪梦娟;房体品;魏红雷 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F16/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频片段查询系统和视频片段查询方法。所述系统包括：预处理模块，用于获取查询视频；视频哈希网络，用于提取查询视频的视频特征，并映射到公共空间，生成查询视频的第二特征向量组和查询视频的哈希码；语句哈希网络，用于获取查询语句，提取查询语句的语义特征，并映射到公共空间，生成查询语句的第一特征向量和查询语句的哈希码；相似度计算模块用于计算每个视频片段与所述查询语句之间的实数相似度分数和哈希相似度分数；位置预测网络用于基于相似度分数，预测查询视频中与查询语句相匹配的视频片段的开始时刻和结束时刻。本发明可以减少存储空间和计算量，同时具有相当的精度。
一种视频片段查询系统方法

[发明专利]一种视频实例分割系统和方法-CN202110408364.3有效
发明人：房体品;秦者云;卢宪凯;丁冬睿 -专利权人： 广东众聚人工智能科技有限公司
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频实例分割系统和方法。该系统包括：特征提取模块，用于获取待处理视频，提取视频帧的特征；浅层嵌入量估计模块，与特征提取模块连接，用于估计每个视频帧中的每个像素位置的显变量嵌入量，并建立每个待分割实例的浅层高斯分布模型；深层嵌入量估计模块，与特征提取模块连接，用于得到每个待分割实例的隐式信息，估计每个视频帧中的每个像素位置的隐变量嵌入量，对每个待分割实例的浅层高斯分布模型进行优化；聚类推理模块，与深层嵌入量估计模块连接，用于对每个视频帧中的每个像素位置进行推理聚类，得到待处理视频的分割掩码。本发明在保证分割精度的同时，减少了对设备计算能力的依赖。
一种视频实例分割系统方法

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