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[发明专利]语言模型的训练方法及装置、对话语音识别方法及装置-CN202111531961.1在审
发明人： 杨麒弘;周绍钧;唐俊杰 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种语言模型的训练方法及装置、对话语音识别方法及装置。本公开的至少一个实施例中，收集用于描述地物元素的兴趣点，而地物元素可以是现实世界的任意一个位置点，比如大厦、商铺、餐馆、公交站牌等，即，兴趣点表达的是现实世界的地点，因此，利用兴趣点修改训练语料中的事件发生地，既可以生成包括兴趣点的新语料，同时不会改变语料的含义，与通用的语料相比，新语料包含了网约车等场景会经常出现的对话元素，即兴趣点；进而利用包括兴趣点的新语料训练得到语言模型，使得语言模型能够提高特殊场景下的对话语音识别准确性，如网约车场景下对话语音中兴趣点的识别。
语言模型训练方法装置对话语音识别

[发明专利]对话文本分类方法、装置及存储介质-CN202111611961.2在审
发明人：呼布钦;唐俊杰;周绍钧;吴旭东;勾健;张少云;邬小鹏;卞智;苑丽杰;杨麒弘 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开涉及一种对话文本分类方法、装置及存储介质。通过获取对话音频的对话文本，由于对话文本包括一个以上的话语文本，因此，根据该一个以上的话语文本之间的关联关系，确定出的每个话语文本的第一表示向量可以是上下文相关的单句话表示向量。根据每个话语文本的第一表示向量，确定出的对话文本的第二表示向量可以是整段对话表示向量，从而有效地对说话者级别的上下文进行了建模，同时还可以捕获对话文本中不同说话者之间的话语文本的关联关系，以及同一说话者前后话语文本之间的关联关系。根据对话文本的第二表示向量可以准确识别出该对话文本的目标分类结果，从而可以做好风控及履约保障，保障司机和乘客的权益，提高出行安全和出行效率。
对话文本分类方法装置存储介质

[发明专利]一种图像检测识别方法及系统、电子设备、图像分类网络优化方法及系统-CN201910633174.4有效
发明人：周伟;张发恩;赵江华;杨麒弘;张祥伟;秦永强 -专利权人：创新奇智(青岛)科技有限公司
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别领域，特别涉及图像检测识别方法及系统、电子设备、图像分类网络优化方法及系统，包括步骤S1、提供待测图像；S2、利用检测分类模型将待测图像中的待识别目标进行检测以获得与待识别目标对应的掩膜图像；S3、将步骤S1中的待测图像和步骤S2中的掩膜图像进行合并以获得多通道图像；及S4、将多通道图像输入训练好的分类网络进行检测以对待识别目标进行分类，掩膜图像将待识别的目标与背景进行区分，以提高检测分类模型对待识别目标的识别效率，同时，由于多通道图像相对于待测图像代表了待识别目标更全面的信息，将其输入训练好的分类网络进行检测以对所述待识别目标进行分类，能很好的提高检测的准确率且能获得更细致的分类结果。
一种图像检测识别方法系统电子设备分类网络优化

[发明专利]多尺寸自适应的PCB锡膏区域检测系统及检测方法-CN201911273779.3在审
发明人：汤寅航;张发恩;杨麒弘;赵迪 -专利权人：创新奇智（北京）科技有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺寸自适应的PCB锡膏区域检测系统、方法，其中，系统包括；图像切分模块，用于将每张PCB电路板图像切分成M张子图；图像扩增模块，用于对每张子图进行图像扩增；模型训练模块，用于将各扩增图训练形成一用于识别PCB电路板图像上的锡膏区域的识别模型；图像输入模块，用于输入待检测的PCB电路板图像；图像尺寸变换模块，用于将待检测的PCB电路板图像变换为具有不同图像尺寸的多张PCB图像；图像识别模块，用于将各PCB图像作为识别模型的输入识别输出待检测的PCB电路板图像上的锡膏区域图像，本发明能够保证对PCB电路板图像的锡膏区域识别的高精度和低时延，适用对新PCB产品锡膏区域的识别检测。
尺寸自适应 pcb 区域检测系统方法

[发明专利]一种图像关键区域检测方法及其系统、终端设备-CN201910042460.3有效
发明人：张发恩;杨麒弘;赵江华;张祥伟;秦永强 -专利权人：创新奇智（重庆）科技有限公司
申请日： 2019-01-16 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像关键区域检测方法及其系统、终端设备，其利用深度学习方法对待分类的商品训练出一个分类网络，用该神经网络对待分类的商品进行前向推理，得到商品的类别和激活图，进一步基于与商品的类别匹配的编码作为神经网络的梯度，进行反向传播，获得可反映待处理图像的关键区域的梯度激活图，从而可将与所需的分类信息相关度不大的非重要区域剔除，从而减少原始待处理图像的背景干扰，并获得所需的关键区域。与现有的需要进行人工标注的方法不同，本发明所提供的技术方案，可通过神经网络的自身训练而得到，通过这样的检测方法及其系统得到的关键区域相比于通过人为手工标注的关键区域可具有更优的鲁棒性。
一种图像关键区域检测方法及其系统终端设备

[发明专利]基于图像识别的门店比对方法-CN201910953557.X在审
发明人：张发恩;杨麒弘;秦永强 -专利权人：创新奇智(北京)科技有限公司
申请日： 2019-10-09 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像识别的门店比对方法，包括训练阶段：1)构成数量为m*k张的mini‑batch门店图片；2)门店图片经过神经网络的最后一个卷积层后得到大小为(N,C,H,W)的特征图；全局池化得到门店图片的全局特征，并且采用tri‑hard的策略，构造三元组，利用三元组损失函数进行训练；3)获取关注的局部区域，然后计算出特征图上对应的区域，通过全局池化得到门店图片的局部特征，利用此局部特征，同样利用所述三元组损失函数进行训练；推理阶段：将门店图片的全局特征和局部特征联合起来，得到门店图片表达的最终特征；计算两个门店图片最终特征之间的距离，如果小于规定阈值认为是同一个门店图片，否则不是同一门店图片。本发明具有提高门店的识别效果的优点。
图片局部特征三元组全局特征损失函数最终特征特征图池化局部区域神经网络图像识别训练阶段比对卷积推理全局联合