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[发明专利]一种对抗样本的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310927137.0在审
发明人： 翟军治;崔文;杨子江 -专利权人：交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司;西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供一种对抗样本的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述对抗样本的生成方法，包括：利用预先构建的图像识别模型，对目标图像进行图像识别处理，获得目标图像的识别结果；根据目标图像的识别结果，确定目标图像中各像素点的像素梯度；基于目标图像中各像素点的像素梯度，对目标图像中的至少一个像素点进行灰度调节处理，得到与目标图像对应的对抗样本图像。该方法，在图像识别模型对目标图像的识别结果的基础上，得到目标图像中各个像素点的像素梯度，并基于各个像素点的像素梯度，为所述目标梯度的各个像素点进行无差别的进行灰度条件，以为目标图像添加扰动，得到对抗样本图像，该方法提高了对抗样本图像的生成速率。
一种对抗样本生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]道路异常检测方法、模型训练方法及相关装置-CN202310928790.9在审
发明人：刘娇;崔文;翟军治;杨子江 -专利权人：交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司;西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供了一种道路异常检测方法、模型训练方法及相关装置，涉及计算机领域。该方法包括：获得待处理道路图像；利用预设的检测模型对待处理道路图像进行检测，得到检测结果，该检测模型可识别的检测对象包括正常对象组和异常对象组，正常对象组中包括至少一个与异常对象组中的异常对象相似的正常对象，该检测结果用于指示待处理道路图像中包含的各目标检测对象；根据检测结果得到道路异常检测结果，该道路异常检测结果用于指示待处理道路图像中是否包含异常对象。如此，通过将异常对象及与异常对象相似的正常对象均作为检测对象，可减少将正常对象误识别为异常对象的情况，从而提高检测精度。
道路异常检测方法模型训练相关装置

[发明专利]一种工程图的数据提取方法及装置-CN202310179682.6在审
发明人：黄柳玉;田福康;高珊珊;翟军治;杨子江 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V30/422 文献下载
摘要：本申请公开了一种工程图的数据提取方法及装置，通过将目标工程图输入目标检测模型中，生成目标工程图中目标物的位置信息和第一类别信息；将目标工程图输入区域分割模型中，生成目标工程图中各个分区的位置信息和类别信息；综合目标物的位置信息和类别信息、各个分区的关键位置信息和第二类别信息，得到构建目标建筑的三维模型的结构数据；即通过目标检测模型和区域分割模型分别提取目标工程图中的目标物信息和分区信息，再结合目标物信息和分区信息得到三维模型绘制所需要的所有数据，既能根据目标物和分区的不同特性快速提信息，以提高数据提取效率，而且还能针对目标物和分区的特征训练模型的专注力，从而提高提取数据的准确性。
一种工程图数据提取方法装置

[发明专利]人脸搜索方法、装置及可读介质-CN202211329541.X在审
发明人：黄柳玉;翟军治;杨子江 -专利权人：交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司;西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本申请提供的一种人脸搜索方法、装置及可读介质，其方法包括：对待搜索的人脸图像进行特征处理，得到人脸特征向量；基于多个人脸数据组各自的代表特征向量与所述人脸特征向量的相似度，选取至少一个人脸数据组；基于选取的人脸数据组中预存人脸图像的特征向量，从中搜索与所述人脸特征向量匹配的预存人脸图像通过代表特征向量与待搜索的人脸图像的特征向量进行相似度比对，基于相似度来初步筛选出人脸数据组，之后从人脸数据组中筛选出匹配的人脸图像，进而大大减小了整个检索的计算量，由于各个人脸图像分布式地存储于各个数据组，数据组可以放置于一个或多个数据库，因此攻击者需要破坏所有数据组，可以有效的防止攻击者对操作系统的破坏；同时由于分组后数据存储量小，具有很好的隐蔽性，很难被攻击者探查；也无需重新编译内核，提升了使用效率。
搜索方法装置可读介质

[发明专利]文字的识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211318747.2在审
发明人：田福康;翟军治;杨子江 -专利权人：交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司;西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本申请适用于图像识别领域，提供了一种文字的识别方法，包括：获取图像数据；将图像数据输入至训练好的、融合Cascade R‑CNN模型以及Mask R‑CNN模型的第一神经网络模型，通过Cascade R‑CNN模型的结构将Mask R‑CNN模型中相邻的两个MASK分支之间连接起来，以通过第一神经网络模型提取文本的位置信息；根据位置信息获取图像文本数据；将图像文本数据输入至训练好的、包括LSTM模型和注意力模块的第二神经网络模型，通过注意力模块计算LSTM模型解码结果与LSTM模型编码结果之间的相似度，基于相似度得到文字识别结果。本申请还提供一种文字的识别装置、电子设备及存储介质。本申请旨在识别图像中的文字。
文字识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]生成对抗网络训练方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202211678589.1在审
发明人：田福康;温晨欣;翟军治;杨子江 -专利权人：交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司;西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明属于深度学习领域，公开了一种生成对抗网络训练方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：训练步骤：通过待训练生成对抗网络生成对抗图案，并根据对抗图案和原始人脸图像，得到对抗样本图像；将对抗样本图像输入预设的人脸识别模型中进行识别，得到识别结果；根据识别结果修改待训练生成对抗网络的网络参数；重复训练步骤，至识别结果中的识别错误率大于预设识别错误率阈值，得到训练完成的生成对抗网络。基于人脸识别模型的高准确性识别能力，促使生成对抗网络不断完善，有效提升生成对抗网络生成的对抗样本的对抗性及泛化能力，进而能够通过训练完成的生成对抗网络生成的对抗样本辅助人脸识别模型的训练，提升人脸识别模型的抗攻击性。
生成对抗网络训练方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于图像异常检测的金融欺诈行为识别方法及装置-CN202210753010.7在审
发明人： 翟军治;严宋扬;蒋泽锟;李一诺;田春霖 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像异常检测的金融欺诈行为识别方法及装置，通过获取客户在办理金融业务过程中被拍摄的多张照片作为待检测图片；针对每张待检测图片，计算该待检测图片与其他待检测图片各特征之间的距离；根据待检测图片与其他待检测图片各特征之间的距离，构建表述该待检测图片与其他待检测图片之间相似程度的距离权重邻接矩阵，统计所述距离权重邻接矩阵中权重值大于预设权重阈值的数量，若权重值大于预设权重阈值的数量超过所述待检测图片在距离权重邻接矩阵的对应行的平均数量，则确定待检测图片存在异常，并进一步对异常图片结合金融业务的历史数据进行金融异常行为的识别。本发明应用场景广泛，可以降低计算开销。
一种基于图像异常检测金融欺诈行为识别方法装置

[发明专利]基于小波变换的多列卷积神经网络翻拍图片检测方法-CN202111177968.8有效
发明人：万致中;翟军治;蒋泽锟;黄柳玉 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于小波变换的多列卷积神经网络翻拍图片检测方法，包括：获取待检测图像并对其进行预处理；对预处理后的待检测图像进行Haar小波变换，获得低频数据和高频数据；将低频数据和高频数据输入预先训练好的多列卷积神经网络，获得密度图；将密度图输入预先训练好的卷积神经网络，获得待检测图像为翻拍图片的第一概率，并根据第一概率，确定待检测图像是否为翻拍图片。本发明通过Haar小波变换有效提取待检测图像的高频特征，提高了卷积神经网络的泛化能力；并且，多列卷积神经网络体积小、预测快，与标准ResNet‑18网络架构相比，参数数量减少，因而上述方法可以应用于手机、物联网等终端，具有较高的实际应用价值。
基于变换卷积神经网络翻拍图片检测方法

[发明专利]信息处理方法、装置、设备、系统及存储介质-CN202210908317.X在审
发明人：蒋泽坤;刘娇;翟军治;刘怀韬;单单 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司;深信科创（嘉兴）信息技术有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请提出一种信息处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取巡检道路出现异常情况时生成的第一信息，其中，所述第一信息包括异常信息以及所述异常信息对应的地理位置信息；确定与所述地理位置信息对应的区域块，其中，所述区域块是按照预设的区域尺寸对巡检道路进行区域划分得到的多个区域块中的任意一个；当所述区域块在当前巡检范围内，且所述区域块与对应当前巡检范围的历史区域块集合中每一个区域块均不一致的情况下，发送所述第一信息；其中，所述对应当前巡检范围的历史区域块集合中存储有在当前巡检范围内生成的历史信息所对应的区域块。上述的信息处理方法可以避免由于信息重复上报造成网络数据冗余。
信息处理方法装置设备系统存储介质

[发明专利]一种模型加密方法、模型解密方法及装置-CN202210867884.5在审
发明人：刘娇;蒋泽锟;翟军治 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请提供一种模型加密方法、模型解密方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中，模型解密方法包括：获取目标网络模型的加密文件；将所述加密文件导入所述深度学习框架中，利用所述深度学习框架中配置的解密算法对所述加密文件进行解密，得到所述目标网络模型的模型数据，并在所述深度学习框架中加载所述模型数据，以使得所述目标网络模型能够在所述深度学习框架中运行。采用本申请提供的模型解密方法，可以直接将加密文件导入深度学习框架，由深度学习框架在内部完成目标网络模型的加密文件的解密操作，提高目标网络模型的机密性。
一种模型加密方法解密装置

[发明专利]一种背景欺诈检测方法、装置及电子设备-CN202011553698.1有效
发明人：田春霖;翟军治;房城 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种背景欺诈检测方法、装置及电子设备；该方法包括：将待检测的一组图片输入至预先训练完成的深度神经网络，以提取每个图片的深度局部特征；使用随机抽样一致算法计算每两个图片的深度局部特征之间的内点，得到内点计算结果；其中，内点用于表征图片的深度局部特征之间具备一致性；基于内点计算结果构建邻接矩阵；邻接矩阵中的元素为图片的深度局部特征之间的内点数量；使用亲和度扩散聚类算法对邻接矩阵进行聚类，得到多个聚类簇；每个聚类簇包含若干个元素；基于多个聚类簇确定该组图片中是否存在背景欺诈。本发明能够有效检测图片背景欺诈，减少误检或漏检的可能性。
一种背景欺诈检测方法装置电子设备

[发明专利]基于深度神经网络的路面裂缝检测模型构建及检测方法-CN201910208224.4有效
发明人：李伟;呼延菊;肖力炀;沙爱民;孙朝云;苏姗;翟军治;徐政超;陈瑶 -专利权人：长安大学
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度卷积神经网络的路面裂缝检测模型的构建及检测方法，具包括：获取不同路面背景下的路面裂缝图像集，使用不同角度的sigmoid曲线进行特征提取，获得特征图；将特征图作为输入，将所述的的标签作为输出，训练神经网络，获得路面裂缝检测模型；其中，神经网络包括依次设置的特征提取层和分类层。再将待检测路面图像输入到检测模型中，输出路面裂缝检测结果。实现对不同背景环境下修补和未修补的路面裂缝进行检测分类的目的，具有较高的检测分类精度。
基于深度神经网络路面裂缝检测模型构建方法

[发明专利]一种基于视频驱动的人脸姿态迁移方法及装置-CN202110892304.3在审
发明人：寇凯睿;蒋泽锟;翟军治 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于视频驱动的人脸姿态迁移方法及装置，通过对驱动视频序列进行预处理，得到人脸运动轨迹覆盖区域之后进行裁剪，将裁剪后的人脸子图像序列以及源图像输入至双层姿态迁移网络模型，以获得高频信息、姿态变换参数以及低频信息，使用姿态变换参数对高频信息进行变换并与低频信息融合，获得纯色背景的生成视频序列。再使用掩模生成网络生成掩模，使用掩模扣取源图像中的背景，获得缺失图像。将缺失图像以及掩模输入修补网络以对缺失图像进行修补，获得源图像的完整背景图像，将完整背景图像与生成视频序列进行融合以获得与源图像背景相同的姿态迁移视频序列。因此本发明可以提高姿态迁移视频序列的质量，且可用性、易用性更强。
一种基于视频驱动姿态迁移方法装置

[发明专利]一种基于对抗生成网络的笔迹生成方法及装置-CN202110310331.5在审
发明人：张翔宇;翟军治;黄柳玉 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于对抗生成网络的笔迹生成方法及装置，通过根据相同文字规则，获取笔迹图像对；对笔迹图像对进行扩充，以达到预设的样本数，得到输入样本集；迭代将输入样本集中的样本输入至学习网络中，以使学习网络中的生成网络生成待判别笔迹图像，学习网络中的判别网络判别每个待判别笔迹图像中的每个块的真伪，并基于生成网络的损失函数以及判别网络的损失函数，确定学习网络的损失函数，调整学习网络的权重直至达到迭代截止条件，获得训练完成的学习网络；将需求字符图像输入至训练完成的学习网络，生成与目标笔迹更相近的笔迹字符。因此本发明可以提高生成笔迹字符的实时性、鲁棒性，达到司法笔迹鉴定要求。
一种基于对抗生成网络笔迹方法装置

[发明专利]特征表示迁移学习方法及相关装置-CN201811269655.3在审
发明人：杨治昆;翟军治 -专利权人：西安宇视信息科技有限公司
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种特征表示迁移学习方法及相关装置，涉及深度学习技术领域。其中，所述方法包括：调整选定的第二网络模型的特征映射层，使第二网络模型的与第一网络模型的特征映射层输出的特征数据长度相同；分别采用第一网络模型与第二网络模型对预选的图像数据进行处理；依据第一网络模型处理得到的第一特征及第二网络模型处理得到的第二特征，调整第二网络模型的模型参数，从而使第二网络模型的特征表示能力与第一网络模型的特征表示能力之间满足预设要求。通过本方案可以节省训练时间及训练花销。即便结构简单的网络模型也可以快速获得优异的特征表达能力，从而在满足产品性能的同时有效减小网络模型的系统开销。
特征表示迁移学习方法相关装置

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