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[发明专利]一种多元时间序列预测方法、装置及电子设备-CN202310357704.3在审
发明人：徐华泽;沈伟;黄家水;邵岭 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请涉及信息技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种多元时间序列预测方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取预设多元时间序列数据集，将获取的所有预设多元时间序列数据集合并为一个大规模数据集；对所述大规模数据集中每个数据样本进行维度统一处理，并对维度统一处理后的所有数据样本进行归一化处理；利用归一化处理后的所有数据样本对第一多元时间序列预测模型进行无监督训练，对训练好的第一多元时间序列预测模型进行有监督微调，形成第二多元时间序列预测模型；基于第二多元时间序列预测模型对目标多元时间序列进行预测，得到预测结果。本申请通过无监督学习和有监督微调使多元时间序列预测模型泛化能力强，预测精准度高。
一种多元时间序列预测方法装置电子设备

[发明专利]基于级联深度神经网络的边框目标图像对齐方法-CN202310302833.2在审
发明人：黄家水;徐华泽;邵岭 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种基于级联深度神经网络的边框目标图像对齐方法，所述级联深度神经网络包括边缘提取网络以及与所述边缘提取网络级联的匹配对齐网络；所述方法包括：将待对齐的边框目标图像输入预先训练的所述边缘提取网络，得到边缘提取图像；将所述边缘提取图像和边缘模板图像输入的所述匹配对齐网络，得到对齐的边框目标图像。采用基于级联深度网络结构，是一种端到端的结构，使用简单，没有复杂的中间过程和后处理。整个过程使用简单，无需参数调试，性能稳定性好，同时由于深度学习本身的鲁棒性强的特点，从而极大提高整个过程的稳定性、可靠性和鲁棒性。直接对目标整体进行对齐，同时具备两种方法的优点，避免各自的缺点。
基于级联深度神经网络边框目标图像对齐方法

[发明专利]实体词热度计算方法、装置、设备以及存储介质-CN202310263702.8在审
发明人：沈伟;邵岭;黄家水;沈来信;徐华泽 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种实体词热度计算方法、装置、设备以及存储介质，应用于信息检索技术领域。所述方法包括获取搜索点击日志数据集和实体词网页数据集中实体ID一致的每个实体词对应的实体ID、展现量、点击量、展现位置以及字段信息；计算目标实体词的实体词点击热度、实体词搜索热度以及实体词初始热度；根据所述实体词点击热度、所述实体词搜索热度以及所述实体词初始热度，计算目标实体词的实体词热度。以此方式，可以解决时效性场景下实体词热度的变化问题，并识别出用户主需求。
实体词热度计算方法装置设备以及存储介质

[发明专利]数字人表情口型驱动方法、系统、电子设备和存储介质-CN202310280729.8在审
发明人：沈来信;邵岭;郑小林 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G10L21/10 文献下载
摘要：本公开的实施例提供一种数字人表情口型驱动方法、系统、电子设备和存储介质，方法包括：获取驱动语音；编码驱动语音，得到驱动语音的特征向量；输入驱动语音的特征向量至预先训练的拟合模型，生成口型blendshape值；采样眨眼blendshape值，拼接口型blendshape值和眨眼blendshape值，得到最终blendshape值；输入最终blendshape值至Unity客户端，得到数字人表情口型。本公开结合了Transformer模型和Gaussdiffusion模型的优势，拟合成更精准的blendshape特征参数集；同时利用模型融合和眨眼后处理优化，使生成的数字人表情和口型更加逼真。
数字表情口型驱动方法系统电子设备存储介质

[发明专利]基于RGBD的目标3D姿态估计方法与系统-CN202310324320.1在审
发明人：黄家水;徐华泽;邵岭 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提出一种基于RGBD的目标3D姿态估计方法与系统，属于工业制造技术领域。本发明的方法包括：使用RGBD相机同时获取与目标区域对齐的RGB图像和点云数据；基于RGB图像和点云数据，利用深度学习的图片目标检测分割方法获取每个目标的点对特征；基于点对特征对单个目标进行3D姿态估计。本发明使用RGBD相机同时获取图像和点云数据，再使用基于深度学习图像检测分割的高性能，结合点对方法在单目标的稳定性，从而获得高可靠、高准确的、适用于各种场景的目标3D姿态估计方法。
基于 rgbd 目标姿态估计方法系统

[发明专利]基于动态手势识别的演示控制方法及装置-CN202310219341.7在审
发明人：沈来信;邵岭;郑小林 -专利权人：光控特斯联（上海）信息科技有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开实施例涉及智慧办公领域，提供一种基于动态手势识别的演示控制方法及装置，方法包括：基于获取的原始图像进行人体检测得到人体图像；利用预设的关键点检测模型进行手部关键点检测，得到人体手部关节点信息；基于关节点信息确定满足预设特征条件的演示手，并在其动作满足预设激活条件时将控制焦点赋予演示手；基于连续获取的多帧图像确定演示手的运动历史图；基于运动历史图通过动作融合算法确定动作识别结果；基于动作与控制指令的预设关系，确定针对控制焦点指示的演示控制对象的实际控制指令；通过实际控制指令控制演示控制对象演示。本公开实施例延时少，动态手势识别更准确，能有效实现当前演示手的轻量级追踪、判定和控制焦点保持。
基于动态手势识别演示控制方法装置

[发明专利]选购商品的识别方法、装置以及售货机-CN201810676304.8有效
发明人：徐卓然;邵岭;刘旭 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种选购商品的识别方法、装置以及售货机，涉及售货机技术领域，其中方法包括：当接收到售货机关门信号时，确定重量发生变化的货架的重量变化值并确定用户取出的商品组合；根据对与货架相对应的监控图像识别的结果获得待认定商品结果，如果商品组合与待认定商品结果匹配，则根据待认定商品结果确定用户购买的商品。本公开的方法、装置以及售货机，无需对商品粘贴标签或其它操作，不增加商品的成本，补货简便；通过摄像装置与称重装置的组合对用户选购的商品信息进行双重验证，能准确识别商品的异常，有效提高了防欺骗能力，增强了交易的可靠性；实现了一种全新的商品贩卖形式，能够提高用户的使用感受度。
选购商品识别方法装置以及售货

[发明专利]利用神经网络进行图像分析、视点感知模式识别以及生成多视图车辆表示的车辆重识别技术-CN201880090345.7在审
发明人：周毅;邵岭 -专利权人：因塞普森人工智能研究所
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种改进的车辆重识别技术。本文描述的技术利用人工智能(AI)和机器学习函数来重新识别通过多个摄像机的车辆。可以使用从任何单个视点捕获的车辆图像执行车辆重识别。可以生成标识车辆的区域注意力图，该区域包括捕获图像的视点与一个或多个其他视点之间重叠的视觉图形。注意力图用于生成车辆的多视图表示，车辆的多视图表示提供车辆的多个视点的全局视图。然后可以将车辆的多视图表示与先前捕获的图像数据进行比较，以执行车辆重识别。
利用神经网络进行图像分析视点感知模式识别以及生成视图车辆表示识别技术

[发明专利]多特征联合哈希信息检索方法-CN201410598595.5有效
发明人：邵岭;蔡子贇;刘力;余孟洋 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2014-10-30 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明涉及一种多特征联合哈希信息检索方法，其特征在于包括如下基本步骤：一是建立目标函数：保护目标空间的数据分布，同时得到NMF中的紧凑矩阵基并且减少冗余；二是交替优化：通过一个迭代的过程，优化U和V，得到基算子U和低维数据V的更新规则；三是整体收敛：通过原始的目标函数，然后进行交替迭代；四是哈希函数的生成：通过计算训练数据和测试样本之间的汉明距即XOR运算，得出最终的结果；五是复杂度分析：对上述步骤1‑4的方法进行复杂度分析。本发明能够有效地保护数据的概率分布，减少低维数据的冗余，使得学习到一个可融合从多个源中得到的多种表示，同时通过RKNMF来保护高维联合分布和获得正交基的哈希嵌入函数。
哈希复杂度分析目标函数信息检索冗余低维保护目标测试样本概率分布更新规则哈希函数计算训练交替迭代紧凑矩阵数据分布整体收敛算子有效地正交基联合迭代高维嵌入优化融合学习

[发明专利]基于子模优化的物体识别方法-CN201410270916.9有效
发明人：邵岭;朱凡;江卓林 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2014-06-17 - 公布日： 2017-05-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于子模优化的物体识别方法，包括在每幅图像上运用CPMC图像分割算法来用非监督的方法获得一系列的底层图像片段假设；基于这些生成的底层图像片段构建一个图；通过迭代选择中的元素并加入到中来找到中最具有判别性的子集；物体蒙版是通过叠加所选择的图像片段来为前景物体抽取的；运用一个线性分类器对物体进行分类识别。本发明提供的基于子模优化的物体识别方法，通过利用子模函数的性质考虑多个片段，该方法基于最近所提出的并且在图像分割方面展示了强大优势的CPMC算法。
基于子模优化物体识别方法

[发明专利]基于多图表达的人体动作学习方法-CN201410267729.5有效
发明人：邵岭;西蒙·琼斯;龙洋 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2014-06-17 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多图表达的人体动作学习方法，包括将特征空间分成几个相互独立的子空间，并通过多个图来表示所述子空间；从每个子空间产生不同的关联矩阵，并且在每个子空间进行谱嵌入；将这些嵌入缩放连结在一起，为每个信息点得到一个单一表示，以生成特征集合谱多重图FGSM，所述FGSM能从原始的特征空间得到最少的数据丢失；将FGSM应用于聚类、信息检索和识别算法，以进行人体动作学习。本发明提供的基于多图表达的人体动作学习方法方便产品防伪验证操作，提高验证效率，适于实用。
基于图表人体动作学习方法

[发明专利]随机结构保形哈希信息检索方法-CN201410604395.6在审
发明人：邵岭;蔡子贇;刘力;余孟洋 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2014-10-30 - 公布日： 2015-02-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种随机结构保形哈希信息检索方法，其特征在于步骤包括：一是保护高维数据的重要结构，使用提出目标函数对原始的高维数据进行降维，从而得到低维数据；二是使用已经得出的基算子U和低维数据V的更新规则，计算出原始高维数据的基和低维矩阵；三是设置门限值并且把训练集中低维实数表现转换成二进制码，用概率统计分类模型逻辑回归计算出测试样本的哈希码；四是计算训练数据和测试样本之间的汉明距即XOR运算，得出最终的结果。本发明能够在很好地保护随机数据的分布和高维数据的局部及总体结构的基础上，成功地应用多变量的逻辑回归来获得哈希函数，可实现超越样本的拓展，适用于计算机视觉、数据挖掘、机器学习或相似搜索领域。
随机结构保形哈希信息检索方法

[发明专利]基于跨域字典学习的人体动作识别方法-CN201410268661.2在审
发明人：邵岭;朱凡 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2014-06-17 - 公布日： 2014-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于跨域字典学习的人体动作识别方法，包括：通过跨域的动作识别框架基于源域数据的方法来扩展目标域训练样本间的类内差异以增强现有识别系统的性能，以在目标域人工标注的动作信息的基础上，从一个不同域所获得的标注的数据作为源域提供；通过判别性跨域词典学习方法学习一个域自适应字典对，并将具有不同分布的数据迁移到同一个特征空间中，以使得不同域数据间特征分布相匹配；不进行不同域之间的对应标注信息，以便适应到现实中不同的迁移学习。本发明提供的方法，通过一个源域数据库相关动作的数据分布将去适应目标域内动作的数据分布，通过此方法可以学习得到一个具有重建性、判别性以及域自适应性的字典对。
基于字典学习人体动作识别方法

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