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[发明专利]基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法及相关设备-CN202310784635.4在审
发明人： 郑智琳;张道安;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能及数字医疗领域，提出一种基于人工智能的深度学习模型自适应测试方法及相关设备，所述方法包括：获取深度学习模型和测试数据，深度学习模型可获取任意测试数据的特征表示和分类结果；创建用于储存特征表示和分类结果的第一数据集；将实时测试批次输入深度学习模型得到测试数据的实时特征表示和实时分类结果；基于实时特征表示查询第一数据集以构建特征一致性损失；计算第一数据集中每种类别的代理特征表示以构建特征均匀性损失；基于特征一致性损失和特征均匀性损失更新深度学习模型和第一数据集；直到满足预设条件时完成深度学习模型的自适应测试。本申请能提高应用于数字医疗领域的深度学习模型在医疗测试数据上的精度。
基于人工智能深度学习模型自适应测试方法相关设备

[发明专利]基于数据增强的分类模型泛化性的提升方法及相关设备-CN202310782286.2在审
发明人： 郑智琳;张道安;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能及数字医疗领域，提出一种基于数据增强的分类模型泛化性的提升方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：搭建包括原始分支和带有数据增强模块的数据增强分支的初始分类模型；采集带有类别标签的待分类数据；将待分类数据输入原始分支和数据增强分支以获取原始下采样图、原始分类结果、增强下采样图、增强特征图和增强分类结果；基于增强特征图、原始下采样图和增强下采样图构建数据增强损失，基于原始分类结果、增强分类结果和类别标签构建分类损失，将数据增强损失和分类损失之和作为目标损失以训练初始分类模型，得到目标分类模型。本申请能通过数据增强模块增加随机扰动从而提升分类模型的泛化性。
基于数据增强分类模型泛化提升方法相关设备

[发明专利]基于域特征的图像分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310705669.X在审
发明人： 郑智琳;张道安;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及用户推送领域，提供一种基于域特征的图像分类方法，在经过骨干网络提取到待分类图片的图片特征后，分别将该图片特征输入至提前训练好的域分类器和域投影头中获取分类数据和域原型数据，如此充分保留域不变特征信息，还充分的考虑到待分类图片中的独有的域特征信息；而后基于域原型数据获取分散权重，在基于该分散权重和分类数据进行加权平均计算以对分类数据进行排序，从而精准获得待分类图片的所属类别，即将来自未知域的待分类图片中的域特征分解成已知域原型数据的线性叠加，由此来给不同的域分类器得到的分类结果进行叠加和排序，进而获得更精确的分类结果。
基于特征图像分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的半监督图像分割方法及相关设备-CN202310709551.4在审
发明人： 郑智琳;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能和数字医疗技术领域，提出一种基于人工智能的半监督图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：采集标签图像和无标签图像；搭建学生模型和教师模型；将无标签图像输入教师模型和学生模型得到第一教师输出和第一学生输出，根据第一代价函数训练学生模型；对无标签图像进行数据增强后输入教师模型得到第二教师输出，结合第一教师输出计算第二代价函数以训练教师模型；将标签图像输入学生模型得到第二学生输出，统计分割错误的像素点数量得到分割错误系数；基于分割错误系数构建第三代价函数以训练教师模型；当所有代价函数均小于预设数值时将学生模型作为半监督图像分割模型。本申请能提高半监督图像分割的精度。
基于人工智能监督图像分割方法相关设备

[发明专利]基于无监督学习的图像分割方法及相关设备-CN202310560236.X在审
发明人： 郑智琳;张道安;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能及数字医疗领域，提出一种基于无监督学习的图像分割方法及相关设备，所述方法包括：搭建包括局部特征提取模块、全局特征提取模块、特征融合模块和解码模块的无监督初始分割网络；将预设数量的样本图像作为训练批次，分别输入全局特征提取模块和局部特征提取模块以获取全局特征和多个局部特征，并输入特征融合模块得到各样本图像的分割结果；基于分割结果计算各样本图像的重构表征并将其输入解码模块得到各样本图像的重构图，基于重构图和对应的样本图像计算代价函数以迭代训练无监督初始分割网络从而获取无监督目标分割网络，将待分割图像输入无监督目标分割网络以输出分割结果。本申请能提高无监督学习下图像分割的精度。
基于监督学习图像分割方法相关设备

[发明专利]多目标检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310326600.6在审
发明人： 郑智琳;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种多目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法将多个训练样本数据输入学生模型的第一网络结构中进行训练得到多个第一预测类别标签，及输入教师模型的第二网络结构中进行训练得到多个第二预测类别标签，根据所述多个第一预测类别标签及所述多个第二预测类别标签更新所述学生模型的网络参数，根据所述学生模型更新后的网络参数，对所述教师模型的网络参数进行更新，当满足迭代训练结束条件时，结束对所述学生模型和所述教师模型的训练过程，得到多目标检测器，使用所述多目标检测器对目标数据进行检测。本发明不仅能够减少模型参数量，还能防止模型过拟合，提升模型泛化能力，从而提高检测的准确度。
多目标检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于半监督学习的图像分割方法及相关设备-CN202310332817.8在审
发明人： 郑智琳;张道安;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提出一种基于半监督学习的图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，基于半监督学习的图像分割方法包括：采集标签图像作为第一图像集，采集无标签图像作为第二图像集；基于第一图像集训练图像分割网络得到第一分割网络，基于第一分割网络对第二图像集进行分割得到各无标签图像的第一伪标签；基于第一伪标签进行投票以获取对应无标签图像在各像素种类上的投票图；基于第一伪标签计算对应无标签图像中各像素点的可信度；基于可信度和投票图更新第一伪标签得到各无标签图像的第二伪标签；基于第一图像集和带有第二伪标签的第二图像集训练第一分割网络以获取第二分割网络。本申请能够提高伪标签的准确性，进而提高图像分割的精度。
基于监督学习图像分割方法相关设备

[发明专利]显示面板及显示面板的制备方法-CN202010788059.7有效
发明人： 郑智琳;唐甲 -专利权人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H10K59/131 文献下载
摘要：本揭示实施例提供一种显示面板及显示面板的制备方法，显示面板包括衬底、第一金属层、绝缘层以及第二金属层，其中第一金属层还包括第一浮动金属层，第二金属层包括第二浮动金属层，通过设置第一浮动金属层和第二浮动金属层进而将显示面板的地势抬升，从而减小平坦层形成的锥形角，提高蚀刻效果，并最终提高产品质量降低生产成本。
显示面板制备方法

[发明专利]显示面板及显示面板制作方法-CN202011134365.5有效
发明人： 郑智琳;唐甲 -专利权人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： H01L51/52 文献下载
摘要：本申请提供一种显示面板及显示面板制作方法，所述显示面板包括薄膜晶体管阵列层、辅助电极、垫高层、钝化层和像素定义层，所述垫高层设置于所述辅助电极上，所述钝化层上设置有第一开孔，所述第一开孔具有纵向延伸部和横向延伸部；在制作所述显示面板时，所述第一开孔的上述结构特征便于通过调整制作发光功能层的蒸镀角和制作阴极的蒸镀角，使发光功能层仅形成在纵向延伸部中，而不会完全遮盖所述辅助电极，并使阴极通过所述纵向延伸部和所述横向延伸部与所述辅助电极电性连接，解决了现有技术中因发光功能层遮盖而导致阴极与辅助电极连接失效的问题。
显示面板制作方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的双驱动人脸属性编辑方法-CN202111086482.3在审
发明人：孙力;黄秋胜;郑智琳;胡雪琦 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的双驱动人脸属性编辑方法，其特点是采用基于标签和参考图像的双驱动网络结构，使用共享的编码器将attdiff、原图片、参考图片和噪声融合到隐空间，最后通过SPADE的方式加入对抗生成网络的中间层，而且在隐空间添加双驱动间的插值约束，还利用修改后的attdiff创建损失函数对假图和原图进行约束，训练一个生成对抗网络，实现对人脸图片中各个属性的可控编辑。本发明与现有技术相比具有对人脸属性进行可控编辑，方法简便，生成图的质量高，属性准确率高，有效的解决了双驱动模型生图质量低和属性编辑准确率低的问题。
一种基于生成对抗网络驱动属性编辑方法

[发明专利]淋巴结转移预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111200809.5在审
发明人： 郑智琳;张灵;姚佳文;黄凌云;肖京;吕乐 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能以及数字医疗领域，公开了一种淋巴结转移预测方法、装置、设备及存储介质。本方法包括：通过对获取的医学图像进行分割，得到器官分割图像；根据器官分割图像计算的区域生长的合并阈值和预设区域生长算法，对器官分割图像进行分割，得到目标器官图像，并输入Faster RCNN模型，基于该模型和图像的像素点，确定图像中的疑似淋巴结图像；构建淋巴结检测模型，并对疑似淋巴结图像进行预处理，并将得到的目标淋巴结图像输入淋巴结转移预测模型，对淋巴结进行转移预测，为评估胰腺导管癌淋巴结是否转移提供可视化数据。本发明通过分类网络对淋巴结是否转移进行预测，从而根据预测结果为评估患者的病症是否发生转移提供可视化数据支持。
淋巴结转移预测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于卷积神经网络的阴道分泌物显微图像有形成分检测方法-CN201810084709.2有效
发明人：孙力;郑智琳;庄泉洁;刘洪英 -专利权人：华东师范大学;上海澜澈生物科技有限公司
申请日： 2018-01-29 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于卷积神经网络的阴道分泌物显微图像有形成分检测方法，包括以下步骤：使用selective search算法提取阴道分泌物图片训练集的目标候选位置，并判定其标签；搭建卷积神经网络，所述卷积神经网络包括五路由多个卷积层、batch normalization层和池化层搭成的网络，每路经过GAP层后融合为一路，最后接全连接层和softmax层；将候选位置处的图像块和其相邻上、下、左、右四块图像块作为模型的输入，以最小化softmax loss函数为目标训练出目标识别的神经网络模型；提取阴道分泌物测试图像的目标候选位置及其四邻域输入至所述神经网络模型中，输出检测目标的位置与类别。本发明将目标候选位置邻域的信息引入神经网路，有效提高网络的识别能力。
基于卷积神经网络阴道分泌物显微图像有形成分检测方法

[发明专利]阵列基板及其制备方法、显示装置-CN202110395496.7在审
发明人： 郑智琳;唐甲 -专利权人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： H01L27/32 文献下载
摘要：本发明提供了一种阵列基板及其制备方法、显示装置。所述阵列基板包括薄膜晶体管结构层、第一金属层、钝化层以及第二金属层。所述第一金属层设于所述薄膜晶体管结构层上。所述钝化层覆盖所述薄膜晶体管结构层和所述第一金属层。所述第二金属层设于所述钝化层远离所述第一金属层的一表面上，并与所述第一金属层电连接。
阵列及其制备方法显示装置

[发明专利]一种阵列基板及其制备方法-CN202110395545.7在审
发明人： 郑智琳;唐甲 -专利权人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： H01L27/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种阵列基板及其制备方法，所述阵列基板包括显示区和邦定区，所述邦定区设于所述显示区的边侧，还包括：基板；若干薄膜晶体管，设于所述基板上，且位于所述显示区，所述薄膜晶体管包括栅极层；第一金属层，设于所述基板上，且位于所述邦定区，第一金属层和所述栅极层同时制备成型，所述第一金属层为叠层结构，所述第一金属层远离所述基板一侧的材料为钼、钛、钼钛合金中的至少一种。本发明的有益效果在于：本发明的阵列基板及其制备方法将邦定区的第一金属层采用三层金属叠层结构，具有耐酸性蚀刻液腐蚀的特性，提升了邦定时的可靠性。
一种阵列及其制备方法

[发明专利]有机发光显示器件的阵列基板及其制备方法-CN202110401379.7在审
发明人： 郑智琳;唐甲 -专利权人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： H01L27/12 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种有机发光显示器件的阵列基板及其制备方法，包括衬底层、第一绝缘层、第一金属层、层间绝缘层、第二金属层和第二绝缘层。其中，第一金属层包括第一金属子层和第二金属子层。第一金属子层化学性质稳定，具备耐聚酰亚胺和反射金属蚀刻液腐蚀以及耐高温的特性，且导电性能良好。第二金属子层靠近第一绝缘层的一面具备良好的粘附性，不会产生膜层相互剥离的现象，且导电性能良好。因此，采用第一金属层来作为搭接金属，可以将外部信号经第二金属层传入阵列基板内部。而且第一金属层是通过一道光罩制程形成位于薄膜晶体管区的第一部分和位于焊盘区的第二部分，从而可以节省一道光罩，达到降低成本的效果。
有机发光显示器件阵列及其制备方法

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