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[发明专利]一种基于多单目视觉融合的目标定位方法-CN202010268482.4有效
发明人：邓方;高峰;姬艳鑫;李凌汉;石翔;朱佳琪;陈杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多单目视觉融合的目标定位方法，使用一组变换系数描述平行放置的镜头间的区域映射关系，对多镜头重复检测的目标回归框进行分组，并设计融合规则完成多单目视觉融合定位；基于单目视觉定位原理，相较于双目视觉定位，本发明所提方法不受基线束缚，对于视野范围内的可检测目标均能实现定位测距；相较于单目视觉定位，本发明所提方法通过融合多单目视觉定位结果，扩展了单目视觉的性能边界，实现了大范围高精度目标定位；本发明所提方法原理简单，实现方便，支持模块快速扩展。
一种基于目视融合目标定位方法

[发明专利]数据传输方法、设备、计算机可读存储介质及产品-CN202111284076.8在审
发明人： 姬艳鑫;孙中伟;宋红花;赵国梁;张钧皓;曹雨晨;尹靖雯;刘永平;刘鸿儒 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种数据传输方法、设备、计算机可读存储介质及产品，方法包括：获取数据需求设备发送的模型建立数据，获取至少两个数据提供设备发送的至少两个同态加密数据，同态加密数据为数据提供设备采用数据需求设备预设的公钥对待传输数据加密后获得的；根据模型建立数据建立加密数据处理模型；将同态加密数据与加密数据处理模型发送至第三方计算平台；将第三方计算平台发送的模型训练结果发送至数据需求设备，模型训练结果为第三方计算平台采用同态加密数据对加密数据处理模型进行训练后获得的。通过获取数据需求设备以及数据提供设备发送的数据，将数据转发至第三方计算平台进行数据处理，从而无需进行多次数据交互，提高数据处理效率。
数据传输方法设备计算机可读存储介质产品

[发明专利]模型训练方法、装置及设备-CN202111240926.4在审
发明人：刘鸿儒;孙中伟;宋红花;赵国梁;曹雨晨;刘永平;姬艳鑫;张钧皓;张新 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及设备，该方法包括：获取多个第一训练样本，每个第一训练样本中包括M个特征，所述M为大于1的整数；确定每个特征对应的多个第一区间，得到N个第一区间，所述N为每个特征对应的第一区间的数量之和，所述N为大于1的整数；确定所述N个第一区间中每个第一区间中存在的第一训练样本的样本数量；根据所述N个第一区间中每个第一区间中存在的第一训练样本的样本数量，分别对每个第一区间对应的第一训练样本中的特征进行特征去除处理，得到多个第二训练样本；根据所述多个第二训练样本对预设模型进行训练。提高模型训练的效率。
模型训练方法装置设备

[发明专利]一种基于单目视觉的目标定位方法-CN202010268487.7有效
发明人：邓方;高峰;姬艳鑫;石翔;李凌汉;王向阳;陈杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的目标定位方法，通过单幅RGB图像实现目标检测和定位测距，使用深度学习技术回归目标尺寸，无需交互式提供待检测目标先验信息，简化了整个定位流程；通过引入比例因子将传统单目定位模型扩展至三维空间，并且提出了一种基于优化理论的目标定位方法，将目标定位问题转化为优化问题，理论上，在焦距适合的前提下，针对不同距离的目标均能实现高精度目标定位；相较于双目测距，本发明所提出方法理论上不受基线限制，更易在室外复杂环境下部署，适用范围更广；本发明所提方法可以同时检测单幅RGB图像上的多个目标物，进而构建整个场景的动态地图。
一种基于目视目标定位方法

[发明专利]一种面向多移动货架的两阶段智能订单分拣方法-CN202010598474.6有效
发明人：邓方;石翔;郭苗;姬艳鑫;高峰;朱佳琪;赵佳晨;陈杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开一种面向多移动货架的两阶段智能订单分拣方法，包括：输入智能仓库各类对象的数据信息计算满足所述全部订单货物需求的具有最少货架个数的货架集合；建立订单－货架关系矩阵；对订单池内全部订单分批聚合处理；计算拣选站的货架进站总次数；比较多次计算结果，将其中最好的一次作为最终的结果，其对应的调度方案即为最终选定的调度方案；本发明采用两阶段调度策略，先从规模角度保证使用货架个数最少，再从订单聚合角度保证货架进站次数最少，综合考虑各阶段的最优性，有效提高了拣选作业的效率；本发明不仅适用于仓储行业内各类仓库的拣选作业，还适用于可抽象为集合覆盖问题的各类复杂场景，如移动云计算资源分配、作战火力分配等。
一种面向移动货架阶段智能订单分拣方法

[发明专利]一种基于横向联邦学习的文本预测方法及装置-CN202110975812.8在审
发明人：刘鸿儒;孙中伟;张钧皓;刘永平;姬艳鑫;曹雨晨;宋红花;赵国梁 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供一种基于横向联邦学习的文本预测方法及装置，应用于参与方，包括：获取待预测文本；将待预测文本输入本地联邦模型，得到本地联邦模型输出的联邦预测数据，将联邦预测数据输入下游任务的私有模型，得到私有模型输出的预测结果；其中本地联邦模型与公私钥服务器、汇总服务器形成横向联邦学习网络；本地联邦模型是基于横向联邦学习网络的共享参数数据及共享参数数据训练标签训练得到；私有模型是基于本地私有化文本训练数据、文本训练数据标签训练得到的。各参与方通过与公私钥服务器及汇总服务器形成横向联邦学习网络，将联邦学习的本地联邦学习模型用于文本预测的下游任务，在有效保护本地私有数据的同时提高了数据网络传输的安全性。
一种基于横向联邦学习文本预测方法装置

[发明专利]一种基于单目视觉的目标识别定位方法-CN201910248109.X有效
发明人：邓方;姬艳鑫;高峰;米承玮;赵佳晨;张乐乐;陈杰;陈文颉 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的识别定位方法，可以通过单目视觉实现测距和定位，使用深度学习目标检测神经网络进行目标检测与定位，具有识别复杂物体、识别物体类型多的特点，突破了之前单目视觉测距只能识别简单目标物、识别目标物种类有限的限制；基于单目摄像头利用针孔成像原理进行目标测距，相较于双目视觉测距，理论上不受双目视觉视差极限的束缚，在视线范围内可检测到的物体基本都可以实现定位测距，可以实现远近不同距离目标物的测距，适用范围广；可以同时检测一张图片上的多个目标物，并结合先验信息同时获取其相对方位，可以非常方便的实现单目摄像头多目标检测与测距定位。
一种基于目视目标识别定位方法

[发明专利]数据加密方法、设备、计算机可读存储介质及产品-CN202111284063.0在审
发明人： 姬艳鑫;孙中伟;张钧皓;曹雨晨;尹靖雯;刘鸿儒;张新;赵国梁;宋红花 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种数据加密方法、设备、计算机可读存储介质及产品，方法包括：获取随机数明文，其中，所述随机数明文为与仿射秘钥一同生成的随机数；根据所述迭代仿射秘钥对随机数进行加密操作，获得随机数密文，将所述随机数密文确定为伪公钥；将所述伪公钥发送至数据接收设备，使得所述数据接收设备采用所述伪公钥对待计算明文进行数据加密操作。由于数据发送设备无需暴露迭代仿射秘钥的情况下，数据接收设备仍旧能够实现明文到密文的转换，从而能够在保证数据安全的基础上，实现密文级别的数据计算。数据传输过程安全性较高，因此能够适应于更多的应用场景。
数据加密方法设备计算机可读存储介质产品

[发明专利]校准参数计算方法及装置、用户分类方法、介质、设备-CN202111192771.1在审
发明人：曹雨晨;孙中伟;张钧皓;姬艳鑫;刘鸿儒;尹靖雯;宋红花;赵国梁 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本公开是关于一种校准参数计算方法及装置、用户分类方法、介质、设备，涉及机器学习技术领域，该方法包括：接收第二数据持有者发送的历史用户的加密用户标签以及用户个人识别码，并根据所述用户个人识别码获取所述历史用户的第一用户特征；根据联邦模型以及第一用户特征，计算所述历史用户的预测分数，并根据所述预测分数确定所述历史用户所属的分箱；对所述分箱内被分配到的加密用户标签进行求和运算，得到第一和运算结果，并将所述第一和运算结果发送至所述第二数据持有者；接收所述第二数据持有者对所述第一和运算结果进行解密后发送的实际概率，并根据所述实际概率计算所述联邦模型的校准参数。本公开实现了合作校准。
校准参数计算方法装置用户分类方法介质设备

[发明专利]一种模型训练方法、装置、计算机存储介质及设备-CN202110018592.X在审
发明人：张琦;孙中伟;姬艳鑫;潘城城;刘永平;李静晓;黄一珉;张新;曹雨晨;张钧皓;张少洋;苏凯贤;刘鸿儒 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型训练方法、装置、计算机存储介质及设备，该方法包括：获取至少两个样本数据集；其中，所述至少两个样本数据集各自包括的样本数据中难易比例不同；通过所述至少两个样本数据集分别对至少两个预设模型进行训练，得到至少两个训练模型；将所述至少两个训练模型进行模型融合，得到目标模型。这样，通过采用难易比例不同的至少两个样本数据集，实现了样本数据的分层采样，从而能够提升最终得到的目标模型的预测效果；而且，利用至少两个样本数据集分别进行模型训练，然后通过模型融合获得目标模型，还提高了目标模型的泛化能力。
一种模型训练方法装置计算机存储介质设备

[发明专利]用户画像构建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011219718.1在审
发明人：张琦;孙中伟;潘城城;黄一珉;张新;曹雨晨;姬艳鑫;李静晓;刘永平;张少洋;张钧皓;刘鸿儒;苏凯贤 -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： 2020-11-04 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种用户画像构建方法、装置、电子设备及存储介质，应用于通信技术领域，包括：获取用户的行为数据序列，基于行为数据序列，构建至少一组训练语料序列，将至少一组训练语料序列均输入给至少一个预置的画像模型，分别得到对应画像模型输出的用户画像，将输出的所有用户画像输入预置的融合模型，得到最终用户画像。
用户画像构建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于联邦特征工程的数据处理方法、装置、设备以及介质-CN202111078529.1在审
发明人：尹靖雯;孙中伟;张钧皓;曹雨晨;姬艳鑫;张新;刘永平;宋红花;赵国梁 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本公开提供了用于联邦特征工程的数据处理方法、装置、设备以及介质，涉及深度学习领域。具体实现方案为：接收业务方发送的样本数据的第一样本标识、与第一样本标识对应的密文标签以及接收数据方发送的样本数据的第二样本标识；根据第一样本标识以及第二样本标识，确定目标样本标识发送给数据方；根据密文标签以及目标样本标识，确定出目标密文标签发送给数据方；响应于接收到数据方基于目标样本标识以及目标密文标签进行特征分桶后计算得到的各分桶的第一标签之和以及第二标签之和，基于目标密文标签、各分桶的第一标签之和以及第二标签之和，计算以及输出目标样本标识对应的参数。本实现方式可以提高数据共享过程中的安全性。
用于联邦特征工程数据处理方法装置设备以及介质

[发明专利]联邦学习模型的更新方法和装置-CN202111024641.7在审
发明人：张钧皓;孙中伟;曹雨晨;姬艳鑫;刘永平;尹靖雯;张新;宋红花;赵国梁 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种联邦学习模型的更新方法和装置，该方法包括：对参与联邦学习的各个第二终端进行分组得到多组终端；将每个第二终端在第二终端所在组的角色对应的角色信息，发送至角色信息对应的第二终端；获取每个主动终端共享的公钥，其中，每个第二终端通过各个公钥加密模型更新所需的参数，以进行模型参数的更新。本发明的方法，将参与联邦学习的终端分为多个组，每个组中至少有一个生成公钥的主动终端，使得参与联邦学习的各个终端采用多方终端生成的公钥进行数据加密，增大数据破译的难度，提高了参与联邦学习的终端的数据安全性。
联邦学习模型更新方法装置

[发明专利]联邦学习模型的更新方法和装置-CN202111024642.1在审
发明人：张钧皓;孙中伟;曹雨晨;姬艳鑫;刘鸿儒;刘永平;尹靖雯;张新;宋红花;赵国梁 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种联邦学习模型的更新方法和装置，包括：接收各个目标终端使用第一公钥加密的第一加密参数，并使用第一公钥加密第一目标参数得到第二加密参数；使用第二公钥加密第二目标参数得到第三加密参数，并确定各个第一加密参数与第二加密参数之和得到第四加密参数；将第三加密参数发送至第二被动终端且将第四加密参数发送至第二主动终端；接收第二主动终端反馈的第一解密参数，且获取第一主动终端解密的第二解密参数；在确定第一解密参数与第一目标参数不同，且确定第二解密参数与第二目标参数不同时，根据第一解密参数以及第二解密参数对模型的参数进行更新。本发明的方法，提高了参与联邦学习的终端的数据安全性。
联邦学习模型更新方法装置

[发明专利]联邦学习模型的更新方法和装置-CN202111024654.4在审
发明人：张钧皓;孙中伟;曹雨晨;姬艳鑫;刘永平;尹靖雯;张新;宋红花;赵国梁 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种联邦学习模型的更新方法和装置，包括：将使用第一公钥加密第一梯度得到的第一加密梯度发送至每个第一组的主动终端和被动终端，并将使用第二公钥加密第一梯度得到的第二加密梯度发送至当前终端所在的第二组的其他终端；接收每个第一组的主动终端、被动终端以及其他终端分别发送的第三加密梯度；根据相同公钥加密得到的第三加密梯度确定每个第二公钥对应的第一密文梯度；将第一密文梯度发送至含有解密第一密文梯度的私钥的主动终端；接收各个主动终端反馈的第一解密梯度，并根据各个第一解密梯度以及第一噪声值更新模型的参数。本发明提供的联邦学习模型的更新方法是在保证数据隐秘性的前提下，提高了模型训练的稳定性。
联邦学习模型更新方法装置

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