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[发明专利]一种不良光照场景下的智能驾驶可解释多模态感知方法-CN202310770675.3在审
发明人：张新钰;沈思甜;李骏;张世焱;国纪龙;吴凡 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请提供一种不良光照场景下的智能驾驶可解释多模态感知方法，涉及智能驾驶技术领域，所述方法包括：获取目标场景的RGB图像以及3D点云数据；利用预先训练完成的第一信源编码模型对3D点云数据进行压缩处理，得到压缩后的3D点云数据；利用预先训练完成的第二信源编码模型对RGB图像进行压缩，得到压缩后的RGB图像；利用预先训练完成的基于多头注意力机制的多模态融合模型对压缩后的3D点云数据和压缩后的RGB图像进行融合处理，得到融合特征；将融合特征与压缩后的3D点云数据的第一点云特征进行相加，得到第二点云特征；利用三维检测头对第二点云特征进行处理，得到目标检测结果。本申请提高了车辆遮挡以及光线骤变等特殊场景下的目标检测的精度。
一种不良光照场景智能驾驶可解释多模态感知方法

[发明专利]一种路车协同下异构点云融合的配准方法及装置-CN202310652749.3在审
发明人：张新钰;李骏;赵于婷;尹昊杰;张旭;张世焱;徐豪 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本申请提供一种路车协同下异构点云融合的配准方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：利用Polarseg语义分割器将车端3D点云数据分割为车端地面点云数据与车端非地面点云数据，将路端3D点云数据分割为路端地面点云数据与路端非地面点云数据；将去除形态噪声的车端地面点云数据和去除离群点的车端非地面点云数据进行融合，得到融合后的车端点云数据；将去除形态噪声的路端地面点云数据和去除离群点的路端非地面点云数据进行融合，得到融合后的路端点云数据；以融合后的路端点云数据为源端，以融合后的车端点云数据为目标端，利用全局点云匹配方法对源端和目标端进行匹配，得到源端到目标端的位姿转换矩阵。本申请提高了异构点云的配准精度。
一种协同下异构点云融合方法装置

[发明专利]基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法及装置-CN202310513733.4在审
发明人：舒振峰;陈颖志;刘洋;杨政;张世焱 -专利权人：深圳市指南针医疗科技有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法及装置，所述方法包括：在检测到目标用户进行病灶引导性询问时，根据目标用户的面部表情数据、基础肢体语言数据以及目标用户的常规记载病灶描述数据生成客观性检查方案；通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对多指标医学检查数据进行推理；根据目标病灶处理数据对目标对象处理病灶数据的医学指标数据进行处理；通过上述方式，结合目标用户的面部表情数据和基础肢体语言数据生成客观性检查方案，然后利用分簇数据融合算法推理出的目标病灶处理数据处理医学指标数据，从而能够有效提高处理医学指标数据的准确性和合理性，并为医学对象提供正确的决策。
基于数据融合算法医学指标数据处理方法装置

[发明专利]基于深度优先搜索的评等方法、装置、设备及存储介质-CN202211329374.9在审
发明人：舒振峰;刘洋;杨政;张世焱 -专利权人：深圳市指南针医疗科技有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明属于医院管理技术领域，公开了一种基于深度优先搜索的评等方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待评审医院的待评审数据；根据待评审数据、预设深度优先搜索模型以及预设评审规则进行评审运算，得到评审运算数据；根据评审运算数据确定所述待评审医院的评定等级；根据所述评定等级完成对所述待评审医院的等级评审。通过上述方式，根据预设深度优先搜索模型和预设评审规则对待评审医院的待评审数据进行评审运算，使待评审数据可以与预设评审规则进行高度匹配，从而得到可真实反应待评审医院实际情况的评审运算数据，并基于评审运算数据可客观准确的确定待评审医院的评定等级，最终实现高效快速且准确的完成对待评审医院的等级评审。
基于深度优先搜索方法装置设备存储介质

[发明专利]基于骨骼AI视频的病例改进方法、装置及存储介质-CN202210941947.7有效
发明人：舒振峰;刘洋;杨政;张世焱 -专利权人：深圳市指南针医疗科技有限公司
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于骨骼AI视频的病例改进方法、装置及存储介质，所述方法包括：通过目标姿态形状预估模型对运动骨骼视频数据进行预测，得到人体动作形态的偏移量；在人体动作形态的偏移量与目标形态偏移量一致时，根据基本数据、生理数据以及目标健康管理策略生成目标健康知识图谱；根据目标健康知识图谱对目标用户的健康进行管理，以及根据目标健康知识图谱对初始病例进行改进；通过上述方式，根据目标姿态形状预估模型预测出人体动作形态的偏移量，根据目标健康知识图谱对目标用户的健康进行管理，能够有效提高管理用户健康的效率和便捷性，且适用人群范围较广，以及使得改进后的病例符合健康管理规定。
基于骨骼 ai 视频病例改进方法装置存储介质

[发明专利]一种基于深度神经网络信息熵估计的熵优化方法-CN202210924688.7在审
发明人：张新钰;张世焱;李骏;杨昊波;杨卓异;吴新刚 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络信息熵估计的熵优化方法，所述方法包括：步骤1）对待优化的深度神经网络的输入数据与输出数据基于通信理论进行建模，得到对于信息熵的期望与约束；所述深度神经网络包括n个网络层，第n层网络层为输出层；步骤2）根据所述深度神经网络的各层网络结构，对深度神经网络的训练过程建立概率模型；步骤3）采用K‑近临熵估计方法计算训练过程中所述深度神经网络每层网络层输出的信息熵；步骤4）依据信息熵的期望与约束，建立信息熵的损失函数，指导深度神经网络的训练过程与优化方向。本发明提高了对深度神经网络训练过程的可解释性，使训练过程更加透明，并可以量化评价。
一种基于深度神经网络信息估计优化方法