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[发明专利]基于双目摄像头和深度特征匹配的物体测量方法和系统-CN202211642832.4在审
发明人：刘大伟;胡笳;张邱鸣;车少帅;管羽晟 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G01B11/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双目摄像头和深度特征匹配的物体测量方法和系统，其中方法包括将点P1和点P2分别与待测物体的端点PAS和端点PAE重合，得到端点PAS和端点PAE在主摄像头拍摄显示界面上的像素坐标；获取主摄像头拍摄待测物体的图像A和副摄像头拍摄待测物体的图像B；计算图像B中待测物体的端点PBS和端点PBE在副摄像头拍摄显示界面上的像素坐标；根据端点PAS和PAE在主摄像头拍摄显示界面上的像素坐标、端点PBS和端点PBE在副摄像头拍摄显示界面上的像素坐标计算待测物体的长度。本发明采用双目摄像头和深度学习模型特征匹配相结合的方式，计算效率高，具有较高的准确性。
基于双目摄像头深度特征匹配物体测量方法系统

[发明专利]基于生成对抗网络和注意力网络的细粒度图像分类方法-CN201910850959.7有效
发明人： 车少帅;刘大伟;胡笳 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络和注意力网络的细粒度图像分类方法，确定图像分类类别，建立相应类别的训练图像集；设计图像细粒度分类的深度注意力卷积网络，该网络包含VGG16全卷积层、SS注意力区域生成、空间金字塔池化层ROI pooling layer、整体与局部特征结合分类全连接层四部分；设计生成对抗网络DAC‑GAN的结构，生成网络与判别网络；使用训练样本集，进行训练DAC‑GAN网络，保存判别网络模型；使用判别网络模型，进行图像类别进行分类预测。本发明提高了图像分类网络的准确度，解决了小样本量的数据不足的问题。
基于生成对抗网络注意力细粒度图像分类方法

[发明专利]一种通信业务工单中信息的提取方法、装置和电子设备-CN202211413710.8在审
发明人：刘振冲;刘大伟;车少帅;刘婕梅;钱德荣;张邱鸣;管羽晟 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种通信业务工单中信息的提取方法、装置和电子设备，该方法包括：获取针对目标通信业务的目标工单文本数据，并从目标工单文本数据中，提取目标用户信息；根据目标工单文本数据，确定目标通信业务的目标事件类型；从目标工单文本数据中，提取针对目标事件类型的目标事件元素，和触发目标事件类型的目标通信业务的目标原因信息，目标事件元素用于表示目标通信业务对应的事件；根据目标事件类型、目标事件元素信息、目标用户信息和目标原因信息，输出针对目标工单文本数据的信息提取结果。通过本发明实施例，实现了高效地对通信业务的工单中的信息的提取。
一种通信业务工单中信息提取方法装置电子设备

[发明专利]一种概率化定位文本分类模型输入样本中分类关键位置的方法-CN202211691731.6在审
发明人：叶文武;张邱鸣;管羽晟;洪子尧;车少帅 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种概率化定位文本分类模型输入样本中分类关键位置的方法，包括：加载文本分类模型，读取待预测文本并进行预处理，得到分词序列；将分词序列映射为词表索引序列X，将X输入文本分类模型，进行分类模型的前向传播计算，得到位于池化层之前的最高维特征向量矩阵；将每一个分类类别的全连接层参数作为权重映射到特征向量上；将分类预测结果在最高维特征向量上的概率化贡献值根据一对一的对应方式映射到最低维输入特征的每一个位置上；将映射到最低维输入特征的概率化贡献值转化为热度图的形式叠加在文本序列上，形成可解释性的可视化效果。可解决注意力矩阵不能很好地进行模型可解释以及替换对比法不够准确和直观的问题。
一种概率定位文本分类模型输入样本关键位置方法

[发明专利]一种引入深层次行为理解的视频浓缩方法-CN202011162596.7有效
发明人：王一鸣;胡笳;车少帅;刘大伟;张邱鸣;管羽晟;刘婕梅 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种引入深层次行为理解的视频浓缩方法，包括：分离得到前景图像和背景图像；对前景图像中的运动对象进行目标检测，生成每个运动目标的运动轨迹；结合背景图像对每个运动目标的运行轨迹进行深层次行为理解；按照运动目标建立图像数据库，将与其相关的前景图像以及对应的结构化标签和行为标签存储至图像数据库；根据输入的检索标签信息，匹配得到对应的结构化标签或行为标签，结合运动轨迹将符合匹配标签的前景图像融合对应的背景图像，生成符合检索标签的浓缩视频。本发明能够在视频浓缩过程中引入了对视频行为的深层次理解步骤，结合标签的使用，有效提高人们检索视频中关键信息的效率，极大方便了监控视频的浏览和存储。
一种引入深层次行为理解视频浓缩方法

[发明专利]一种基于VR、多摄像头与机器人联动的布局合理性检测方法-CN202111344957.4在审
发明人：张邱鸣;胡笳;刘大伟;车少帅;管羽晟;洪子尧 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明一种基于VR、多摄像头与机器人联动的布局合理性检测方法，其步骤为：步骤1、生成初步的VR效果图；步骤2、在VR场景中进行台面、家具尺寸选择及调整摆放位置，并实时更新VR场景效果；步骤3、客户在感受VR场景时，场馆中的多摄像头会对客户的位置及姿态进行实时检测，与VR场景连同分析，判断当前客户是否会与墙面、台面、家具等发生碰撞，从而调尺寸及位置；步骤4、客户在感受VR场景的同时，场馆中的智能机器人会随着客户的位置进行联动，也会模拟家具和台面的尺寸，动态调整尺寸及位置；步骤5、根据实际调整后的VR场景图，输出合理的设计布局图。本发明可增强客户的体验感，有助于提高设计的效率和满意度，完善设计方案的准确性。
一种基于 vr 摄像头机器人联动布局合理性检测方法

[发明专利]一种基于XLNet-BiGRU-CRF的智能问答方法-CN202110913182.1在审
发明人：刘大伟;胡笳;车少帅;张邱鸣;张玮 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XLNet‑BiGRU‑CRF的智能问答方法，包括步骤：训练XLNet中文模型；获取语料数据；构建XLNet‑BiGRU‑CRF神经网络模型并训练；对待识别的用户问题的文本内容进行实体识别；根据实体识别结果提取数据库中具有对应实体的若干相关问题，将用户问题分别与若干相关问题作Embedding句向量余弦相似度比较，将相似度得分最大的相关问题的答案作为目标结果，同时将相似度分数排名第二和第三的相关问题提供给用户作为相似问题供用户参考。本发明利用训练完成的模型对用户问题的文本语料进行处理，并结合知识图谱检索方法能够更加快速、精准地得到问题答案。
一种基于 xlnet bigru crf 智能问答方法

[发明专利]一种融合语义分类与知识图谱的坐席辅助问答方法与系统-CN202110629753.9在审
发明人：刘婕梅;刘大伟;王伦;胡笳;车少帅;张邱鸣 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合语义分类与知识图谱的坐席辅助问答方法及系统，步骤如下：S1：语料收集和预处理；S2：构建知识图谱问答库：根据步骤S1预处理后数据构造数据集，利用构造的三元组数据集建立知识图谱问答库，每个三元组由问题实体、问题属性和答案组成；S3：构建实体识别模型；S4：知识图谱检索；S5：关键词提取：对步骤S1预处理后的语料进行关键词提取，并将提取结果存入数据库；S6：k‑means问题聚类；S7：候选答案的相似度计算：将S4和S6中得到的候选答案与用户输入的问题进行文本相似度计算，得到相似度值最高的文本答案，输出给用户。本发明能够准确识别用户进线意图，调取相应的知识。
一种融合语义分类知识图谱坐席辅助问答方法系统

[发明专利]一种基于AR测距与空间多标记物的单相机空间重建与渲染方法-CN202110055905.9在审
发明人：张邱鸣;刘大伟;车少帅;胡笳;管羽晟 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AR测距与空间多标记物的单相机空间重建与渲染方法，该方法将多个特定标志的标记物放置在真实场景中，利用移动设备的单相机对上述标记进行图像采集，识别图像中的标记，并通过AR测距得到标记间的真实距离，当移动设备随用户同步运动时，获取含有一定数量标记物的即时图像，识别一定数量标记并得到标记间的像素距离，结合移动前后标记间的真实距离与像素距离的空间比例数值关系，得出用户运动前后的距离及角度变化信息，之后经过坐标系的变换进行空间重建并调整相应的场景渲染素材。本发明成本较低，易于拓展，可以实现准确性高、场景渲染效果稳定的交互体验。
一种基于 ar 测距空间标记相机重建渲染方法

[发明专利]一种基于深度融合网络的高速公路团雾预警系统-CN202011128297.1在审
发明人：管羽晟;胡笳;车少帅;刘大伟;张邱鸣;王一鸣;刘婕梅 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G08G1/048 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度融合网络的高速公路团雾预警系统，步骤1：获取待检测图像；步骤2：高频滤波，得到频域特征图；步骤3：将待检测图像提取饱和度分量作为饱和度图；步骤4：将待检测图像进行光谱变换，得到光谱图；步骤5：将频域特征图、光谱图与原图分别送入卷积神经网络；步骤6：将所提取的三个特征进行拼接融合；步骤7：进行分类得到雾的分类等级信息；步骤8：构建训练样本；步骤9：训练基于CNN的深度学习网络；步骤10：对于待检测图像，根据分类结果判断当前摄像头监控路段的能见度等级；步骤11：向各个路段的交通管理部门发出低能见度警报以及团雾预警。本发明更有效的利用了高速公路大量监控的优势，进行及时预警。
一种基于深度融合网络高速公路预警系统

[发明专利]基于深度学习和OCR的票据分类及票据字段提取方法-CN201710971690.9有效
发明人：于志文;车少帅;胡笳;许翔 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2017-10-18 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和OCR的票据分类及票据字段提取方法，包括以下步骤：选取多张标准票据图像，截取标准票据图像中的公章图像的外接矩形轮廓，作为深度学习的训练样本，得到深度学习模型；将待识别的票据图像的公章的外接矩形轮廓通过深度学习模型进行分类，若分类成功，则输出待识别的票据图像的票据类型并判定待识别的票据图像为标准票据图像，若分类失败，则判定待识别的票据图像为非标准票据图像；本发明可以实现票据的自动分类以及票据内容的智能提取，为财务人员提供了快速检索以及快速获取票据信息的服务，提升了工作效率。
基于深度学习 ocr 票据分类字段提取方法

[发明专利]基于OCR的格式化传真的分类和信息提取方法-CN201710334784.5有效
发明人：于志文;车少帅;胡笳;吴洲洋;周玲 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2017-05-12 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于OCR的格式化传真的分类和信息提取方法,包括：对传真的图像进行自适应阈值的二值化；对图像进行校正；找到校正后的图像中表格的最大包围框的轮廓，从图像中表格的最大包围框的上部区域截取图像的表头区域；筛选表头区域中的字体轮廓并对字体轮廓进行融合；检测表头区域合并后的字段的数量，对图像进行分类；提取分类成功的图像，对图像中待识别区域进行定位；根据OCR识别技术对表格中的待识别的区域的字段进行识别；优化已识别的字段。本发明具有提高办公的工作效率，解放员工生产力，实现非结构化数据向结构化数据的转变，适应于格式化传真，即表格图像的传真，例如规范化合同、自制凭证、票据等。
基于 ocr 格式化传真分类信息提取方法

[发明专利]基于位置模板与语义模板的票据图像字段定位方法及系统-CN201710946131.2有效
发明人： 车少帅;于志文;胡笳 -专利权人：江苏鸿信系统集成有限公司
申请日： 2017-10-12 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于位置模板与语义模板的票据图像字段定位方法及系统，包括：分析字段在票据图像中四类位置属性；为不同的票据类型分别制定不同的模板配置xml文件；通过票据分类系统分析票据图像的票据类型，并加载与该票据图像具有相同的票据类型的模板配置xml文件；定位票据图像中全部的字段位置坐标；通过模板配置xml文件并根据四类位置属性进行定位计算获取所需要识别的字段在票据图像的位置坐标，并获取该字段局部图像；文字识别系统采用OCR技术将字段局部图像识别成字符串。本发明能有效的获得字段在票据图像的具体位置坐标，有效的保存了大量关于发票类型特点规律的数据，为发票文字定位、文字识别提供更多的数据支持。
基于位置模板语义票据图像字段定位方法系统

[发明专利]基于卡尔曼滤波与深度学习的视频中全时段车辆检测跟踪方法及系统-CN201710992090.0有效
发明人： 车少帅 -专利权人：江苏鸿信系统集成有限公司
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卡尔曼滤波与深度学习的视频中全时段车辆检测跟踪方法，该方法首先离线训练深度学习CNN模型，建立车辆白天、夜间红外分类器。其次，系统采集一帧图像，检测车辆：白天用动静目标检测方法获得运动、静止目标，用白天分类器分出车辆；夜间用车灯方法检测车灯位置，用夜间分类器检测车辆位置。然后，为检测到每个车辆目标初始化卡尔曼滤波器。接着下一帧，检测当前帧的车辆位置，使用上一帧车辆目标的卡尔曼滤波器预测位置；对比检测位置与预测位置，接着将上一帧图的车辆目标与当前帧图的车辆的位置连接起来，获取车辆的跟踪路径。最后，系统在视频中画出车辆的连续帧路径。
基于卡尔滤波深度学习视频时段车辆检测跟踪方法系统

[发明专利]一种基于图标识别与OCR结合的内外网物理隔离数据交换方法-CN201911273249.9在审
发明人：刘大伟;车少帅;胡笳;梁栋;王宁 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图标识别与OCR结合的内外网物理隔离数据交换方法，对待交换数据进行拆分和编码，并将每个编码数据包的数据信息显示在内网显示屏上，摄像头采集屏幕数据信息图像，并通过图标识别、OCR识别以及数据解码，获取待交换数据包的数据；对待交换数据包编码，并将每个编码数据包的数据信息显示在显示屏上，摄像头采集屏幕数据信息图像，并通过图标识别、OCR识别以及数据解码，获取待比较数据包的数据，并与待交换数据包比较，若相同，则数据交换正确，同时切换系统设备上屏幕的显示数据信息。本方法以图像识别技术为核心，通过内外网的协同编解码和对比处理，在提供数据高速交换的同时，还确保了数据交换的准确性和可靠性。
一种基于图标识别 ocr 结合内外物理隔离数据交换方法

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