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[发明专利]深度学习模型恶意样本检测方法、系统、设备及存储介质-CN202010996847.5在审
发明人：沈超;金凯迪;蔺琛皓;范铭;陈宇飞;刘烃 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明属于智能系统安全领域，公开了一种深度学习模型恶意样本检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取初始模型，修改初始模型的全连接层参数得到若干变异模型；获取待检测样本，将待检测样本分别输入初始模型和若干变异模型，得到初始预测结果及若干变异预测结果；当初始预测结果与若干变异预测结果间的差异率小于预设检测阈值时，确定待检测样本为恶意样本；否则，确定待检测样本为正常样本。相比于现有的检测方法，本发明方法不需要对模型做更改，不需要提前获取恶意样本的先验知识，且对模型本身对正常样本的检测性能影响较小。
深度学习模型恶意样本检测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于GhostNet的图像检测方法、设备及介质-CN202010707926.X有效
发明人：冯落落;李锐;金长新 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于GhostNet的检测模型的训练方法、设备及介质，包括：预先搭建初始的GhostNet模型，并根据初始的第一数据集训练所述初始的GhostNet模型，得到符合要求的GhostNet模型；根据所述符合要求的GhostNet模型与预先训练的SSD模型，确定出初始的检测模型，其中，所述SSD模型包括VGG16模块，GhostNet模型包括Ghost BottleNeck模块；根据预先构建的第二数据集训练训练所述初始的检测模型，得出符合要求的检测模型。本申请实施例通过GhostNet模型与SSD模型构建检测模型，优化检测模型的大小，使得检测模型可以更好的部署在外部设备中，完成目标检测任务。
一种基于 ghostnet 图像检测方法设备介质

[发明专利]判定装置、判定方法以及判定程序-CN202080105206.4在审
发明人：山中友贵;藤木直人;篠原正纪 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：判定部(332)基于与通过学习已知为正常的初始学习数据而生成的初始学习模型相关的信息、与被使用了初始学习模型的异常检测系统过检测出的过检测数据相关的信息、以及与基于过检测数据而生成的过检测模型相关的信息中的至少任意一方，判定是否需要初始学习模型的再学习。
判定装置方法以及程序

[发明专利]人形检测方法、系统和监控设备-CN202110111111.X有效
发明人：王为;陆金刚;方伟 -专利权人：浙江芯昇电子技术有限公司
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种人形检测方法、系统和监控设备,所述人形检测方法包括：采用训练好深度学习网络对待处理图像中的人形目标进行定位，以获取初始目标集，所述初始目标集包括若干初始目标轮廓数据；提取每个所述初始目标轮廓数据中的角点作为对应的所述初始目标轮廓数据的特征点序列；分别将每个所述初始目标轮廓数据的特征点序列与标准人形轮廓数据的特征点序列进行最长公共子序列匹配，以获取每个所述初始目标轮廓数据的轮廓匹配度；从所述初始目标集中过滤轮廓匹配度小于预设匹配值的初始目标轮廓数据，剩余的所述初始目标轮廓数据为人形目标轮廓数据。本发明适用于多场景应用到人形目标检测，能够对遮挡及截断场景下人形目标的进行准确检测。
人形检测方法系统监控设备

[发明专利]扫地机器人系统及检测水箱、垃圾箱接入的方法-CN201810551012.1有效
发明人：王声平;周毕兴 -专利权人：深圳市无限动力发展有限公司
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： A47L11/24 文献下载
摘要：本发明揭示了一种扫地机器人系统及检测水箱、垃圾箱接入的方法，所述扫地机器人系统包括扫地机器人和外设设备，所述扫地机器人包括处理器、主机触点、连接处理器的电源；所述检测水箱、垃圾箱接入的方法包括以下步骤：扫地机器人根据工作指令判断检测过程为初始检测过程还是再次检测过程；若判断为初始检测过程，则通过初始检测方法进行初始检测；若判断为再次检测过程，则通过再次检测方法进行再次检测。
扫地机器人初始检测再次检测水箱垃圾箱检测连接处理器工作指令外设设备主机触点处理器电源

[发明专利]调心滚子轴承保持架压坡深度检测检具及方法-CN202310674295.X在审
发明人：赵培振;郑广会;郑金泽 -专利权人：山东金帝精密机械科技股份有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本申请公开了调心滚子轴承保持架压坡深度检测检具及方法，包括：第一检测件、第二检测件和位移测量件，第一检测件和第二检测件设有初始位置，通过设置第一检测件、第二检测件以及位移测量件，使第一检测件和第二检测件共线设置且能够发生相对移动，设置第二检测件和第二检测件设有初始位置，即压坡面深度合格位置，使第一检测件和第二检测件位于保持架两相对窗孔内且能够与窗梁的压坡面抵接，通过位移测量件测量第一检测件和第二检测件相对初始位置的位移变化量，若位于初始位置则说明压坡深度符合标准，若位于初始位置外且不再合理误差范围内则说明压坡深度不符合标准。
滚子轴承保持架压坡深度检测方法

[发明专利]一种电子证照的芯片初始化生产加工线-CN201910201087.1在审
发明人：苏晨;邬亮;吴晓芳;黄展忠;王南阳;彭浩毅;孙兵华;丁六明;明佐文 -专利权人：楚天龙股份有限公司
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06K19/077 文献下载
摘要：本发明公开一种电子证照的芯片初始化生产加工线，包括芯片带供给机构、芯片带收料机构、用于驱动芯片带移动的输送机构、对芯片进行初始化加工的芯片初始化模块以及对芯片进行信息检测的芯片检测模块；所述输送机构包括输送轨道以及带动芯片带在输送轨道上移动的牵引驱动机构，沿着芯片带在输送轨道上的移动方向，所述芯片初始化模块以及芯片检测模块依次设置在输送轨道的一侧，所述芯片带供给机构设置在芯片初始化模块的始端，所述芯片带收料机构设置在芯片检测模块的末端。本发明能够对单独的芯片进行信息初始化加工，并且对初始化加工完毕的芯片进行检测，确保芯片的初始化信息准确有效。
芯片带芯片初始化输送轨道芯片芯片检测生产加工线供给机构收料机构输送机构初始化证照加工牵引驱动机构初始化信息信息初始化驱动芯片信息检测依次设置移动方向上移动始端检测移动

[发明专利]一种基于半监督学习的时序行为检测方法及系统-CN202110790271.1在审
发明人：宋砚;王琳 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于半监督学习的时序行为检测方法及系统，该方法包括：获取视频的时空特征并构建训练集和测试集；获取一个端到端的时序行为检测模型；将训练集输入时序行为检测模型得到分类分数和位置偏移量；然后对时序行为检测模型进行学习优化得到初始模型参数；根据时空特征计算扰动噪声特征；构建学生模型和教师模型；根据初始模型参数对学生模型和教师模型进行初始化；将扰动噪声特征输入初始化学生模型，将时空特征输入初始化教师模型；根据初始化学生模型和初始化教师模型的输出结果对初始化教师模型进行优化本发明能够提升行为检测的准确度。
一种基于监督学习时序行为检测方法系统

[发明专利]一种自由空间时频基准传输光束漂移补偿装置及补偿方法-CN202210389056.5在审
发明人：陆洋;朱家圣;于连栋;高荣科;贾华坤;陈孝喆 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G02B27/09 文献下载
摘要：本发明公开一种自由空间时频基准传输光束漂移补偿装置及补偿方法，包括初始波前检测模块、相干光传输模块、波前校正模块、径向剪切干涉模块；从激光器输出耦合光束，耦合光束作为相干光传输的初始波前，一束光进入初始波前检测模块，一束光进入光传输模块；初始波前进入初始波前检测模块后，由波前传感器检测初始波前；初始波前通过相干光传输模块，相干光在自由空间链路中传输后进入波前校正模块，由液晶空间光调制器校正波前；校正后的波前进入光功率计和径向剪切干涉模块，由偏振相机接收校正后的波前，根据测量到的波前与初始波前进行比较，同时检测校正后光束的功率，并用液晶空间光调制器进行调制，实现相干光光束漂移的补偿。
一种自由空间基准传输光束漂移补偿装置方法

[发明专利]基于检测模型的异常感知方法、装置、设备及介质-CN202310714621.5在审
发明人：瞿晓阳;王健宗;王亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明涉及金融服务技术领域，特别涉及一种基于检测模型的异常感知方法、装置、设备及介质，本发明获取软件系统的正常时段的第一运行数据，基于所述第一运行数据初始化训练预设的检测模型，得到初始化模型，初始化模型能够对运行数据进行分类，以分类得到为运行正常的数据；获取软件系统的运行正常时段的第二运行数据，将第二运行数据输入所述初始化模型，输出检测结果，从第二运行数据中提取出检测结果为非正常的数据作为更新数据；获取初始化训练时的初始损失函数，对初始损失函数进行反向处理，得到反向损失函数；基于更新数据和反向损失函数，对初始化模型进行再训练，确定训练结果为异常检测模型；提高了模型检出的准确率。
基于检测模型异常感知方法装置设备介质

[实用新型]一种电子证照的芯片初始化生产加工线-CN201920321372.2有效
发明人：苏晨;邬亮;吴晓芳;黄展忠;王南阳;彭浩毅;孙兵华;丁六明;明佐文 -专利权人：楚天龙股份有限公司
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06K19/077 文献下载
摘要：本实用新型公开一种电子证照的芯片初始化生产加工线，包括芯片带供给机构、芯片带收料机构、用于驱动芯片带移动的输送机构、对芯片进行初始化加工的芯片初始化模块以及对芯片进行信息检测的芯片检测模块；所述输送机构包括输送轨道以及带动芯片带在输送轨道上移动的牵引驱动机构，沿着芯片带在输送轨道上的移动方向，所述芯片初始化模块以及芯片检测模块依次设置在输送轨道的一侧，所述芯片带供给机构设置在芯片初始化模块的始端，所述芯片带收料机构设置在芯片检测模块的末端。本实用新型能够对单独的芯片进行信息初始化加工，并且对初始化加工完毕的芯片进行检测，确保芯片的初始化信息准确有效。
芯片带芯片初始化输送轨道芯片芯片检测本实用新型生产加工线供给机构收料机构输送机构初始化证照加工牵引驱动机构初始化信息信息初始化驱动芯片信息检测依次设置移动方向上移动始端检测移动

[发明专利]一种移动硬盘盒生产质量快速检测系统-CN202310840260.9有效
发明人：杨亮;程小军 -专利权人：深圳市惠德贵科技开发有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了一种移动硬盘盒生产质量快速检测系统，包括：采集移动硬盘盒图像，灰度化得到灰度图像；对灰度图像角点检测得到若干初始角点，根据初始角点之间的距离及分布方向，获取每个初始角点的整体分布特征；根据初始角点所在窗口的相邻窗口的初始角点数量，以及窗口内梯度差异，得到每个初始角点的局部分布特征，结合整体分布特征得到每个初始角点的目标程度，筛选得到目标角点；根据目标角点分布得到待检测产品的差异程度，根据差异程度完成移动硬盘盒的生产质量检测。本发明旨在解决移动硬盘盒表面磨砂颗粒状影响缺陷检测的问题。
一种移动硬盘盒生产质量快速检测系统

[发明专利]异常检测方法、设备以及存储介质-CN202211106263.1在审
发明人：郝辰亮 -专利权人：杭州华橙软件技术有限公司
申请日： 2022-09-10 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种异常检测方法、设备以及存储介质，异常检测方法包括：分别对应用程序的若干种行为进行异常检测，得到若干个初始异常检测结果，每一初始异常检测结果对应一个异常行为，初始异常检测结果中包括对异常行为采集得到的描述信息；确定各初始异常检测结果中各异常行为的描述信息之间的相关性；基于相关性与第一预设条件之间的关系，得到应用程序的目标异常检测结果；执行与目标异常检测结果对应的预设处理。上述方案，能够提高异常检测的准确度。
异常检测方法设备以及存储介质

[发明专利]混合气体浓度检测系统、方法及装置-CN201810310115.9有效
发明人：王寅;魏玉宾;刘统玉 -专利权人：山东省科学院激光研究所
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G01N15/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种混合气体浓度检测系统、方法及装置，涉及气体检测技术领域。方法包括：基于获取到的电信号得到n+2个初始光谱信号，其包括第一密封参考气室对应的第一初始光谱信号、n个第二密封参考气室对应的n个第二初始光谱信号以及探头气室对应的第三初始光谱信号；基于n个第二初始光谱信号中每个第二初始光谱信号与第一初始光谱信号的比值，得到每个第二密封参考气室内的气体对应的第一吸收光谱以及基于第三初始光谱信号与第一初始光谱信号的比值，得到第二吸收光谱，以获得检测矩阵；基于检测矩阵及预设的载荷矩阵，获得得分矩阵；基于得分矩阵及预设的线性回归模型以实现检测混合气体，更有效。
混合气体浓度检测系统方法装置

[发明专利]一种基于深度学习技术的护肤效果检测方法及检测装置-CN202011374044.2在审
发明人：马学召 -专利权人：马学召
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习技术的护肤效果检测方法及检测装置，其中检测方法包括：获取护理前初始皮肤图像；对初始皮肤图片分割以生成检测单元；通过训练检测模型；使用检测模型对每一检测单元进行检测，以确定面部特征点位置和初始特征；获取护理后的护理皮肤图像；匹配护理皮肤图像与初始皮肤图像，根据面部特征点位置信息确定该面部特征点在护理皮肤图像上相应位置并再次采用检测模型对护理皮肤图像上的该面部特征点进行检测以获取护理后状态；比对面部特征点的初始特征和护理后特征并生成护理报告
一种基于深度学习技术护肤效果检测方法装置

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