专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]图像特征提取方法及装置、存储介质和终端-CN202211025542.5在审
  • 黄俊;汤増铭;魏鑫燏 - 中国科学院上海高等研究院
  • 2022-08-25 - 2022-11-04 - G06V10/40
  • 本发明公开了一种图像特征提取方法及装置、存储介质和终端,其中方法使用了训练后的图像特征提取模型,图像特征提取模型包括视觉区域特征提取单元用于对图像数据进行初步特征提取以获取区域关系属性特征和网格块局部特征;属性空间信息提取单元用于对网格块局部特征进行属性空间信息提取,以获取属性空间嵌入向量;属性语义信息提取单元用于对文本数据进行属性语义信息提取获取属性语义嵌入向量;属性关系提取模块用于基于属性空间嵌入向量和属性语义嵌入向量建模属性关系获取建模了空间维度属性关系和语义维度属性关系的属性关系属性特征本发明解决了对象属性识别中特征提取方法对图像中关系的建模不够充分,所导致的对象属性识别精度低的问题。
  • 图像特征提取方法装置存储介质终端
  • [发明专利]知识提取方法、装置、设备和存储介质-CN202111175771.0在审
  • 谢韬;秦昌博 - 科沃斯商用机器人有限公司
  • 2021-10-09 - 2022-01-14 - G06F40/295
  • 本发明实施例提供一种知识提取方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取待提取语句和多个属性关系,其中,属性关系用于描述待提取语句中不同实体之间的联系;确定待提取语句和每个属性关系的相关度;基于相关度,在多个属性关系中确定待提取语句包含的目标属性关系;将目标属性关系和待提取语句输入到阅读理解模型中,基于阅读理解模型输出的结果确定待提取语句中具有目标属性关系的实体;输出具有目标属性关系的实体以及目标属性关系采用本发明,可以基于待提取语句和属性关系的语义准确地从待提取语句中提取出具有目标属性关系的实体和目标属性关系,知识提取的灵活性高且提取结果的准确性高。
  • 知识提取方法装置设备存储介质
  • [发明专利]行人属性信息提取方法及装置-CN201910232030.8有效
  • 石娟峰 - 北京迈格威科技有限公司
  • 2019-03-26 - 2022-02-18 - G06V20/40
  • 本发明提供了行人属性信息提取方法和装置。该方法利用卷积神经网络执行。卷积神经网络包括初步特征提取模型、行人分割特征提取模型、行人属性特征提取模型和全连接层。该方法包括:初步特征提取步骤,将行人图像输入到初步特征提取模型中,获得行人图像的初步特征;分割特征提取步骤,将初步特征输入到行人分割特征提取模型中,提取行人分割特征;属性特征提取步骤,将初步特征输入到行人属性特征提取模型中,提取行人属性特征;特征融合步骤,将行人分割特征与行人属性特征进行融合,获得融合特征;属性信息预测步骤,将融合特征输入到全连接层中,获得预测的行人属性信息。通过行人分割特征和行人属性特征的结合,提升了行人属性信息的准确率。
  • 行人属性信息提取方法装置
  • [发明专利]提取商品属性信息的方法和设备-CN200910164414.7有效
  • 张姝;夏迎炬;孟遥;于浩 - 富士通株式会社
  • 2009-07-27 - 2011-02-09 - G06F17/30
  • 公开了一种用于从包括评论语句的评论信息中提取商品属性信息的方法和设备。所述方法包括:a)对评论信息执行预处理;b)从预处理后的评论信息中提取出候选商品属性信息,并将出现次数满足预定条件的候选商品属性信息提取作为高频商品属性信息;c)通过利用从评论信息中获取的模板,进行基于模板的商品属性信息提取,以从评论信息中提取出补充商品属性信息;和d)根据预定过滤方法,对所述高频商品属性信息和补充商品属性信息进行过滤,并输出过滤后的商品属性信息。利用根据本发明实施例的方法和设备,可无指导地自动提取商品属性信息,而且在保证提取高频商品属性信息的同时,兼顾了商品属性信息提取过程中可能漏掉的非高频商品属性信息。
  • 提取商品属性信息方法设备
  • [发明专利]信息提取支持设备和方法-CN201510802048.9无效
  • 冈本昌之;宫村祐一 - 株式会社东芝
  • 2015-11-19 - 2016-05-25 - G06F17/27
  • 本公开涉及信息提取支持设备和方法。根据一个实施例,一种信息提取支持设备包括第一获取器、判定器、选择器和提取器。第一获取器获取从中提取指示某种类型的期望信息的至少一个属性的文档作为分析目标。判定器判定该至少一个属性是否有效,并且获得有效属性中的至少一个作为一个或多个候选属性。选择器从一个或多个候选属性中选择要用于分析的属性作为选中属性提取器从文档中提取属于选中属性的表述作为属性表述。
  • 信息提取支持设备方法
  • [发明专利]数据关键属性提取方法和装置-CN202010312666.6在审
  • 邸志惠 - 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
  • 2020-04-20 - 2021-10-22 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种数据关键属性提取方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:从数据的描述信息中提取结构化属性信息,结构化属性信息包括属性名及其对应的属性值;通过对属性值进行相似计算来对属性名进行归一化处理,并从归一化处理后的属性名中确定关键属性名;根据每个关键属性名及其对应的属性值构建关键属性知识图谱;基于关键属性知识图谱进行数据关键属性提取。该实施方式实现了基于对结构化属性信息的处理构建的关键属性知识图谱对非结构化信息进行高效的关键属性提取,无需依赖于语法结构及标注数据,大大提高了数据的关键属性提取的效率和准确度。
  • 数据关键属性提取方法装置
  • [发明专利]地震属性提取方法-CN200910216746.5无效
  • 黄友华 - 武侯区巅峰机电科技研发中心
  • 2009-12-14 - 2011-06-15 - G01V1/28
  • 本发明公开了一种地震属性提取方法,属于地震分析技术,主要解决了地震属性提取不准确和提取效率低的问题。该地震属性提取方法包括:(1)从地震中获取P波、泊松比道积分、PGRC流体检测这三个数据体;(2)对每个数据体作基本属性分析;(3)针对每一个数据体,选择其敏感属性;(4)根据敏感属性进行地震相演化史分析;(5)从地震相演化史中获取地震属性。本发明具有较高的地震属性提取准确率和提取效率,具有很高的实用价值。
  • 地震属性提取方法
  • [发明专利]一种基于规则的人物属性提取方法和系统-CN202111513303.X有效
  • 王善和;张勇;刘如梦 - 海南港航控股有限公司
  • 2021-12-12 - 2023-02-14 - G06F40/253
  • 本发明公开了一种基于规则的人物属性提取方法和系统,属于自然语言的信息提取技术领域,包括:对包含人物属性信息的段落使用中文分词器进行分词处理,得到所述段落包含的若干个人物属性词语,并标注各人物属性词语的词性;将带有词性标注的各人物属性词语使用空格进行分割,得到输入段落中所有人物属性词语与词性的集合,并保存到一维数组中;遍历一维数组中各人物属性词语的词性,将其和人物属性触发词匹配规则表进行匹配,对匹配上的人物属性词语,继续匹配所述人物属性词语前后的触发词,若匹配成功,则对所述人物属性词语进行提取,反之则不进行提取。本发明提供一种简单、有效的人物属性提取方法,降低了提取难度同时提高了提取效率。
  • 一种基于规则人物属性提取方法系统
  • [发明专利]人脸属性识别模型训练方法和装置、人脸属性识别方法和装置-CN202310117383.X在审
  • 魏超 - 中科创达软件股份有限公司
  • 2023-01-30 - 2023-04-28 - G06V40/16
  • 本申请公开了一种人脸属性识别模型训练方法和装置、人脸属性识别方法和装置。所述人脸属性识别模型训练方法包括:获取待训练人脸图像,待训练人脸图像中标注有多种人脸属性信息;利用人脸属性识别模型中的底层特征提取网络对待训练人脸图像进行特征提取,得到底层特征提取结果;利用人脸属性识别模型中的多个人脸属性识别网络分别对底层特征提取结果进行特征提取和识别,得到多个人脸属性识别结果;基于多个人脸属性识别网络各自的预设损失函数分别确定各个人脸属性识别结果的损失值,并利用各个人脸属性识别结果的损失值更新人脸属性识别模型的参数,得到训练后的人脸属性识别模型。本申请的人脸属性识别模型可以同时识别出多种人脸属性信息。
  • 属性识别模型训练方法装置
  • [发明专利]井筒内声波属性提取方法-CN200910216749.9无效
  • 黄友华 - 武侯区巅峰机电科技研发中心
  • 2009-12-14 - 2011-06-15 - E21B47/14
  • 本发明公开了一种井筒内声波属性提取方法,属于声波提取技术,主要解决了现有技术对井筒内声波属性提取效果不理想的问题。井筒内声波属性提取方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)对声波数据进行解编,提取声波的静态信息;(2)显示声波的原始属性及频谱属性图,并确定寻峰开始时间、滤波参数、窗长、步长;(3)分别改变声波的寻峰开始时间、滤波参数、窗长、步长,获取相应的声波属性;(4)将获取的声波属性进行比较,选取最好的声波属性;(5)如果最好的声波属性达到要求,则为最终的声波属性,反之,则返回继续执行步骤(3)~(4),直到获得达到要求的声波属性
  • 井筒声波属性提取方法

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