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[发明专利]基于注意力机制的单幅图像到三维点云模型重建方法及系统-CN202010986397.1有效
发明人：刘丽;张静静;王萍;田甜;王天时;张化祥 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于注意力机制的单幅图像到三维点云模型重建方法及系统，对待处理图像进行特征提取，得到图像全局特征矩阵和图像局部特征向量；利用一模型特征转换网络对图像全局特征向量进行处理，得到初始的稀疏点云模型特征，并生成点云模型；根据当前点云模型特征和图像局部特征矩阵，引入注意力机制，计算当前点云模型中每个子区域的图像关联特征矩阵；利用下一模型特征转换网络对当前点云模型特征和对应的图像关联特征矩阵进行处理，生成优化后的点云模型；重复上述优化过程，依次轮询每一个模型特征转换网络，得到最终的稠密点云模型。
基于注意力机制单幅图像三维模型重建方法系统

[发明专利]一种基于3D打印模型内容的模型推荐方法-CN201710235091.0在审
发明人：王尚广;李静林;孙其博;王红熳;林荣恒;杨放春 -专利权人：广东银禧科技股份有限公司
申请日： 2017-04-12 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于3D打印模型内容的模型推荐方法，包括对3D打印模型库中模型进行特征提取，建立特征库；对用户定制或浏览的3D打印模型进行特征提取；用所提取的特征与所述特征库中模型的特征进行相似度对比，选出相似度最大的个模型进行推荐，为自然数；其中，所述特征提取包括颜色特征提取、形状特征提取和纹理特征提取。应用本申请公开的技术方案，能够提高模型推荐的精确度。
一种基于打印模型内容推荐方法

[发明专利]倾斜摄影模型处理方法、装置、设备及可读介质-CN202310826425.7在审
发明人：李庆;潘金龙 -专利权人：北京软通智慧科技有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了倾斜摄影模型处理方法、装置、设备及可读介质。方法包括：获取待处理倾斜摄影模型的逻辑特征、几何特征和颜色特征；将所述逻辑特征、所述几何特征和所述颜色特征输入预先设置的场景树中进行分级处理；根据分级处理后的逻辑特征、所述几何特征和所述颜色特征输出处理后的倾斜摄影模型本发明的方案可以自动化完成的处理，通过识别模型的特征，将模型的特征输入场景树，通过包含模型特征的场景树对识别出的特征进行分级处理并输出，从而省去人工对倾斜摄影模型进行处理的繁琐步骤，提高倾斜摄影模型处理的效率
倾斜摄影模型处理方法装置设备可读介质

[发明专利]一种账户监测方法、装置、设备及存储介质-CN202210487501.1在审
发明人：刘洋;马滢;李威 -专利权人：上海浦东发展银行股份有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：该方法包括：获取待监测账户数据；将所述待监测账户数据输入监测融合模型，得到所述待监测账户数据对应的目标账户异常概率和目标账户异常标签，其中，所述监测融合模型包括：状态类特征模型、产品类特征模型、事件类特征模型、衍生类特征模型、目标XGBoost模型和目标逻辑回归模型，所述状态类特征模型、产品类特征模型、事件类特征模型和衍生类特征模型通过第一数据样本集迭代训练目标模型集合得到，所述目标XGBoost模型通过所述第一数据样本集迭代训练XGBoost模型得到，目标逻辑回归模型通过第二数据样本集迭代训练逻辑回归模型得到，通过本发明的技术方案，能够解决时间滞后与业务解释性不足等问题。
一种账户监测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种生物识别方法和系统-CN202211662721.X在审
发明人：曹佳炯;丁菁汀 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本说明书提供的生物识别方法和系统包含活体检测模型、比对模型以及活体校验模型，执行活体检测模型获取活体特征，比对模型能够利用活体检测模型的活体特征进行特征比对，活体校验模型能够利用比对模型的比对特征进行活体校验，这样，通过三个模型实现活体判断和特征比对交替进行，同时活体判断模型和比对模型之间可以相互利用对方的特征信息，以提高各自的性能，从而实现准确率更高的生物识别。
一种生物识别方法系统

[发明专利]多模态的无监督行人重识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310528001.2在审
发明人：刘国权;陈尚良;李跃忠;周吴昊;罗先喜 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术，揭露一种多模态的无监督行人重识别方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：利用预设的预训练模型对训练集进行特征编码、特征融合及数据增强，得到多模态的融合特征及多视角的行人图像特征；对上述特征进行特征映射、预测及特征对比，得到预训练模型；对预训练模型进行模型蒸馏，得到蒸馏模型；利用蒸馏模型提取训练集的目标融合特征，根据目标融合特征生成的软标签及行人类别预测结果更新蒸馏模型，得到行人重识别模型；利用行人重识别模型识别待识别行人信息的行人识别特征，根据行人识别特征与训练集中特征的相似度从训练集中筛选出目标识别结果。本发明可以提高行人重识别模型的泛化能力及识别精度。
多模态监督行人识别方法装置设备存储介质

[发明专利]货源推荐方法、装置、电子设备、存储介质-CN201910255022.5有效
发明人：汪昊楠;宁永恒;李轩增 -专利权人：江苏满运软件科技有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明提供一种货源推荐方法、装置、电子设备、存储介质，货源推荐方法包括：实时获取原始特征；调用经训练的货源匹配模型的模型配置文件及特征配置文件，所述模型配置文件及所述特征配置文件于所述货源匹配模型训练后生成；根据所述特征配置文件将所述原始特征转化为特征向量；根据所述模型配置文件建立货源匹配模型对象；以及将所述特征向量输入所述货源匹配模型对象以获得所述货源匹配模型的输出。本发明提供的方法及装置提高特征在模型训练及模型使用时的一致性。
货源推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种模型优化的方法、装置、设备及存储介质-CN202211508332.1有效
发明人：王维强;张长浩;申书恒;傅欣艺 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型优化的方法、装置、设备及存储介质，可以对从各业务模型中，筛选出业务结果准确率低的模型作为目标模型，从而可以根据目标模型的输入的特征数据，以及目标模型的输出结果进行拟合，从而可以确定出输入到目标模型中的特征数据的每个特征维度对应的权重值，进而可以根据确定出的特征数据的每个特征维度对应的权重值，确定出目标模型对特征数据中的哪些特征维度的数据更为关注，并根据目标模型关注的特征维度，对目标模型进行优化。
一种模型优化方法装置设备存储介质

[发明专利]基于混合特征模型和提升模型集成的抗结核肽预测系统-CN202310502276.9在审
发明人：崔菲菲;付修豪;张子龙;李兴风;张清辰 -专利权人：海南大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：基于混合特征模型和提升模型集成的抗结核肽预测系统，涉及生物信息领域。本发明是为了解决现有抗结核肽预测方法还存在由于泛化能力弱导致的识别效率和预测准确率低的问题。本发明包括：获取抗结核肽数据集；对抗结核肽数据中蛋白质和物化性质编码获取相关特征信息；利用相关特征信息对多种机器学习模型训练获得基线模型，从而获得混合特征信息；对混合特征信息筛选，获得最优特征子集；利用相关特征信息和最优特征子集对多种机器学习模型训练获得基线模型和混合特征模型，并构建提升模型；利用提升模型、基线模型和混合特征模型获取最终集成模型；将待预测抗结核肽数据集输入到最终集成模型中获得抗结核肽预测结果。
基于混合特征模型提升集成结核预测系统

[发明专利]3D模型评分方法、装置、设备及存储介质-CN202210197536.1在审
发明人：卢德伟 -专利权人：深圳市小秤砣科技有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种3D模型评分方法、装置、设备及存储介质，属于3D模型技术领域。所述方法包括：先确定3D模型的多个角度的观测视图的特征图，对多个观测视图中的每个观测视图的特征图分别进行切分，得到每个特征图的多个特征图切片。再将多个观测视图的特征图以及每个特征图的多个特征图切片作为分类模型的输入，通过分类模型确定3D模型包括的多个特征类型。之后根据多个特征类型，以及每个特征类型对应的分值，确定指示3D模型的模型复杂度的评分值。其中，特征图用于指示对应观测视图的外形形状和内部结构。如此可以根据每个3D模型的评分值，从多个3D模型资源中快速、准确地查找符合用户需求的模型，提高了模型查找效率和准确度。
模型评分方法装置设备存储介质

[发明专利]基于模型的数据预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211742523.4在审
发明人：刘孟;彭飞 -专利权人：北京五八信息技术有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于模型的数据预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：通过运行容器组件调用模型下载组件，从服务端下载当前业务场景对应的模型和模型对应的配置文件；通过运行容器组件根据配置文件，确定模型所需的特征标识和特征向量标识；根据特征标识，通过运行容器组件调用特征中心组件获取模型所需的特征，以及根据特征向量标识，通过运行容器组件调用特征向量中心组件获取模型所需的特征向量；通过运行容器组件调用特征组装组件，按照配置文件对模型所需的特征和模型所需的特征向量进行组装得到模型的输入数据；通过运行容器组件调用解释器根据模型的输入数据进行预测得到预测结果。通过本方法，可实现端侧模型运行的通用性。
基于模型数据预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像分割方法、图像分割模型的训练方法、装置及设备-CN201910922346.X有效
发明人：陈思宏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分割方法、图像分割模型的训练方法、装置及设备，涉及人工智能领域。该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入图像分割模型，输出得到分割结果；其中，图像分割模型是通过样本图像进行训练得到的图像，图像分割模型中包括特征分解模型和特征聚类模型，通过特征分解模型分解得到降维特征空间后，通过特征聚类模型得到聚类结果，并根据聚类结果确定聚类损失值，对特征分解模型的模型参数进行调整。通过对样本图像的图像特征进行分解后，将分解得到的降维特征空间进行聚类，并根据聚类结果计算聚类损失值，并对特征分解模型进行参数调整，使特征分解模型分解得到的降维特征空间更利于聚类，提高了图像分割的准确性。
图像分割方法模型训练装置设备

[发明专利]基于三维模型几何形状特征的相似性匹配搜索方法及系统-CN202310330609.4在审
发明人：魏威;刘宁;李建勋;王庆秀;徐立;王占峰;王萍 -专利权人：山东华天智能设计与数字化制造技术创新中心有限公司;山东山大华天软件有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于三维模型几何形状特征的相似性匹配搜索方法及系统，包括：利用预设的几何形状特征提取模型对待搜索的三维模型进行特征提取，获得待搜索模型的几何形状特征；基于所述几何形状特征，计算其与预先构建的特征索引库中三维模型的相似度，基于相似度计算结果，获得与待搜索模型相对应的模型；其中，所述特征索引库中存储有若干三维模型及其对应的利用预设的几何形状特征提取模型提取的几何形状特征。
基于三维模型几何形状特征相似性匹配搜索方法系统

[发明专利]特征数据的筛选方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202011046732.6有效
发明人：丁锐 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供了一种特征数据的筛选方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：首先，获取特征集合；其中，特征集合中包括至少一个特征；然后，将特征集合中的所有特征输入至计算模型，由计算模型处理输入的特征，得到计算模型的基准性能分值；再将特征集合中除待检测特征以外的每一个特征输入计算模型，由计算模型处理输入的特征，得到计算模型的参考性能分值；待检测特征指代特征集合中的每一个特征；最终，确定参考性能分值大于基准性能分值所对应的待检测特征为有效特征；其中，有效特征用于训练计算模型。以达到挑选出有效的特征对计算模型进行训练，从而提高训练得到的计算模型的性能的目的。
特征数据筛选方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]模型间的特征兼容学习方法、装置、电子设备及介质-CN202110750264.9有效
发明人：段凌宇;白燕;吴生森 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种模型间的特征兼容学习方法、装置、电子设备及介质。所述方法包括：根据第一模型确定的模型参数和第二模型待学习的模型参数以及新训练数据集，确定第一模型和第二模型的特征兼容学习信息，所述特征兼容学习信息包括代表特征迁移损失和/或网络组件的结构正则，所述新训练数据集用于第二模型训练；将所述特征兼容学习信息以及用于监督第二模型的目标损失共同作为第二模型最终的优化目标，以完成第一模型和第二模型间的特征兼容学习，通过本方案，能够获得一个兼容的特征，使得其可以与旧版本模型提取的特征直接进行匹配检索，旧版本模型被更新后，整个数据库的特征无需被重新提取，节约了时间，减少了计算资源消耗。
模型特征兼容学习方法装置电子设备介质